Atualização do sistema de monitorização da respiração dos bebés: redução de 25% nos custos de desenvolvimento

A Innowise actualizou significativamente uma plataforma de monitorização da respiração de bebés e preparou o sistema para a expansão e aumento do conjunto de funcionalidades.

Cliente

Indústria

Cuidados de saúde

Região

EUA

Cliente desde

2022

O cliente é um líder mundial em alta tecnologia e eletrónica de consumo, com mais de 50.000 empregados em 9 instalações em todo o mundo. Fabrica uma vasta gama de produtos, incluindo electrodomésticos, equipamento de radiodifusão, computadores pessoais, dispositivos móveis e componentes para as indústrias de telecomunicações e comunicações de dados.

A empresa tem uma divisão especializada dedicada a dispositivos de cuidados de saúde para bebés. Esta divisão centra-se na criação de produtos inovadores, como monitores respiratórios, monitores de vídeo para bebés e sonhadores, concebidos para monitorizar os padrões respiratórios dos bebés e melhorar o seu sono. Os pais podem aceder a um acompanhamento e apoio essenciais à saúde através de aplicações Web e móveis.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

Ultrapassar a instabilidade das aplicações em fase inicial e a má estrutura do código

O cliente tinha aplicações móveis e Web para o seu sistema de monitorização da respiração de bebés, mas estas estavam numa fase inicial e eram afectadas por inúmeros erros. A base de código mal estruturada impedia a correção de erros e o desenvolvimento de novas funcionalidades. Os atrasos e a instabilidade do sistema levaram a um aumento dos custos de apoio e desenvolvimento, afectando negativamente o desempenho financeiro. Além disso, estes problemas diminuíram a competitividade e a quota de mercado da empresa.

A Innowise foi contratada para estabilizar o ambiente, resolver os bugs existentes e preparar o sistema para futuras adições de recursos e escalonamento.

Solução

Implementar a correção exaustiva de erros, a refacção do sistema e a implantação automatizada para melhorar a eficiência

A Innowise abordou os desafios corrigindo bugs tanto no backend quanto no frontend. Reestruturámos a base de código, criámos novos microsserviços para melhorar a modularidade e migrámos a base de dados do PostgreSQL para o AWS DynamoDB para melhorar a escalabilidade e reduzir os custos. A nossa equipa também implementou pipelines CI/CD para automatizar a implementação e garantir a qualidade do código. Além disso, fomos responsáveis por automatizar a implantação e o controle de versão da infraestrutura usando o Terraform.

Correção de erros e testes

Em primeiro lugar, resolvemos os erros críticos que afectavam o desempenho e a fiabilidade do sistema. Simultaneamente, a nossa equipa desenvolveu testes unitários e de integração abrangentes para verificar a funcionalidade das caraterísticas novas e existentes. Estes testes rigorosos permitiram-nos identificar e resolver potenciais problemas numa fase inicial, garantindo um produto final de elevada qualidade.

Refactorização do código

A base de código existente não estava estruturada e não seguia as normas PEP-8 e os princípios de arquitetura limpa, o que tornava difícil trabalhar com ela. A nossa equipa refactorou sistematicamente o código, alinhando-o com as diretrizes PEP-8 e melhorando a sua estrutura geral. Este processo envolveu a limpeza do código, a otimização de funções, a garantia de consistência e a adesão aos princípios SOLID.

Documentação

A nossa equipa criou documentação técnica detalhada para a base de código existente, novas funcionalidades, microsserviços e processos de implementação. Esta documentação abrangente permitiu que os actuais e futuros programadores compreendessem melhor o sistema e contribuiu para uma integração e transferência de conhecimentos mais fáceis.

Desenvolvimento de microsserviços

Além de estabilizar o sistema de monitor de respiração do bebé existente, desenvolvemos novos microsserviços utilizando uma plataforma de contentorização como o Docker e orquestrámo-los utilizando o Kubernetes. Isto melhorou a modularidade e a escalabilidade, permitindo a implementação independente e o escalonamento de serviços individuais.

