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

The customer had mobile and web applications for their baby breathing monitor system, but these were in their early stages and plagued by numerous bugs. The poorly structured codebase hindered both bug fixes and the development of new features. System delays and instability led to increased support and development costs, negatively impacting financial performance. Additionally, these issues diminished the company’s competitiveness and market share.

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.

Each microservice, such as the breathing pattern analysis module or the alarm notification service, was designed to handle specific tasks, communicating with each other through lightweight RESTful API protocols. This architecture improved the system’s overall efficiency, performance, and fault tolerance, as individual services could be updated or replaced without affecting the entire system.

Migracja baz danych

Our experts managed the migration from PostgreSQL to AWS DynamoDB to leverage its scalability, performance, cost-effectiveness, and flexible data modeling capabilities. This transition involved a meticulous process of data schema redesign to align with DynamoDB’s non-relational structure, careful data mapping and transformation, and thorough validation to ensure data integrity.

Additionally, we optimized query patterns and indexing strategies to maximize DynamoDB’s performance capabilities for the specific access patterns of the baby breathing monitor system.

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

We started with a discovery phase, conducting initial meetings with the company’s stakeholders to understand their pain points and requirements thoroughly. Our business analysts then created a comprehensive document detailing the key improvements and ensuring the proposed solution’s technical viability.

With the client’s requirements clearly documented, the Innowise development team began the 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.

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 JavaScript

Firma zajmująca się rozwojem oprogramowania Java

Firma zajmująca się rozwojem aplikacji w Kotlinie

Usługi konsultingowe AWS w chmurze

Zatrudnianie inżynierów chmury AWS

Firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania IoT

Dedykowani programiści Java na zatrudnienie

Dedykowani programiści JavaScript do wynajęcia

Zatrudnij programistów Kotlin

Firma deweloperska Python

Wynajem dedykowanych programistów Python

Aktualizacja systemu monitorowania oddechu dziecka: 25% redukcja kosztów rozwoju

Klient

Wyzwanie

Przezwyciężenie niestabilności aplikacji na wczesnym etapie i słabej struktury kodu

Wdrożenie