AWS AppSync ayuda al software Public Good a hacer el bien al instar a una acción en tiempo real del lector

Public Good Software planea experimentar con GraphQL, un lenguaje de consultas de código abierto para API. “Nos dimos cuenta de que, si utilizábamos GraphQL correctamente, Impact Unit debería hacer solo una o dos llamadas a nuestros servicios. GraphQL le da la capacidad de especificar exactamente qué datos desea y solicitarlos una vez, en lugar de solicitarlos en forma fragmentada de múltiples servicios”, dice Manley. Cuando el equipo de Manley descubrió que Amazon Web Services (AWS) ofreció AWS AppSync, un servicio administrado de GraphQL, se preguntó si podían ayudar a resolver sus problemas de latencia reduciendo la cantidad de llamadas a la API sin necesidad de realizar mantenimiento en la infraestructura.

El equipo de Public Good Software analizó el uso de AWS AppSync en una reunión de planificación de un lunes y para el viernes ya había creado una prueba de concepto. Como resultado de ese ejercicio, el equipo pudo reducir de inmediato la cantidad de llamadas a la API realizadas en HTTPS de alrededor de una docena a solo una o dos. Además, pudieron hacerlo sin tener que mantener otro servidor de API. Manley había presupuestado tres meses de trabajo para encontrar una solución, por lo que descubrir una tan rápidamente fue una grata sorpresa. Dentro de solo un mes, el equipo ya había implementado AWS AppSync.

“Para nosotros, el tiempo hasta el mercado fue el mayor beneficio. Pasamos del concepto a la producción en menos de un mes con un solo ingeniero trabajando en el servicio de AWS AppSync. El siguiente beneficio más valioso fue la capacidad del servicio de escalar con tráfico variable”, dice Manley. Public Good Software especula que utilizar AWS AppSync para proporcionar su API de GraphQL será mucho menos costoso, tanto para los gastos y el trabajo recurrentes, como para implementar su propio proveedor en la pila de aplicación de la empresa.

Debido a que se requirieron menos llamadas del cliente al backend, el uso de AWS AppSync disminuyó la latencia al entregar contenido accionable. La combinación de AWS AppSync y GraphQL significó que se podían recoger y agregar datos entre múltiples microservicios en una sola solicitud de red. “AWS AppSync nos permitió ofrecer una biblioteca JavaScript más reducida con el widget Impact Unit, lo que redujo el tamaño del código y la latencia. Eso significó que pudimos ofrecerles a nuestros clientes una experiencia mejorada con campañas complicadas y acelerar los tiempos de carga de la página para nuestros socios de medios sociales”, dice Manley.

Public Good Software suscribe a la filosofía de que si una competencia técnica no distingue a la empresa en el mercado, entonces debería entregar esas tareas en otro lugar. Para la empresa, eso significa delegar funciones a productos de AWS. Al mover estas preocupaciones a AWS se libera al equipo para que se concentre más en sus API y demás proyectos clave. Manley dice “Hay solo cuatro ingenieros en nuestro equipo. Para una empresa de nuestro tamaño, solo tiene sentido entregar a AWS ese 80 o 90 % de las funciones de infraestructura que AWS ya ha creado. Eso nos libera para pasar más tiempo con el 10 o el 20 % de las funciones que son únicas para Public Good Software”.

Public Good Software consideró a varios proveedores de GraphQL de código abierto y cerrado que pudieron haber trabajado como una capa entre sus microservicios existentes y la aplicación de clientes. Sin embargo, cada uno venía con gastos operativos adicionales, mayormente en la forma de servicios de aplicación que el equipo debería aprovisionar, endurecer y escalar. Manley ve una importante ventaja competitiva en proporcionar una API de GraphQL pero no tanto en operar y hacer mantenimiento de la infraestructura para soportarla. “Si podemos delegar la responsabilidad operativa para la infraestructura de la API y, en cambio, centrar nuestros recursos en adaptar la conducta de la API, sería una gran ganancia. Es por eso que usamos servicios de AWS. AWS AppSync proporciona una funcionalidad de comodidad escalable a un mayor nivel en la pila de aplicaciones”.

Public Good Software no es una empresa que se duerma en sus laureles, y continúa buscando formas de entregar servicios diferenciados mejorados a sus clientes. La empresa planea usar machine learning cada vez más, mientras explora modos de usar Amazon SageMaker, un servicio que ayuda a los desarrolladores y científicos de datos a crear, entrenar e implementar rápidamente modelos de machine learning. El objetivo es descubrir cómo el machine learning y el análisis automático de texto puede escalar drásticamente el proceso de coincidencias entre el contenido periodístico y las causas relevantes. “Una gran parte de lo que hacemos es descubrir cómo unir el contenido periodístico con el bien social. ¿Cómo sabemos qué contenido es accionable? ¿Cómo sabemos qué organizaciones mostrar y qué acciones sugerir? ¿Qué campañas de bienes sociales se pueden unir? Estamos usando Amazon SageMaker para entrenar a nuestros modelos de machine learning para responder esas preguntas”, dice Manley.