Desde tener su despliegue en Heroku, Cliengo se acercó a DinoCloud para realizar una migración a AWS, logrando así una magnífica mejora en su rendimiento.
Cliengo es una empresa fundada en 2017 dedicada a impulsar las relaciones comerciales ayudando a otras empresas a convertir usuarios en clientes y a escalar los procesos comerciales de sus propios clientes mediante la automatización de todos los canales de contacto.
Las empresas que utilizan Cliengo pueden ofrecer a sus clientes una experiencia suprema con canales abiertos 24/7. Se integran con las tecnologías que estas empresas ya utilizan y generan informes que les permiten optimizar el servicio al cliente omnicanal.
Cuando Cliengo se acercó a DinoCloud, enfrentaban el principal desafío de migrar de Heroku a Amazon Web Services. Además, necesitaban construir pipelines de integración continua (CI) y entrega continua (CD). Otro desafío crítico fue contenerizar sus microservicios, que habían sido desarrollados en varios frameworks (Java Play, Node, PHP). Finalmente, buscaban identificar el microservicio específico que estaba causando un cuello de botella, una tarea significativa dado el número de microservicios en uso a través de su plataforma.
Etapas, tecnologías y servicios implementados
Nuestro proceso con Cliengo comenzó con una fase de descubrimiento exhaustiva. Analizamos en detalle su configuración actual, lo que nos llevó a crear un diagrama integral para visualizar su infraestructura.
Con esta comprensión, procedimos a planificar y organizar las tareas necesarias, o épicas, que incluyeron:
Simultáneamente, comenzamos a migrar la plataforma de Cliengo desde Heroku a Amazon Web Services (AWS) con Kubernetes. Esta fase inicial requirió dockerizar sus aplicaciones y construir un clúster de Kubernetes utilizando Terraform.
Después de configurar el clúster, aseguramos que la configuración fuera óptima para soportar una operación fluida. Luego creamos los manifiestos de Kubernetes para cada microservicio, identificando e implementando los que faltaban durante el proceso de descubrimiento.
Una vez que la plataforma fue verificada como completamente operativa, desplegamos pipelines de automatización usando GitHub Actions, personalizándolos para alinearse con las necesidades específicas de Cliengo.
En DinoCloud, nos especializamos en transformar la infraestructura actual de una empresa en un sistema moderno, escalable, de alto rendimiento y rentable, diseñado para cumplir con los objetivos comerciales. Si estás interesado en optimizar la gestión de tus datos, mejorar la analítica y reducir costos, no dudes en contactarnos.
Cliengo enfrentaba un desafío en el que múltiples equipos trabajaban en aplicaciones asociadas a cada microservicio. Esta configuración generaba problemas durante los despliegues, ya que los equipos a menudo se encontraban con conflictos debido al trabajo previo de otros equipos en la misma base de código compleja. Sin una estrategia estructurada de ramificación, los esfuerzos del proyecto se volvían inconsistentes, resultando en errores costosos y que consumían mucho tiempo.
Para abordar esto, el equipo de DinoCloud colaboró con Cliengo para implementar una estrategia de ramificación efectiva a través de sus pipelines de despliegue. Esta estrategia permitió a Cliengo crear pull requests que se desplegaban en un espacio de nombres separado dentro del mismo clúster de Kubernetes. Esta configuración permitió a los equipos probar nuevas funcionalidades sin afectar el entorno de desarrollo general ni otros microservicios.
Una vez que una funcionalidad era probada, se podía fusionar sin problemas en el entorno de desarrollo principal, lo que redujo significativamente la tasa de errores y permitió que cada equipo realizara pruebas dentro del clúster sin afectar a los demás.
Los resultados se resumen en la obtención de un clúster de Kubernetes en AWS 100% funcional. Es importante señalar que también fue posible dockerizar todos los microservicios sin mayores inconvenientes, con la operatividad de todos los pipelines correspondientes y una estrategia de ramificación, lo cual logró cumplir en gran medida con las expectativas de Cliengo.
Asimismo, se pudo evidenciar una inconsistencia a través de New Relic y una carga de trabajo automatizada. Por último, se realizó la migración desde Heroku a Amazon Web Services en un entorno ya desarrollado.
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