Os isolamentos durante a pandemia da COVID-19 fizeram com que a demanda por serviços de entrega da Shgardi aumentasse exponencialmente. Como resultado, a empresa se esforçou para evitar que sua plataforma ficasse sobrecarregada e potencialmente falhasse. Para tentar atender à demanda, a empresa adicionaria regularmente novos servidores dedicados à sua infraestrutura on-premises. Esse era um processo manual e demorado e fazia com que seus custos de infraestrutura aumentassem continuamente.

Tarek Dahab, diretor técnico (CTO) da Shgardi, explica que sua infraestrutura anterior não foi projetada para escalar rapidamente. “Durante a pandemia da COVID-19, nosso tráfego estava aumentando a cada dia, então continuamos solicitando novos servidores”, diz ele. “Mas quando eles chegavam e eram configurados, precisávamos de mais.” De acordo com Dahab, em um ano a infraestrutura cresceu de um único servidor dedicado para 40 servidores operando em clusters. “Nossa equipe técnica estava sobrecarregada com a manutenção desses servidores e não tinha tempo para inovar ou realizar tarefas de alto valor”, diz ele.

A Shgardi tem cerca de 600 funcionários, 70 dos quais têm formação técnica em codificação e habilidades de engenharia. A empresa usou sua experiência interna para conteinerizar sua plataforma usando o Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) para escalabilidade automática, um serviço gerenciado para executar o Kubernetes na nuvem da AWS, e implantou centenas de microsserviços. Para ajudar na conectividade no back-end e fazer o uso mais eficiente de sua nova arquitetura, ela usou o Amazon MQ, um serviço totalmente gerenciado para agentes de mensagens de código aberto.

O Amazon MQ permite que diversas aplicações em várias plataformas se comuniquem e troquem informações. “Esses serviços da AWS funcionam juntos e nos permitem gerenciar facilmente nossa plataforma”, diz Dahab. “Quando o tráfego aumenta, eles escalam automaticamente. E, em comparação com nossa infraestrutura anterior, estamos gastando cerca de 40% menos. Essa foi a solução perfeita para nós.”

A mudança para microsserviços e uma infraestrutura de autoescalabilidade liberou os desenvolvedores da Shgardi para que pudessem se concentrar em criar novas formas de melhorar a eficiência e a experiência do cliente, em vez de manter servidores. Anteriormente, a implantação de atualizações na plataforma, seja para corrigir bugs ou adicionar um novo recurso, levava até uma semana. Dahab diz que agora isso leva algumas horas, o que representa uma redução de pelo menos 70%.

A Shgardi estava procurando uma maneira de converter mais visitantes de seu site em clientes. Também queria aumentar o valor médio dos carrinhos de compras de seus clientes ativos. A empresa decidiu usar o Amazon Personalize, que permite que os desenvolvedores, usando machine learning, criem e implementem rapidamente, em grande escala, recomendações selecionadas e segmentação inteligente de usuários.

Dahab diz que foram necessárias menos de duas semanas para implantar totalmente o serviço. Até agora, foi um grande sucesso. “Nos três meses desde que usamos o Amazon Personalize para criar nosso mecanismo de recomendação, aumentamos os pedidos mensais em 20% e aumentamos a conversão de novos visitantes em clientes em 30%”, diz ele.

A Shgardi também queria maximizar o desempenho da plataforma e minimizar a latência para garantir que os visitantes tivessem uma boa experiência de usuário. No back-end, a empresa também usa o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), uma coleção de serviços gerenciados que facilita a configuração, a operação e a escalabilidade de bancos de dados na nuvem. Ela também usa o Amazon Aurora, um banco de dados projetado para oferecer alta performance e disponibilidade incomparáveis em escala global com total compatibilidade com MySQL e PostgreSQL. “Usar o Amazon RDS e o Amazon Aurora foi a maneira mais simples de permitir que nossos bancos de dados existentes fossem escalados sob demanda e, ao mesmo tempo, reduzir as despesas gerais de gerenciamento”, diz Dahab.

Do lado voltado para o cliente, a Shgardi usou o Amazon CloudFront, um serviço de rede de entrega de conteúdo (CDN) criado para alto desempenho, segurança e conveniência do desenvolvedor. Dahab diz que a Shgardi usa o Amazon CloudFront para armazenar imagens e objetos em cache, para que seus clientes tenham a melhor experiência de navegação possível.

Antes de migrar para a AWS, a Shgardi estava insatisfeita com o fato de sua plataforma on-premises ter uma taxa de tempo de atividade de apenas 90%. Dahab explica que, além dos problemas enfrentados durante picos de tráfego, a empresa precisava planejar um tempo de inatividade regular para manutenção. “Tínhamos servidores caindo, a interconexão entre servidores falhando e tínhamos que programar janelas de manutenção regulares, quando os clientes não conseguiam acessar a plataforma”, diz Dahab. “Desde a migração para a AWS, isso não é mais um problema e tivemos mais de 99% de tempo de atividade.”

A migração para a AWS não só melhorou a confiabilidade e o desempenho da plataforma da Shgardi, mas também reduziu os custos, aumentou a receita e melhorou a produtividade dos desenvolvedores da empresa. Isso fez com que o serviço de entrega atraísse investimentos externos e fosse reconhecido na lista das startups mais financiadas da Forbes no Oriente Médio e Norte da África (MENA), por ter arrecadado mais de USD 37 milhões.

Dahab diz que a migração tornou a Shgardi mais eficiente e a colocou em uma posição muito mais saudável do que antes da pandemia. “Continuaremos usando mais serviços da AWS”, diz ele. “Isso está nos ajudando a melhorar nossa participação de mercado na região MENA e melhorará nossa capacidade de expandir para outros países.”