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Zé Delivery cria serviço de entrega de bebidas na AWS e sustenta seu crescimento exponencial

2021

Mais pessoas do que nunca estão usando seus telefones para encomendar cerveja e outras bebidas para entrega em domicílio. Seguindo essa tendência, a Zé Delivery, uma subsidiária da produtora internacional de bebidas Anheuser-Busch InBev Companies (AB InBev), criou um serviço que entrega bebidas geladas aos clientes rapidamente, onde quer que eles estejam. Usando a aplicação e o site da Zé Delivery, os clientes podem se conectar a uma extensa rede de distribuidores de bebidas no Brasil. Essa estratégia direta ao consumidor está mudando a maneira como consumidores e distribuidores compram e vendem cerveja, e a Zé Delivery está no centro dessa tendência.

A Zé Delivery estava enfrentando um grande desafio: seu único banco de dados não era capaz de lidar com o crescimento exponencial que a empresa vivenciou em 2020 à medida que o comportamento dos consumidores mudou desenfreadamente em resposta à pandemia de COVID-19. Os recursos de banco de dados da empresa não eram elásticos o suficiente para gerenciar de forma econômica os picos regulares na demanda que ocorriam nos finais de semana, em noites de futebol às quartas-feiras e em outras ocasiões. Ao migrar sua infraestrutura de persistência de dados de uma arquitetura monolítica para uma infraestrutura nativa da nuvem mais ágil e elástica na Amazon Web Services (AWS), a Zé Delivery pôde continuar a oferecer uma experiência de usuário de alta qualidade e, ao mesmo tempo, sustentar a explosão do crescimento.

Possibilitar a elasticidade na nuvem

A Zé Delivery projetou sua infraestrutura de dados inicial para ser simples e estável, mas as suas necessidades começaram a mudar rapidamente à medida que a empresa crescia. Ela usa a AWS como infraestrutura de suporte desde 2016. Naquela ocasião, apenas três engenheiros da empresa usavam as ferramentas da AWS. “Percebemos que, contando com a AWS, poderíamos fazer mais com menos pessoas”, diz Marcelo Malcher, diretor de tecnologia da Zé Delivery. Em 2019, a empresa expandiu o uso da AWS, migrando seu banco de dados existente para o Amazon Aurora, um rápido banco de dados relacional desenvolvido para a nuvem. “Isso nos permitiu distribuir a carga de leitura para até 16 instâncias de banco de dados sincronizadas quando necessário, para que pudéssemos lidar com um número maior de pedidos e solicitações”, diz João Filipe Storarri, engenheiro sênior de back-end da Zé Delivery.

Desde a primeira iteração da sua arquitetura sem servidor, a pequena equipe de engenharia da empresa tem usado uma combinação do AWS Lambda, uma solução de computação sem servidor, e o Amazon API Gateway, um serviço de API seguro e totalmente gerenciado, para iterar rapidamente e sustentar o crescimento. No re:Invent 2019, a AWS anunciou que o AWS Hyperplane, um serviço de virtualização de funções de rede, simplificaria e agilizaria o provisionamento de endereços de protocolo Internet e a conexão com redes Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), que são redes virtuais isoladas para a execução de recursos da AWS. A Zé Delivery percebeu que essa tecnologia permitiria um dimensionamento ainda maior.

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A AWS fornece todas as tecnologias e serviços de que precisamos para desenvolver nossa solução online. Com ela, podemos dimensionar rapidamente nossa infraestrutura e melhorar a qualidade do nosso serviço à medida que crescemos.”

Marcelo Malcher,
Diretor de tecnologia da Zé Delivery

Expandir os recursos da nuvem para atender ao disparo na demanda

“No início de 2019, estávamos entregando cerca de 20.000 pedidos mensais”, diz Malcher. “Por volta de dezembro, estávamos processando 350.000 pedidos mensais. Foi um ano incrível para nós.” A empresa esperava que seu progresso constante continuasse durante 2020. Em vez disso, o número de usuários e pedidos disparou. “Todo mundo estava em casa e contando com serviços de entrega como os da Zé Delivery”, diz Malcher. “Tivemos um crescimento enorme. Em abril, ultrapassamos um milhão de pedidos mensais.” Em dezembro de 2020, a Zé Delivery processou 4,5 milhões de pedidos.

O total anual de pedidos da Zé Delivery aumentou de 1,6 milhões em 2019 para 27 milhões em 2020: um crescimento interanual de 1.688%. “Sem o trabalho no Aurora que estávamos fazendo desde 2019, não teríamos conseguido lidar com esse crescimento”, diz Malcher. Ao colocar uma camada de proxy sobre os dados, a Zé Delivery otimizou a maneira como sua aplicação roteia cada solicitação de banco de dados, permitindo que a empresa gerenciasse o influxo de usuários. O uso da arquitetura sem servidor no AWS Lambda também permitiu que a Zé Delivery avaliasse rapidamente o uso de serviços da AWS e respondesse melhor às necessidades em expansão.

