Actualización del sistema de monitorización de la respiración del bebé: 25% de reducción en los costes de desarrollo

Innowise ha mejorado significativamente una plataforma de monitorización de la respiración de bebés y ha preparado el sistema para ampliar y escalar el conjunto de funciones.

Cliente

Industria

Sanidad

Región

Cliente desde

2022

El cliente es un líder mundial en alta tecnología y electrónica de consumo, con más de 50.000 empleados repartidos en 9 instalaciones en todo el mundo. Fabrican una amplia gama de productos, incluidos electrodomésticos, equipos de radiodifusión, ordenadores personales, dispositivos móviles y componentes para las industrias de telecomunicaciones y comunicación de datos.

La empresa cuenta con una división especializada dedicada a los dispositivos sanitarios para bebés. Esta división se centra en la creación de productos innovadores, como monitores respiratorios, vigilabebés con vídeo y soñadores, diseñados para controlar los patrones respiratorios de los bebés y mejorar su sueño. Los padres pueden acceder a un seguimiento esencial de la salud y a asistencia a través de aplicaciones web y móviles.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Superar la inestabilidad de las aplicaciones en su fase inicial y la mala estructura del código

El cliente disponía de aplicaciones móviles y web para su sistema de monitorización de la respiración del bebé, pero se encontraban en sus primeras fases y estaban plagadas de numerosos errores. La base de código mal estructurada dificultaba tanto la corrección de errores como el desarrollo de nuevas funciones. Los retrasos y la inestabilidad del sistema provocaron un aumento de los costes de soporte y desarrollo, lo que repercutió negativamente en los resultados financieros. Además, estos problemas mermaron la competitividad y la cuota de mercado de la empresa.

Innowise fue contratada para estabilizar el entorno, resolver los errores existentes y preparar el sistema para futuras ampliaciones y adiciones de funciones.

Solución

Corrección de errores, refactorización del sistema y despliegue automatizado para mejorar la eficacia.

Innowise abordó los desafíos corrigiendo errores tanto en el backend como en el frontend. Reestructuramos el código base, creamos nuevos microservicios para mejorar la modularidad y migramos la base de datos de PostgreSQL a AWS DynamoDB para mejorar la escalabilidad y reducir los costes. Nuestro equipo también implementó canalizaciones CI/CD para automatizar la implementación y garantizar la calidad del código. Además, nos encargamos de automatizar la implementación y el versionado de la infraestructura mediante Terraform.

Corrección de errores y pruebas

En primer lugar, solucionamos errores críticos que afectaban al rendimiento y la fiabilidad del sistema. Al mismo tiempo, nuestro equipo desarrolló exhaustivas pruebas unitarias y de integración para verificar la funcionalidad de las funciones nuevas y existentes. Estas rigurosas pruebas nos permitieron detectar y resolver posibles problemas desde el principio, garantizando un producto final de alta calidad.

Refactorización del código

El código base existente estaba desestructurado y no seguía las normas PEP-8 ni los principios de arquitectura limpia, lo que dificultaba el trabajo. Nuestro equipo refactorizó sistemáticamente el código, alineándolo con las directrices PEP-8 y mejorando su estructura general. Este proceso consistió en limpiar el código, optimizar las funciones, garantizar la coherencia y respetar los principios SOLID.

Documentación

Nuestro equipo creó documentación técnica detallada para el código base existente, las nuevas funciones, los microservicios y los procesos de despliegue. Esta documentación exhaustiva permitió a los desarrolladores actuales y futuros comprender mejor el sistema y contribuyó a facilitar la incorporación y la transferencia de conocimientos.

Desarrollo de microservicios

Además de estabilizar el sistema existente de monitorización de la respiración del bebé, desarrollamos nuevos microservicios utilizando una plataforma de contenedorización como Docker y los orquestamos mediante Kubernetes. Esto mejoró la modularidad y la escalabilidad, permitiendo el despliegue independiente y el escalado de servicios individuales.

Cada microservicio, como el módulo de análisis de patrones respiratorios o el servicio de notificación de alarmas, se diseñó para gestionar tareas específicas, comunicándose entre sí mediante protocolos ligeros de API RESTful. Esta arquitectura mejoró la eficiencia general, el rendimiento y la tolerancia a fallos del sistema, ya que los servicios individuales podían actualizarse o sustituirse sin afectar a todo el sistema.

