Migration und Modernisierung der Boutique-Technologieplattform

Kunde


Ein Boutique-Technologie-Start-up, das den US-Cannabis-Sektor revolutioniert, mit einer anpassbaren Plattform, die Multi-State-Betreiber mit innovativen Werkzeugen für den Markterfolg ausstattet.

Geschäftliche Herausforderung


  • Anwendungskomplexität: Dienste wie Data Hub, Verbraucher-App, Sync Engine und Recommender basieren auf unterschiedlichen Plattformen (ECS, S3, Lambda, Firebase), was Integrationsprobleme verursacht.
  • Datenbankbeschränkungen: Aurora MySQL ist teuer, mit Sicherheits- und Designmängeln, die Leistung und Compliance beeinträchtigen.
  • Probleme bei der Zugriffskontrolle: Verlust des Admin-Zugangs zu Firebase Authentication erfordert die Migration zu einer sicheren und verwaltbaren Lösung.
  • Architekturprobleme: Ineffizientes Design mit öffentlicher Datenverkehrskommunikation, gemischten Umgebungen und S3-gehosteten Webseiten behindert Skalierbarkeit und Sicherheit.

Vorgehensweise


  • Optimierung von RDS Aurora MySQL durch Schema-, Index-Tuning und Versions-Upgrades für Leistung und Kosteneffizienz.
  • Datenpipeline basierend auf RDS Aurora MySQL für die Extraktion und Verarbeitung von Multi-Tabellen, automatisiert durch Glue-Trigger.
  • AWS Glue-Jobs zur Datenextraktion, -bereinigung und -transformation mit PySpark, Speicherung der verarbeiteten Daten in S3.
  • Glue-Crawler automatisieren die Schemaerkennung und -aktualisierung im Glue-Datenkatalog für effizientes Abfragen über Athena.
  • Daten verschlüsselt während der Übertragung (SSL/TLS) und im Ruhezustand (SSE-S3 oder SSE-KMS), mit IAM-Rollen für minimalen Zugriffsbereich.
  • CloudWatch-Protokolle erfassen die Ausführung von Glue-Jobs, und Sicherheitskonfigurationen entsprechen Industriestandards mit regelmäßigen Audits.

Technologische Komponenten


Transformationale Effekte


  • 16 % Schnellere Abfrageleistung: Reduzierte durchschnittliche Antwortzeiten für kritische Arbeitslasten.
  • 25 % Reduzierte CPU-Auslastung: Optimierte Ressourcennutzung während der Stoßzeiten.
  • Verbesserte Datenzugänglichkeit: Optimierte ETL-Pipeline für bessere Analysen und Berichte.
  • Kosteneffizienz: Nutzung von serverlosen Technologien für bessere Leistung zu geringeren Kosten.

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