Migração e modernização de plataforma tecnológica boutique

Cliente

Uma startup de tecnologia boutique revolucionando o setor de cannabis nos EUA com uma plataforma personalizável, projetada para capacitar operadores de múltiplos estados com ferramentas inovadoras para o sucesso no mercado.

Desafio de Negócios

• Complexidade da Aplicação: Serviços como hub de dados, aplicativo para consumidores, mecanismo de sincronização e recomendador dependem de plataformas distintas (ECS, S3, Lambda, Firebase), criando desafios de integração.
• Limitações do Banco de Dados: O Aurora MySQL é caro, com ineficiências de segurança e design que impactam o desempenho e a conformidade.
• Problemas de Controle de Autenticação: O acesso administrativo ao Firebase Authentication foi perdido, tornando necessária a migração para uma solução mais segura e gerenciável.
• Desafios Arquitetônicos: O design ineficiente com comunicação de tráfego público, ambientes mistos e páginas web hospedadas no S3 prejudica a escalabilidade e a segurança.

Abordagem

• Melhoramos o RDS Aurora MySQL com ajustes no esquema, índices e atualizações de versão para maior desempenho e eficiência de custo.
• Construímos um pipeline de dados baseado no RDS Aurora MySQL para extração e processamento de múltiplas tabelas, automatizado por gatilhos do Glue.
• Utilizamos jobs do AWS Glue para extração, limpeza e transformação de dados com PySpark, armazenando os dados processados no S3.
• Crawlers do Glue automatizam a descoberta e atualização de esquemas no Glue Data Catalog, permitindo consultas eficientes via Athena.
• Os dados são criptografados em trânsito (SSL/TLS) e em repouso (SSE-S3 ou SSE-KMS), com papéis IAM configurados para acesso com o menor privilégio.
• Logs do CloudWatch capturam a execução dos jobs do Glue, e as configurações de segurança estão em conformidade com os padrões do setor, com auditorias periódicas.

Efeitos Transformacionais

• 16% de Melhoria no Desempenho de Consultas: Redução nos tempos médios de resposta para cargas de trabalho críticas.
• Redução de 25% no Uso de CPU: Otimização do uso de recursos durante horários de pico.
• Acessibilidade de Dados Aprimorada: Pipeline ETL simplificado para análises e relatórios melhorados.
• Eficiência de Custos: Tecnologias serverless aproveitadas para melhor desempenho com custos reduzidos.