Migrazione e modernizzazione della piattaforma tecnologica boutique

Cliente

Una start-up tecnologica di nicchia che sta rivoluzionando il settore della cannabis negli Stati Uniti con una piattaforma personalizzabile progettata per fornire agli operatori multi-statali strumenti innovativi per il successo sul mercato.

Sfida Aziendale

• Complessità dell'Applicazione: Servizi come data hub, app per consumatori, motore di sincronizzazione e sistema di raccomandazione dipendono da piattaforme disparate (ECS, S3, Lambda, Firebase), creando sfide di integrazione.
• Limitazioni del Database: Aurora MySQL è costoso, con inefficienze di sicurezza e progettazione che influenzano le prestazioni e la conformità.
• Problemi di Controllo dell'Autenticazione: La perdita dell'accesso amministrativo a Firebase Authentication richiede una migrazione verso una soluzione più sicura e gestibile.
• Problemi Architetturali: Un design inefficiente con comunicazione del traffico pubblico, ambienti misti e pagine web ospitate su S3 ostacolano la scalabilità e la sicurezza.

Approccio

• Ottimizzazione di RDS Aurora MySQL con regolazione degli schemi, ottimizzazione degli indici e aggiornamenti di versione per migliorare le prestazioni e ridurre i costi.
• Pipeline di dati costruita su RDS Aurora MySQL per l'estrazione e l'elaborazione di tabelle multiple, automatizzata tramite trigger Glue.
• Job AWS Glue per estrazione, pulizia e trasformazione dei dati con PySpark, memorizzando i dati elaborati in S3.
• Glue crawler automatizzano la scoperta degli schemi e gli aggiornamenti nel Glue Data Catalog per interrogazioni efficienti tramite Athena.
• Dati crittografati in transito (SSL/TLS) e a riposo (SSE-S3 o SSE-KMS), con ruoli IAM configurati per accesso con privilegi minimi.
• I log di CloudWatch catturano l'esecuzione dei job Glue e le configurazioni di sicurezza rispettano gli standard del settore con audit periodici.

Effetti Trasformativi

• Prestazioni delle Query Più Veloci del 16%: Riduzione dei tempi di risposta medi per i carichi di lavoro critici.
• Riduzione del 25% dell'Uso della CPU: Ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse durante le ore di punta.
• Maggiore Accessibilità ai Dati: Pipeline ETL semplificata per analisi e reportistica migliori.
• Efficienza dei Costi: Tecnologie serverless utilizzate per migliori prestazioni a costi inferiori.