Aktualizacja systemu monitorowania oddechu dziecka: 25% redukcja kosztów rozwoju

Innowise znacząco zmodernizował platformę monitorowania oddechu niemowląt i przygotował system do rozszerzenia zestawu funkcji i skalowania.

Klient

Branża

Opieka zdrowotna

Region

USA

Klient od

2022

Klient jest globalnym liderem w dziedzinie zaawansowanych technologii i elektroniki użytkowej, zatrudniającym ponad 50 000 pracowników w 9 zakładach na całym świecie. Wytwarza szeroką gamę produktów, w tym urządzenia gospodarstwa domowego, sprzęt nadawczy, komputery osobiste, urządzenia mobilne oraz komponenty dla branży telekomunikacyjnej i teleinformatycznej.

Firma posiada wyspecjalizowany dział zajmujący się urządzeniami do pielęgnacji niemowląt. Dział ten koncentruje się na tworzeniu innowacyjnych produktów, takich jak monitory oddechu, wideo nianie i śniące, zaprojektowane w celu monitorowania wzorców oddychania niemowląt i poprawy ich snu. Rodzice mogą uzyskać dostęp do niezbędnego monitorowania zdrowia i wsparcia za pośrednictwem aplikacji internetowych i mobilnych.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Przezwyciężenie niestabilności aplikacji na wczesnym etapie i słabej struktury kodu

Klient posiadał aplikacje mobilne i internetowe dla swojego systemu monitorowania oddechu dziecka, ale były one na wczesnym etapie rozwoju i zawierały liczne błędy. Słabo zorganizowana baza kodu utrudniała zarówno poprawki błędów, jak i rozwój nowych funkcji. Opóźnienia i niestabilność systemu doprowadziły do zwiększenia kosztów wsparcia i rozwoju, negatywnie wpływając na wyniki finansowe. Dodatkowo, problemy te zmniejszały konkurencyjność firmy i jej udział w rynku.

Firma Innowise została zaangażowana do ustabilizowania środowiska, usunięcia istniejących błędów i przygotowania systemu do przyszłych dodatków i skalowania.

Wdrożenie

Wdrażanie kompleksowego usuwania błędów, refaktoryzacji systemu i zautomatyzowanego wdrażania w celu poprawy wydajności.

Innowise sprostał wyzwaniom, naprawiając błędy zarówno na backendzie, jak i frontendzie. Zrestrukturyzowaliśmy bazę kodu, stworzyliśmy nowe mikrousługi w celu poprawy modułowości i dokonaliśmy migracji bazy danych z PostgreSQL do AWS DynamoDB w celu poprawy skalowalności i obniżenia kosztów. Nasz zespół wdrożył również potoki CI/CD, aby zautomatyzować wdrażanie i zapewnić jakość kodu. Ponadto byliśmy odpowiedzialni za automatyzację wdrażania i wersjonowania infrastruktury przy użyciu Terraform.

Usuwanie błędów i testowanie

W pierwszej kolejności zajęliśmy się krytycznymi błędami wpływającymi na wydajność i niezawodność systemu. Jednocześnie nasz zespół opracował kompleksowe testy jednostkowe i integracyjne, aby zweryfikować funkcjonalność zarówno nowych, jak i istniejących funkcji. Te rygorystyczne testy pozwoliły nam zidentyfikować i rozwiązać potencjalne problemy na wczesnym etapie, zapewniając wysoką jakość produktu końcowego.

Refaktoryzacja kodu

Istniejąca baza kodu była nieuporządkowana i niezgodna ze standardami PEP-8 i zasadami czystej architektury, co utrudniało pracę. Nasz zespół systematycznie refaktoryzował kod, dostosowując go do wytycznych PEP-8 i poprawiając jego ogólną strukturę. Proces ten obejmował czyszczenie kodu, optymalizację funkcji, zapewnienie spójności i przestrzeganie zasad SOLID.

Dokumentacja

Nasz zespół stworzył szczegółową dokumentację techniczną dla istniejącej bazy kodu, nowych funkcji, mikrousług i procesów wdrażania. Ta kompleksowa dokumentacja umożliwiła obecnym i przyszłym programistom lepsze zrozumienie systemu i przyczyniła się do płynniejszego wdrażania i transferu wiedzy.

Rozwój mikrousług

Oprócz ustabilizowania istniejącego systemu monitorowania oddechu dziecka, opracowaliśmy nowe mikrousługi wykorzystujące platformę konteneryzacji, taką jak Docker, i zorganizowaliśmy je za pomocą Kubernetes. Zwiększyło to modułowość i skalowalność, umożliwiając niezależne wdrażanie i skalowanie poszczególnych usług.

Każda mikrousługa, taka jak moduł analizy wzorców oddechowych lub usługa powiadamiania o alarmach, została zaprojektowana do obsługi określonych zadań, komunikując się ze sobą za pośrednictwem lekkich protokołów RESTful API. Taka architektura poprawiła ogólną wydajność systemu, jego wydajność i odporność na błędy, ponieważ poszczególne usługi mogły być aktualizowane lub wymieniane bez wpływu na cały system.

