O AWS AppSync ajuda o software Public Good a fazer o bem ao solicitar uma ação do leitor em tempo real

A Public Good Software planejava experimentar o GraphQL, uma linguagem de consulta de código aberto para APIs. “Percebemos que, se usássemos o GraphQL corretamente, o Impact Unit precisaria retornar apenas uma ou duas chamadas para nossos serviços. O GraphQL oferece a capacidade de especificar exatamente quais dados você deseja e solicitá-los uma vez, em vez de solicitá-los aos poucos de vários serviços”, afirma Manley. Ao descobrir que a Amazon Web Services (AWS) oferecia o AWS AppSync, um serviço gerenciado de GraphQL, a equipe de Manley se perguntou se isso poderia ajudar a resolver seus problemas de latência reduzindo o número de chamadas de API e sem a necessidade de manter uma infraestrutura.

A equipe da Public Good Software discutiu o uso do AWS AppSync em uma reunião de planejamento na segunda-feira e, na sexta-feira da mesma semana, já havia criado uma prova de conceito. Como resultado desse exercício, a equipe conseguiu reduzir imediatamente o número de chamadas de API feitas por HTTPS de aproximadamente 12 para apenas uma ou duas. Além disso, poderiam fazer isso sem precisar manter outro servidor de API. Manley havia calculado um orçamento de três meses de trabalho para encontrar uma solução, então descobrir uma tão rapidamente foi uma surpresa agradável. Em apenas um mês, a equipe implementou o AWS AppSync.

“Para nós, o tempo de colocação no mercado foi o maior benefício. Passamos do conceito à produção em menos de um mês com um único engenheiro trabalhando no produto AWS AppSync. O segundo benefício mais valioso foi a capacidade do serviço de escalar com tráfego variável”, diz Manley. O software Public Good especula que usar o AWS AppSync para fornecer sua API GraphQL será muito mais barato, tanto para despesas recorrentes como para mão de obra, do que implementar seu próprio provedor na pilha de aplicações da empresa.

Como eram necessárias menos chamadas do cliente para o backend, o uso do AWS AppSync reduziu a latência na entrega de conteúdo acionável. A combinação do AWS AppSync e do GraphQL significa que os dados podem ser buscados e agregados em vários microsserviços em uma única solicitação de rede. “O AWS AppSync nos permitiu entregar uma biblioteca JavaScript mais enxuta com o widget Impact Unit, o que reduziu o tamanho do código e a latência. Ou seja, poderíamos oferecer uma experiência aprimorada com campanhas complexas aos clientes e acelerar os tempos de carregamento de página para os parceiros de mídia”, afirma Manley.

A Public Good Software segue a filosofia de que, se uma competência técnica não diferencia a empresa no mercado, essas tarefas devem ser transferidas para outro lugar. Para a empresa, significa delegar funções aos produtos da AWS. Transferir essas preocupações para a AWS libera a equipe para se concentrar mais nas APIs e em outros projetos importantes. Segundo Manley, “Há somente quatro engenheiros em nossa equipe. Para uma empresa de nosso porte, só faz sentido passar para a AWS 80% ou 90% das funções de infraestrutura que a AWS já desenvolveu. Isso nos libera para gastar nosso tempo em 10% a 20% das funções que são exclusivas da Public Good Software.”

A Public Good Software considerou vários provedores GraphQL de código aberto e fechado que poderiam ter funcionado como uma camada entre seus microsserviços existentes e a aplicação cliente. Porém, cada provedor vinha com uma sobrecarga operacional adicional, principalmente na forma de serviços de aplicações que a equipe precisaria provisionar, reforçar e escalar. Manley vê uma vantagem competitiva significativa no fornecimento de uma API GraphQL, mas muito menos na operação e manutenção da infraestrutura que ofereça suporte a ela. “Poder delegar a responsabilidade operacional pela infraestrutura dessa API e concentrar nossos recursos na adaptação do comportamento da API é uma grande vitória. É por isso que usamos os produtos da AWS. O AWS AppSync fornece funcionalidade de commodity escalável em um nível mais alto na pilha de aplicações.”

Sem se acomodar com o que já conquistou, a Public Good Software continua buscando maneiras de fornecer serviços aprimorados e diferenciados aos clientes. A empresa vislumbra um uso maior de machine learning à medida que explora formas de usar o Amazon SageMaker, um serviço que ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a desenvolver, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning. O objetivo é descobrir como o machine learning e a análise automatizada de texto podem escalar drasticamente o processo de relacionar conteúdo jornalístico a causas relevantes. “Grande parte do que fazemos é descobrir como relacionar o conteúdo jornalístico a um bem social. Como sabemos qual conteúdo é acionável? Como sabemos quais organizações exibir e que ações sugerir? Que campanhas sociais se combinam? Estamos usando o Amazon SageMaker para treinar nossos modelos de machine learning para responder a essas perguntas”, diz Manley.