Con AWS Lambda, i nostri team di tecnici possono attingere a un flusso di dati in parallelo per creare microservizi in modo indipendente dall'applicazione di analisi principale. In questo modo i clienti ottengono sempre nuovi servizi. Per una start-up, il time-to-market tempestivo è fondamentale.
Mohit Dilawari Responsabile di progettazione

Localytics ha creato un'app Web e per dispositivi mobili che offre a grandi marchi quali ESPN, eBay, Fox, Salesforce, RueLaLa e il New York Times strumenti di marketing e di analisi per valutare le prestazioni delle loro app e coinvolgere nel modo migliore nuovi clienti ed utenti esistenti. Il software dell'azienda con sede a Boston viene utilizzato in più di 37.000 app e oltre tre miliardi di dispositivi in tutto il mondo.

  • L'app supporta una pipeline con miliardi di punti dati caricati ogni giorno da diverse applicazioni mobili che eseguono il software di analisi Localytics.
  • Il team di tecnici doveva poter accedere a un sottoinsieme dei dati per creare nuovi servizi, ma questa operazione prevedeva carichi aggiuntivi in fatto di pianificazione della capacità, monitoraggio e gestione dell'infrastruttura.
  • Il team che opera sulla piattaforma desiderava attivare un modello self-service per il team di tecnici.
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Prima di usare Amazon Kinesis e Amazon Lambda, il principale servizio di elaborazione delle analisi di Localytics doveva essere aggiornato ogni volta che veniva aggiunto un microservizio.

 

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Con Amazon Kinesis e Amazon Lambda, Localytics inoltra un sottoinsieme di dati nel flusso di Kinesis, che viene usato dai vari team per creare il proprio microservizio Lambda senza dover informare o consultare il team per le attività di analisi.

 

  • Consente di separare la progettazione del prodotto dalla pipeline di analisi della piattaforma, consentendo la creazione di nuovi microservizi che accedano al flusso di dati senza doversi unire all'applicazione di analisi principale.
  • Elimina la necessità di effettuare il provisioning e gestire manualmente l'infrastruttura per eseguire ciascun microservizio .
  • Lambda ricalibra automaticamente le risorse in base al carico, in modo da elaborare decine di miliardi di punti dati al mese. 
  • Riduce il time-to-market dei nuovi servizi, poiché le nuove funzionalità sono microservizi che possono essere eseguiti e ricalibrati in modo indipendente l'uno dall'altro.

Per ulteriori informazioni su come AWS Lambda può aiutare con l'elaborazione di flussi in tempo reale per l'analisi, consulta la pagina sulla elaborazione serverless.