Migracja baz danych

Nasi eksperci zarządzali migracją z PostgreSQL do AWS DynamoDB, aby wykorzystać jego skalowalność, wydajność, opłacalność i elastyczne możliwości modelowania danych. Przejście to obejmowało skrupulatny proces przeprojektowania schematu danych w celu dostosowania go do nierelacyjnej struktury DynamoDB, staranne mapowanie i transformację danych oraz dokładną walidację w celu zapewnienia integralności danych.

Dodatkowo zoptymalizowaliśmy wzorce zapytań i strategie indeksowania, aby zmaksymalizować wydajność DynamoDB dla określonych wzorców dostępu systemu monitorowania oddechu dziecka.

Wdrożenie CI/CD

Wdrożyliśmy potoki ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD) przy użyciu Jenkins i GitLab CI w celu zautomatyzowania procesów kompilacji, testowania i wdrażania. Usprawniło to procesy deweloperskie i zapewniło szybką informację zwrotną. Dodatkowo wykorzystaliśmy Terraform do definiowania i zarządzania naszą infrastrukturą w chmurze jako kodem. Umożliwiło nam to wydajne udostępnianie i skalowanie zasobów, utrzymanie spójności infrastruktury w różnych środowiskach oraz śledzenie zmian za pomocą kontroli wersji.

Zintegrowaliśmy również zautomatyzowane struktury testowe z naszymi potokami CI/CD, aby zapewnić jakość kodu i stabilność aplikacji przed wdrożeniem. To płynne połączenie praktyk CI/CD i IaC znacznie zmniejszyło liczbę ręcznych interwencji, zminimalizowało liczbę błędów i przyspieszyło cykle wydawnicze, co zaowocowało bardziej solidnym i niezawodnym systemem monitorowania oddechu dziecka.

Technologie

Front-end

JavaScript (React, TypeScript), Redux

Back-end

Python (FastAPI), Java, Kotlin

Cloud

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

VCS

Git, GitLab

Narzędzia

Material-UI, FastAPI, Tortoise ORM, boto3

Proces

Rozpoczęliśmy od fazy odkrywania, przeprowadzając wstępne spotkania z interesariuszami firmy, aby dokładnie zrozumieć ich bolączki i wymagania. Nasi analitycy biznesowi stworzyli następnie kompleksowy dokument wyszczególniający kluczowe usprawnienia i zapewniający techniczną wykonalność proponowanego rozwiązania.

Mając jasno udokumentowane wymagania klienta, zespół programistów Innowise rozpoczął pracę nad projektem. proces inżynierii oprogramowania. Korzystając z metodologii Scrum, zorganizowaliśmy naszą pracę w dwutygodniowe sprinty, aby utrzymać regularny postęp i zdolność adaptacji. Odbywaliśmy spotkania co trzy tygodnie, aby zająć się krytycznymi kwestiami i zapewnić skuteczną koordynację. Dodatkowo, kierownik projektu przeprowadzał cotygodniowe rozmowy telefoniczne, aby informować klienta o postępach w rozwoju i zbierać informacje zwrotne, co pozwoliło nam stale udoskonalać nasze podejście.

Zespół

Kierownik projektu

Analityk biznesowy

Programiści Full-Stack

Manual QA Engineer

QA Automation Engineer

Wyniki

Lepsze doświadczenie użytkownika i pozycja rynkowa dzięki zoptymalizowanemu i skalowalnemu systemowi

Wdrożenie projektu doprowadziło do znacznej poprawy stabilności i niezawodności systemu, co przełożyło się na wzrost zadowolenia użytkowników i zaufania do marki. Zoptymalizowana architektura i przepisana baza kodu uprościły dalszy rozwój i wsparcie, zmniejszając koszty rozwoju o 25%.

Migracja do wydajniejszej bazy danych i wprowadzenie mikrousług zapewniło elastyczność i skalowalność, umożliwiając szybszą reakcję na wzrost liczby użytkowników. Automatyzacja testowania i wdrażania skróciła również czas potrzebny na wydawanie aktualizacji, przyspieszając uruchamianie nowych funkcji.

W rezultacie klient wzmocnił swoją pozycję na rynku urządzeń do pielęgnacji niemowląt dzięki ulepszonemu rozwiązaniu, osiągając wzrost udziału w rynku o 15%.

Czas trwania projektu

Czerwiec 2022 r. - wrzesień 2023 r.

25%

redukcja kosztów rozwoju

15%

wzrost udziału w rynku

Podobne projekty

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

Potrzebujesz innych usług?

AWS

Firma zajmująca się rozwojem oprogramowania Java

Firma zajmująca się rozwojem JavaScript

Firma zajmująca się rozwojem aplikacji w Kotlinie

Usługi konsultingowe AWS w chmurze

Usługi analizy danych w opiece zdrowotnej

Usługa migracji danych medycznych

Rozwój oprogramowania RCM dla służby zdrowia

Firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania IoT

Firma zajmująca się rozwojem oprogramowania w Java Spring Boot

Firma deweloperska Python

Usługi konsultingowe w zakresie Internetu rzeczy

Aktualizacja systemu monitorowania oddechu dziecka: 25% redukcja kosztów rozwoju

Klient

Wyzwanie

Przezwyciężenie niestabilności aplikacji na wczesnym etapie i słabej struktury kodu

Wdrożenie