Migración de bases de datos

Nuestros expertos administraron la migración de PostgreSQL a AWS DynamoDB para aprovechar su escalabilidad, desempeño, rentabilidad y capacidades flexibles de modelado de datos. Esta transición implicó un meticuloso proceso de rediseño del esquema de datos para alinearlo con la estructura no relacional de DynamoDB, un cuidadoso mapeo y transformación de datos y una validación exhaustiva para garantizar la integridad de los datos.

Además, optimizamos los patrones de consulta y las estrategias de indexación para maximizar las capacidades de rendimiento de DynamoDB para los patrones de acceso específicos del sistema de monitorización de la respiración del bebé".

Implantación de CI/CD

Implantamos canales de integración y despliegue continuos (CI/CD) con Jenkins y GitLab CI para automatizar los procesos de creación, prueba y despliegue. Esto agilizó los flujos de trabajo de desarrollo y garantizó ciclos de retroalimentación rápidos. Además, empleamos Terraform para definir y gestionar nuestra infraestructura en la nube como código. Esto nos permitió aprovisionar y escalar recursos de forma eficiente, mantener la coherencia de la infraestructura en todos los entornos y realizar un seguimiento de los cambios mediante el control de versiones.

También integramos marcos de pruebas automatizadas en nuestras canalizaciones CI/CD para garantizar la calidad del código y la estabilidad de la aplicación antes de su despliegue. Esta combinación perfecta de prácticas CI/CD e IaC redujo significativamente la intervención manual, minimizó los errores y aceleró los ciclos de lanzamiento, lo que dio como resultado un sistema de monitorización de la respiración del bebé más sólido y fiable.

Tecnologías

Frontend

JavaScript (React, TypeScript), Redux

Backend

Python (FastAPI), Java, Kotlin

Cloud

AWS, Lambda, SQS, SNS, SES, IoT Core, Timestream, Cognito, DynamoDB

VCS

Git, GitLab

Herramientas

Material-UI, FastAPI, Tortoise ORM, boto3

Proceso

Comenzamos con una fase de descubrimiento, celebrando reuniones iniciales con las partes interesadas de la empresa para comprender a fondo sus puntos débiles y requisitos. A continuación, nuestros analistas de negocio elaboraron un documento exhaustivo en el que se detallaban las principales mejoras y se garantizaba la viabilidad técnica de la solución propuesta.

Con los requisitos del cliente claramente documentados, el equipo de desarrollo de Innowise comenzó el proceso de ingeniería del software. Utilizando la metodología Scrum, organizamos nuestro trabajo en sprints de dos semanas para mantener un progreso regular y la adaptabilidad. Celebramos reuniones cada tres semanas para abordar cuestiones críticas y garantizar una coordinación eficaz. Además, el gestor del proyecto realizó llamadas semanales para poner al cliente al día de los avances en el desarrollo y recabar opiniones, lo que nos permitió perfeccionar continuamente nuestro enfoque.

Equipo

Jefe de proyecto

Analista de negocio

Desarrolladores Full-Stack

Ingeniero de QA manual

Ingeniero de automatización de QA

Resultados

Mejora de la experiencia del usuario y de su posición en el mercado gracias a un sistema optimizado y escalable.

La ejecución del proyecto dio lugar a una mejora significativa de la estabilidad y fiabilidad del sistema, lo que se tradujo en un aumento de la satisfacción de los usuarios y una mayor confianza en la marca. La arquitectura optimizada y la base de código reescrita simplificaron el desarrollo y la asistencia posteriores, reduciendo los costes de desarrollo en 25%.

La migración a una base de datos de mayor rendimiento y la introducción de microservicios proporcionaron flexibilidad y escalabilidad, permitiendo una respuesta más rápida al crecimiento de usuarios. La automatización de las pruebas y el despliegue también reduce el tiempo necesario para publicar actualizaciones, lo que acelera el lanzamiento de nuevas funciones.

Como resultado, el cliente reforzó su posición en el mercado de dispositivos de cuidado infantil con una solución mejorada, logrando un aumento de 15% en su cuota de mercado.

Duración del proyecto

Junio 2022 - Septiembre 2023

25%

reducción de los costes de desarrollo

15%

aumento de la cuota de mercado

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