I lockdown avvenuti durante la pandemia di COVID-19 hanno generato un aumento esponenziale della domanda di servizi di consegna di Shgardi. Di conseguenza, l'azienda ha faticato a evitare che la sua piattaforma si sovraccaricasse eccessivamente arrivando potenzialmente a bloccarsi. Per cercare di soddisfare la domanda, l'azienda aggiungeva regolarmente nuovi server dedicati alla sua infrastruttura on-premise. Si trattava tuttavia di un processo manuale che richiedeva molto tempo e faceva lievitare continuamente i costi dell'infrastruttura.

Tarek Dahab, CTO di Shgardi, spiega che la sua precedente infrastruttura non era progettata per il dimensionamento rapido. “Durante la pandemia di COVID-19, mentre il nostro traffico aumentava di giorno in giorno, continuavamo a ordinare nuovi server,” afferma. “Ma non appena avevamo finito di configurarli, ne servivano altri.” Secondo Dahab, in un anno l'infrastruttura è passata da un singolo server dedicato a 40 server che operavano in cluster. “Il nostro team tecnico era sopraffatto dalla manutenzione di questi server e non aveva tempo per dedicarsi all’innovazione o ad altre attività di maggior valore,” afferma.

Shgardi conta circa 600 dipendenti, 70 dei quali hanno un background tecnico in codifica e competenze ingegneristiche. L'azienda ha sfruttato le proprie competenze interne per containerizzare la propria piattaforma utilizzando Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) per il dimensionamento automatico (un servizio gestito per eseguire Kubernetes nel cloud AWS) e ha distribuito centinaia di microservizi. Per favorire la connettività nel backend e sfruttare in modo efficiente la nuova architettura, ha utilizzato Amazon MQ, un servizio completamente gestito per broker di messaggi open source.

Amazon MQ consente a diverse applicazioni su varie piattaforme di comunicare e scambiarsi informazioni. “Questi servizi AWS lavorano insieme e ci consentono di gestire facilmente la nostra piattaforma,” afferma Dahab. “Quando il traffico aumenta, si dimensionano automaticamente. Inoltre, rispetto alla nostra infrastruttura precedente, stiamo spendendo circa il 40% in meno. Questa era la soluzione perfetta per noi.”

Il passaggio ai microservizi e a un'infrastruttura di dimensionamento automatico ha consentito agli sviluppatori di Shgardi di concentrarsi sulla ricerca di nuovi modi per migliorare l'efficienza e l'esperienza del cliente, anziché occuparsi della manutenzione dei server. In precedenza, la distribuzione degli aggiornamenti alla piattaforma, che si trattasse di risolvere bug o aggiungere nuove funzionalità, richiedeva fino a una settimana. Dahab afferma che ora servono poche ore, il che equivale a una riduzione pari almeno al 70%.

Shgardi stava cercando un modo per convertire un maggior numero dei visitatori del suo sito web in clienti. Desiderava inoltre aumentare il valore medio dei carrelli della spesa dei suoi clienti attivi. L'azienda ha deciso di optare per Amazon Personalize, che consente agli sviluppatori di creare e implementare rapidamente consigli selezionati e una segmentazione intelligente degli utenti su larga scala utilizzando il machine learning.

Dahab afferma che ci sono volute meno di 2 settimane per distribuire interamente il servizio. Finora è stato un enorme successo. “Nei 3 mesi trascorsi da quando abbiamo adottato Amazon Personalize per creare il nostro motore di consigli, abbiamo incrementato gli ordini mensili del 20% e aumentato la conversione di nuovi visitatori in clienti del 30%,” afferma.

Shgardi desiderava inoltre massimizzare le prestazioni della piattaforma e ridurre al minimo la latenza per garantire ai visitatori una buona esperienza utente. Nel backend, l'azienda ha utilizzato Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), la raccolta di servizi gestiti che rende semplice configurare, operare e dimensionare i database nel cloud. Ha utilizzato anche Amazon Aurora, un database progettato per prestazioni elevate e disponibilità senza precedenti su scala globale con piena compatibilità MySQL e PostgreSQL. “L'impiego di Amazon RDS e Amazon Aurora è stato il modo più semplice per consentire ai nostri database esistenti di dimensionarsi su richiesta riducendo al contempo i costi generali di gestione,” afferma Dahab.

Per quanto riguarda il lato clienti, Shgardi ha utilizzato Amazon CloudFront, un servizio di rete di distribuzione di contenuti (CDN) creato per alte prestazioni, sicurezza e praticità per gli sviluppatori. Dahab afferma che Shgardi utilizza Amazon CloudFront per memorizzare nella cache immagini e oggetti, affinché i suoi clienti abbiano la migliore esperienza di navigazione possibile.

Prima della migrazione ad AWS, Shgardi non era soddisfatta del fatto che la sua piattaforma on-premise avesse registrato un tasso di attività che raggiungeva appena il 90%. Dahab spiega che, oltre ai problemi riscontrati durante i picchi di traffico, l'azienda doveva regolarmente pianificare dei periodi di inattività per manutenzione. “I server si bloccavano, l'interconnessione tra i server non funzionava e dovevamo programmare finestre di manutenzione regolari durante le quali i clienti non sarebbero stati in grado di accedere alla piattaforma,” afferma Dahab. “Da quando siamo passati ad AWS, questo non è più un problema e abbiamo registrato più del 99% di tempo di attività.”

La migrazione ad AWS non solo ha migliorato l'affidabilità e le prestazioni della piattaforma di Shgardi, ma ha anche ridotto i costi, aumentato i ricavi e migliorato la produttività degli sviluppatori dell'azienda. Ciò ha fatto sì che il servizio di consegna attirasse investimenti esterni e venisse riconosciuto nell'elenco di Forbes Middle East e North Africa (MENA) delle startup più finanziate per aver raccolto oltre 37 milioni di dollari.

Dahab afferma che la migrazione ha reso Shgardi più efficiente e l'ha collocata in una posizione molto più sana rispetto a prima della pandemia. “Continueremo a utilizzare altri servizi AWS,” afferma. “Questa scelta ci sta aiutando a migliorare la nostra quota di mercato nella regione MENA e migliorerà la nostra capacità di espanderci paese per paese.”