Usar uma arquitetura sem servidor para oferecer uma experiência de usuário líder do setor

A migração para o AWS Lambda também melhorou a capacidade da empresa de lidar com sua taxa de transferência de dados e otimizar sua cadeia de entrega, parte por parte. À medida que sua base de usuários aumenta, a Zé Delivery está processando uma quantidade cada vez maior de dados geográficos para identificar áreas em que a qualidade do serviço precisa de melhorias. “Estamos usando a AWS para entender o que podemos fazer para oferecer a melhor experiência possível aos nossos usuários”, diz Malcher. “Estamos desenvolvendo pipelines rapidamente para ajudar nossa equipe de negócios a tomar as melhores decisões sobre o que gastar e onde concentrar os esforços.” O AWS Lambda permite que a empresa solicite o máximo de poder computacional necessário em situações de alta carga e minimize a capacidade do servidor em períodos de inatividade.

Com o AWS Lambda, a Zé Delivery também tem mais espaço para respirar e continuar expandindo sua equipe. A empresa trabalha em “esquadrões”, ou seja, equipes focadas que trabalham em áreas específicas. “Quando tínhamos apenas oito pessoas, trabalhávamos em um ou dois esquadrões”, diz Malcher. “Agora, temos 30 esquadrões. Estamos trabalhando em domínios separados, dividindo nossa aplicação monolítica em serviços menores e, ao mesmo tempo, ainda contamos com o AWS Lambda para a camada de computação.” Desde o início de 2020, a Zé Delivery cresceu de 60 para 300 funcionários.

A empresa aproveita sua base sem servidor para ajustar continuamente os serviços que utiliza, evitar os custos de infraestruturas tradicionais e acelerar a inovação. “O uso do AWS Lambda junto com o Amazon API Gateway possibilita uma rápida iteração. Podemos fazer várias implantações por dia”, diz Storarri. “A AWS fornece todas as tecnologias e serviços de que precisamos para desenvolver nossa solução online”, diz Malcher. “Com ela, podemos dimensionar rapidamente nossa infraestrutura e melhorar a qualidade do nosso serviço à medida que crescemos.”

Mesmo com sua base de usuários dez vezes maior em comparação ao ano anterior, a Zé Delivery dá mais prioridade à qualidade do serviço do que à rápida expansão. “Se estivéssemos crescendo, mas sem oferecer a melhor experiência possível aos nossos clientes, teríamos que interromper essa expansão para resolver o problema”, diz Malcher. A confiabilidade é outro componente crucial para o sucesso da Zé Delivery. “A AWS tem várias soluções, e a confiabilidade faz parte de toda a sua estrutura”, diz Storarri. A busca constante da Zé Delivery por oferecer uma experiência melhor ao cliente levou a avaliações mais altas e ajudou a empresa a se tornar um dos principais serviços de entrega de bebidas no Brasil.

Proporcionar inovação em um futuro brilhante

A Zé Delivery continua a aproveitar ao máximo os serviços da AWS, otimizando sua arquitetura para ser ainda mais ágil e eficiente. “A AWS nos oferece a flexibilidade de descobrir qual solução nos ajudará a atender aos nossos clientes da melhor maneira possível”, diz Malcher.

Para ajudar a adicionar funcionalidades poderosas à sua aplicação, a empresa está desenvolvendo uma camada de machine learning com a tecnologia do Amazon SageMaker, um serviço que permite aos usuários preparar, criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning de alta qualidade. “Estamos planejando usar o machine learning na AWS para fazer vendas cruzadas e oferecer recomendações para os nossos usuários”, diz Malcher. “Queremos usá-lo para melhorar ainda mais a nossa logística.” O machine learning ajudará a Zé Delivery a comparar e otimizar a performance de cada etapa no seu sistema de entrega.

Para a Zé Delivery, a chave para a inovação é a agilidade. “Não há uma arquitetura perfeita, estamos sempre tentando escolher a tecnologia ideal para a ocasião certa”, diz Malcher. “A AWS tem as tecnologias e os serviços de que precisamos para continuar evoluindo.”


Sobre a Zé Delivery

A Zé Delivery é uma startup de serviços de entrega de bebidas que opera no Brasil. Como subsidiária da produtora internacional de bebidas AB InBev, essa startup recebeu apoio da ZX Ventures, que tem uma autorização da AB InBev para investir em produtos inovadores em todos os setores.

Benefícios da AWS

  • Ampliou sua base de usuários em mais de 10 vezes ano a ano
  • Aumentou de 1,6 milhões para 27 milhões o número de pedidos anuais
  • Possibilitou o acesso em tempo real a dados e análises
  • Otimizou a performance por região
  • Expandiu sua equipe de 60 para 300 funcionários


Serviços da AWS usados

AWS Lambda

O AWS Lambda é um serviço de computação sem servidor que permite executar código sem provisionar ou gerenciar servidores, criar lógica de escalabilidade de cluster com reconhecimento de workload, manter integrações de eventos ou gerenciar tempos de execução.

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Amazon API Gateway

O Amazon API Gateway é um serviço totalmente gerenciado que facilita para os desenvolvedores a criação, a publicação, a manutenção, o monitoramento e a proteção de APIs em qualquer escala.

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Amazon Aurora

O Amazon Aurora é um banco de dados relacional compatível com MySQL e PostgreSQL desenvolvido para a nuvem e que combina a performance e a disponibilidade dos bancos de dados empresariais tradicionais com a simplicidade e a economia dos bancos de dados de código aberto.

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Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker ajuda cientistas e desenvolvedores de dados a preparar, criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning (ML) de alta qualidade, reunindo um amplo conjunto de recursos criados especificamente para ML.

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