Tenesys

Case study: Cloud Migration

Przenieśliśmy Roboticket do chmury AWS i pozwoliliśmy urosnąć

Problem:

  • Roboticket to system sprzedaży biletów przez internet i obsługi wydarzeń masowych
  • dedykowana infrastruktura systemu powodowała problemy z obsługą dużych pików sprzedażowych
  • rosły też koszty niewykorzystanej infrastruktury poza okresami sprzedaży oraz koszty licencji SQLServer

Rozwiązania:

  • przenieśliśmy system do chmury AWS
  • zmigrowaliśmy dane do baz Postgres, aby ograniczyć koszty licencji
  • wdrożyliśmy automatykę opartą na rozwiązaniach serverless
  • w trakcie rozwoju biznesu migrujemy bazy danych do usług Aurora (usług zarządzalnych AWS) z HA, które dają możliwość odtworzenia systemu od dowolnego momentu

Efekty:

  • zapewniliśmy skalowalność systemu i zmniejszyliśmy koszty
  • pewność i stabilność systemu pozwala zespołowi koncentrować się na wdrożeniach. A robią to na tyle dobrze, że zostali nominowani do prestiżowej w swojej branży nagrody The Ticketing Business Award 2018 za migrację na swój system klubów duńskiej superligi

Case study: Cloud Migration

Przenieśliśmy system na Magento do chmury i uruchomiliśmy jego kopię

Problem:

  • duży sklep e-commerce na platformie Magento i na kilku serwerach on-premise padł podczas Black Friday i naraził firmę na straty finansowe i wizerunkowe
  • firma zdecydowała się przenieść system do chmury publicznej, aby zwiększyć jej wydajność bezpieczeństwo
  • dodatkowo firma postanowiła uruchomić bliźniaczy sklep dla klienta amerykańskiego

Rozwiązania:

  • nasi inżynierowie zaprojektowali nową infrastrukturę pod wymagania platformy Magento, aplikacji klienta i z celem optymalizacji kosztów
  • wykonaliśmy dziesiątki testów wydajnościowych różnych instancji serwerowych i bazodanowych dostępnych w chmurze publicznej AWS
  • błyskawicznie uruchomiliśmy kopię systemu dzięki technice tworzenia skryptów, które opisują proces tworzenia zasobów w chmurze, konfiguracji i zarządzania nimi czyli tzw. infrastruktura jako kod (IaC)

Efekty:

  • firma płaci za zwiększone wykorzystanie infrastruktury tylko w czasie konieczności obsłużenia większego ruchu klientów
  • AWS umożliwił uruchomienie kopii systemu, która jest bliżej klientów w USA i szybciej obsługuje klientów

Case study: Cloud Cost Optimization

Obniżyliśmy płatny ruch pomiędzy instancjami

Problem:

  • na kilku serwerach wirtualnych naszego klienta odnotowaliśmy wzmożony ruch wykorzystujący publiczne adresy IP tych instancji
  • taki ruch opuszcza chmurę i przez internet kierowany jest na adres publiczny więc jest odpowiednio bilingowany przez operatora
  • analiza wykazała, że spora część tego ruchu to komunikacja jaką generują te instancje między sobą oraz z innymi serwerami tego samego klienta w obrębie tej samej chmury. Prawdopodobnie nikt nie zwrócił uwagi na ten fakt w momencie przenoszenia środowiska do chmury

Rozwiązania:

  • zoptymalizowaliśmy konfigurację usług i zamknęliśmy ruch pomiędzy serwerami wirtualnymi klienta w ramach prywatnej podsieci na bazie VPC
  • wyeliminowaliśmy niepotrzebne odwoływanie się do publicznego adresu IP
  • zmiany w architekturze wpłynęły dodatkowo na poprawę bezpieczeństwa systemu dzięki wykorzystaniu VPC i bezpiecznym peeringu pomiędzy VPC