Cada microsserviço, como o módulo de análise de padrões respiratórios ou o serviço de notificação de alarmes, foi concebido para lidar com tarefas específicas, comunicando entre si através de protocolos API RESTful leves. Esta arquitetura melhorou a eficiência global do sistema, o desempenho e a tolerância a falhas, uma vez que os serviços individuais podiam ser actualizados ou substituídos sem afetar todo o sistema.

Migração da base de dados

Nossos especialistas gerenciaram a migração do PostgreSQL para o AWS DynamoDB para aproveitar sua escalabilidade, desempenho, economia e recursos flexíveis de modelagem de dados. Essa transição envolveu um processo meticuloso de redesenho do esquema de dados para se alinhar com a estrutura não relacional do DynamoDB, mapeamento e transformação cuidadosos de dados e validação completa para garantir a integridade dos dados.

Além disso, optimizámos os padrões de consulta e as estratégias de indexação para maximizar as capacidades de desempenho do DynamoDB para os padrões de acesso específicos do sistema de monitor de respiração do bebé.

Implementação de CI/CD

Implementámos pipelines de integração e implementação contínuas (CI/CD) utilizando Jenkins e GitLab CI para automatizar os processos de construção, teste e implementação. Isto simplificou os fluxos de trabalho de desenvolvimento e assegurou ciclos de feedback rápidos. Além disso, utilizámos o Terraform para definir e gerir a nossa infraestrutura de nuvem como código. Isto permitiu-nos provisionar e escalar recursos de forma eficiente, manter a consistência da infraestrutura entre ambientes e acompanhar as alterações através do controlo de versões.

Também integrámos estruturas de teste automatizadas nos nossos pipelines de CI/CD para garantir a qualidade do código e a estabilidade da aplicação antes da implementação. Esta combinação perfeita de práticas de CI/CD e IaC reduziu significativamente a intervenção manual, minimizou os erros e acelerou os ciclos de lançamento, resultando num sistema de monitor de respiração para bebés mais robusto e fiável.

Tecnologias

Front-end

JavaScript (React, TypeScript), Redux

Backend

Python (FastAPI), Java, Kotlin

Cloud

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

VCS

Git, GitLab

Ferramentas

Material-UI, FastAPI, Tortoise ORM, boto3

Processo

Começámos com uma fase de descoberta, conduzindo reuniões iniciais com as partes interessadas da empresa para compreendermos os seus problemas e requisitos. Os nossos analistas comerciais criaram então um documento exaustivo que detalhava as principais melhorias e assegurava a viabilidade técnica da solução proposta.

Com os requisitos do cliente claramente documentados, a equipa de desenvolvimento da Innowise iniciou o processo de processo de engenharia de software. Utilizando a metodologia Scrum, organizámos o nosso trabalho em sprints de duas semanas para manter um progresso regular e a adaptabilidade. Realizámos reuniões tri-semanais para abordar questões críticas e garantir uma coordenação eficaz. Além disso, o gestor de projeto realizou chamadas semanais para atualizar o cliente sobre o progresso do desenvolvimento e recolher feedback, permitindo-nos aperfeiçoar continuamente a nossa abordagem.

Equipa

Gestor de projectos

Analista de negócios

Programadores Full-Stack

Engenheiro de controlo de qualidade manual

Engenheiro de automatização de QA

Resultados

Melhoria da experiência do utilizador e da posição no mercado com um sistema optimizado e expansível

A implementação do projeto conduziu a uma melhoria significativa da estabilidade e fiabilidade do sistema, resultando numa maior satisfação do utilizador e numa maior confiança na marca. A arquitetura optimizada e a base de código reescrita simplificaram o desenvolvimento e o suporte posteriores, reduzindo os custos de desenvolvimento em 25%.

A migração para uma base de dados com melhor desempenho e a introdução de microsserviços proporcionaram flexibilidade e escalabilidade, permitindo uma resposta mais rápida ao crescimento do número de utilizadores. A automatização dos testes e da implementação também reduz o tempo necessário para lançar actualizações, acelerando o lançamento de novas funcionalidades.

Como resultado, o cliente reforçou a sua posição no mercado de dispositivos de cuidados infantis com uma solução melhorada, alcançando um aumento de 15% na quota de mercado.

Duração do projecto

junho de 2022 - setembro de 2023

25%

redução dos custos de desenvolvimento

15%

aumento da quota de mercado

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