Caso di studio Localytics

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.
  

• Utilizza AWS per inviare circa 100 miliardi di punti dati al mese tramite Elastic Load Balancing ad Amazon Simple Queue Service, quindi ad Amazon Elastic Compute Cloud e infine in un flusso di Amazon Kinesis.
• Per ogni nuova funzione del software di marketing, viene creato un nuovo microservizio utilizzando AWS Lambda per accedere al flusso di dati Amazon Kinesis. Ciascun microservizio è in grado di accedere al flusso di dati in parallelo rispetto agli altri.
  

• Consente di separare la progettazione del prodotto dalla pipeline di analisi della piattaforma, permettendo la creazione di nuovi microservizi per accedere al flusso di dati senza doverli includere nell’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.