A big data Produktentwicklung
Einführung
NashTech hat die monolithische Architektur von Zillion in eine Microservices-Struktur umgewandelt, die Codebasis überarbeitet und bereinigt und Deltas für eine optimierte Verarbeitung implementiert. Das Ergebnis war eine Pipeline, die die fünffache Last in 1/200 der ursprünglichen Zeit bewältigen konnte.
Über ZILLION
Zillion ist ein Gesundheitsunternehmen, das sich zum Ziel gesetzt hat, die virtuelle Gesundheitsversorgung zu verbessern. Sie bietet eine Online-Plattform für das Interaktionsmanagement, die den gesamten Kommunikationsprozess rationalisiert, um den Teilnehmern bei jeder Interaktion ein besseres Erlebnis zu bieten.
Herausforderungen
Die größte Herausforderung für Zillion bestand darin, mit den riesigen Datensätzen umzugehen, einschließlich der konsolidierten medizinischen Aufzeichnungen und der Teilnehmerdaten von den Geräten, die sie bereits benutzen, von Smartphones bis zu Fitbits und mehr. Die vorhandenen Pipelines verarbeiteten und luden jedes Mal, wenn die Pipeline lief, die gesamten Datensätze (in Terabytes), was ziemlich lange dauerte. Die Herausforderung bestand darin, die Pipeline zur Implementierung der Deltas so aufzubauen, dass die Datenverarbeitung und das Laden nur für die geänderten Daten (eingefügt/aktualisiert) und nicht für den gesamten Datensatz erfolgen. Eine weitere Herausforderung bestand darin, die bestehende unstrukturierte Codebasis mit Hilfe von Scala Best Practices umzugestalten und die Anwendung in eine Microservices-basierte Architektur zu überführen.
Lösung
NashTech wandelte die gesamte monolithische Architektur schnell in eine Microservices-Struktur um, refaktorisierte die Codebasis, um sie testbar zu machen, ohne die eigentliche Logik zu beeinträchtigen, führte die Testfälle ein und bereinigte den Code unter Verwendung der besten Scala-Praktiken nach Knolway (NashTech-Softwareentwicklungsmethodik). Darüber hinaus implementierte NashTech die Deltas, um die geänderten Daten zu verarbeiten, anstatt jedes Mal mit den großen Datensätzen zu spielen, was die Verarbeitungszeit von Stunden auf Sekunden drastisch reduzierte. Das Endergebnis war eine Pipeline, die die fünffache Last in 1/200 der ursprünglichen Zeit bewältigen konnte.
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