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Innowise ha migrato con successo la piattaforma del cliente da un'architettura monolitica a microservizi, potenziando sia backend che frontend per migliorare scalabilità e prestazioni.
Il nostro cliente è un servizio di staffing sanitario di alto livello con sede negli Stati Uniti che aiuta gli operatori sanitari a gestire l'aumento del fabbisogno di personale e a semplificare il processo di assunzione. Dall'altro lato, le persone in cerca di lavoro possono scegliere posizioni che si adattano perfettamente ai loro orari e alle loro preferenze. Il nostro cliente si occupa di far incontrare le persone giuste con i lavori giusti.
Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.
Con la rapida espansione dell'attività, il cliente ha dovuto affrontare crescenti sfide tecniche e operative che minacciavano di rallentare i suoi progressi. Il sistema monolitico, un tempo affidabile, faticava a tenere il passo con le crescenti richieste delle strutture sanitarie e del personale medico. Di conseguenza, si sono verificati colli di bottiglia nelle prestazioni, ritardi nel lancio delle funzioni e inefficienze operative.
Il cliente aveva bisogno di una revisione del sistema per poter continuare a crescere, ma non voleva avere un esubero di personale e costi aggiuntivi. Era alla ricerca di un partner di outsourcing IT in grado di fornire una scalabilità flessibile delle risorse in base a compiti e scadenze specifiche, mantenendo i costi sotto controllo. Innowise è intervenuta con le nostre conoscenze specialistiche per rimetterli in carreggiata.
Innowise ha realizzato per il cliente un'architettura a microservizi scalabile, che facilita la crescita della piattaforma. Abbiamo aggiornato sia backend che frontend, in modo che tutto funzioni senza problemi, si distribuisca velocemente e offra agli utenti un'esperienza migliore. Inoltre, grazie ai test automatizzati e alla continuous delivery, i nostri esperti hanno mantenuto le cose affidabili e funzionanti come dovrebbero.
Innowise ha iniziato con un audit approfondito del sistema monolitico del cliente, mappando i componenti e identificando i colli di bottiglia. Abbiamo lavorato a stretto contatto con i team del cliente per valutare le funzioni aziendali cruciali e assicurarci che tutte le esigenze degli stakeholder fossero coperte nella pianificazione.
Abbiamo identificato le aree che avrebbero ricevuto il maggiore impulso da questo cambiamento e abbiamo creato una roadmap di migrazione dettagliata. Il nostro team si è anche concentrato sulle strategie di mitigazione del rischio, preparandosi a risolvere problemi di migrazione dei dati e mantenendo l'attività senza intoppi durante la transizione.
Dopo una solida pianificazione, il nostro team ha avviato una migrazione senza problemi da un sistema monolitico a microservizi. Abbiamo diviso i componenti chiave della piattaforma in microservizi indipendenti, lasciando che ognuno scalasse da solo. Questa configurazione modulare ha risolto i colli di bottiglia delle prestazioni, in modo che i servizi potessero gestire le variazioni della domanda senza rallentare l'intera piattaforma.
Abbiamo anche creato database specifici per i servizi per migliorare il flusso dei dati e ridurre le dipendenze che causavano rallentamenti. Con Kubernetes e Docker, il nostro team ha automatizzato il deployment e lo scaling di ogni microservizio. In questo modo, la piattaforma può gestire i picchi di utilizzo senza alcuno sforzo manuale.
Abbiamo creato un livello di orchestrazione dei microservizi utilizzando Apache Kafka per la comunicazione guidata dai messaggi. In questo modo i servizi sono rimasti collegati in modo lasco, così da poter scalare in modo indipendente. Utilizzando una comunicazione asincrona, i nostri esperti hanno ridotto la latenza e reso il sistema più reattivo.
Mentre aggiornavamo backend, abbiamo dedicato frontend l'attenzione che meritava. Il nostro team ha rinnovato l'interfaccia utente suddividendola in componenti modulari con Angular, velocizzando lo sviluppo e garantendo l'aggiunta di funzionalità senza problemi. I nostri specialisti hanno anche perfezionato la connessione frontend con backend utilizzando API CRUD personalizzate, garantendo aggiornamenti in tempo reale e una latenza minima.
Per mantenere stabile sia il codice legacy che i nuovi microservizi, abbiamo messo insieme un solido set di test di integrazione con JUnit. I test si sono concentrati su interazioni chiave come la sincronizzazione dei dati e l'autenticazione degli utenti, per evitare errori durante l'introduzione di nuove funzionalità.
Lavorando all'interno del nostro ambiente di test esistente, abbiamo fornito test coerenti per tutti i principali casi d'uso. Ogni test ha esaminato a fondo l'interazione tra i componenti nuovi e quelli legacy, riducendo i rischi di migrazione e aumentando la stabilità della piattaforma.
Frontend
Angular, TypeScript
Backend
Java 11
Contenitori
Docker, Docker Compose, Kubernetes
VCS
VCS: Git, BitBucket
Test
JUnit
Cloud
Azure
Per questo progetto abbiamo seguito una metodologia Scrum personalizzata in base alle esigenze del cliente, eseguendo sprint mirati di due settimane per mantenere i progressi in linea. Il nostro team ha utilizzato Jira per monitorare ogni attività, fornendo una visibilità completa delle milestone e dei deliverable del progetto. Il coordinamento quotidiano tramite Slack ha mantenuto il team in contatto, permettendoci di affrontare rapidamente i problemi.
Il nostro project manager ha tenuto riunioni settimanali di Zoom con il cliente, condividendo aggiornamenti dettagliati sullo sviluppo, discutendo eventuali problemi e raccogliendo feedback per mantenere tutti in sintonia. Questo approccio collaudato ha permesso di ridurre al minimo i tempi di inattività e di mantenere costanti i progressi del progetto.
Il nostro team ha rinnovato la piattaforma del cliente, aumentando l'efficienza operativa di 30%. Il sistema ora gestisce un maggior numero di richieste senza rallentamenti. Passando a un'architettura a microservizi, i tempi di risposta sono diminuiti di 25%, in modo che gli operatori sanitari potessero connettersi con il personale medico disponibile in modo più rapido e affidabile.
L'automazione dell'implementazione e dello scaling ha ridotto l'impegno manuale e i costi operativi, consentendo al cliente di gestire i picchi di domanda senza dover ricorrere a personale aggiuntivo o aumentare le spese per l'infrastruttura.
Inoltre, test automatizzati ha ridotto i guasti del sistema di 35%, rendendo la piattaforma molto più stabile. Le nuove funzionalità possono ora essere introdotte senza problemi senza interrompere i servizi in corso.
25%
tempi di risposta più rapidi
30%
aumento dell'efficienza operativa
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