Efekty:

  • o 35% obniżyliśmy opłaty za ruch pomiędzy instancjami w ramach własnej infrastruktury chmurowej

Case study: Cloud Infrastructure Design

Zaprojektowaliśmy infrastrukturę chmurową pod Magento

Problem:

  • duży sklep e-commerce na platformie Magento i na kilku serwerach on-premise padł podczas Black Friday i naraził firmę na straty finansowe i wizerunkowe
  • firma zdecydowała się przenieść system do chmury publicznej, aby zwiększyć jej wydajność i bezpieczeństwo
  • dodatkowo firma postanowiła uruchomić bliźniaczy sklep dla klienta amerykańskiego

Rozwiązania:

  • nasi inżynierowie zaprojektowali nową infrastrukturę pod wymagania platformy Magento, aplikacji klienta i z celem optymalizacji kosztów
  • wykonaliśmy dziesiątki testów wydajnościowych różnych instancji serwerowych i bazodanowych dostępnych w chmurze publicznej AWS
  • błyskawicznie uruchomiliśmy kopię systemu dzięki technice tworzenia skryptów, które opisują proces tworzenia zasobów w chmurze, konfiguracji i zarządzania nimi czyli tzw. infrastruktura jako kod (IaC)

Efekty:

  • firma płaci za zwiększone wykorzystanie infrastruktury tylko w czasie konieczności obsłużenia większego ruchu klientów
  • AWS umożliwił uruchomienie kopii systemu, która jest bliżej klientów w USA i szybciej obsługuje klientów

Case study: Cloud Infrastructure Design

Przenieśliśmy Roboticket do chmury AWS i pozwoliliśmy urosnąć

Problem:

  • Roboticket to system sprzedaży biletów przez internet i obsługi wydarzeń masowych
  • dedykowana infrastruktura systemu powodowała problemy z obsługą dużych plików sprzedażowych
  • rosły też koszty niewykorzystanej infrastruktury poza okresami sprzedaży oraz koszty licencji SQLServer

Rozwiązania:

  • przenieśliśmy system do chmury AWS
  • zmigrowaliśmy dane do baz Postgres, aby ograniczyć koszty licencji
  • wdrożyliśmy automatykę opartą na rozwiązaniach serverless
  • w trakcie rozwoju biznesu migrujemy bazy danych do usług Aurora (usług zarządzalnych AWS) z HA, które dają możliwość odtworzenia systemu od dowolnego momentu

Efekty:

  • zapewniliśmy skalowalność systemu i zmniejszyliśmy koszty
  • pewność i stabilność systemu pozwala zespołowi koncentrować się na wdrożeniach. A robią to na tyle dobrze, że zostali nominowani do prestiżowej w swojej branży nagrody The Ticketing Business Award 2018 za migrację na swój system klubów duńskiej superligi

Case study: Infrastructure Management for Business

Zwiększyliśmy stabilność infrastruktury dzięki uporządkowaniu zaległości

Problem:

  • klient zmagał się z częstymi awariami i nie był zadowolony z ówczesnego utrzymania
  • przeniesienie usług utrzymania do innej firmy było problematyczne, ponieważ brakowało dokumentacji sposobu implementacji usług chmurowych
  • ówczesny wykonawca nie dokumentował również swoich konfiguracji i stosował niestandardowe narzędzia

Rozwiązania:

  • zastosowaliśmy analizę wsteczną
  • porządkowaliśmy i dokumentowaliśmy poszczególne usługi i konfigruacje
  • optymalizowaliśmy infrastrukturę pod względem wydajności i kosztów

Efekty:

  • po kilku tygodniach system zyskał dużą stabilność, a wcześniejsze problemy nie powtarzają się
  • infrastruktura stała się na tyle przejrzysta i udokumentowana, że klient mógłby ze spokojnem zmienić dostawcę, ale jest zadowolony z naszej pracy i dalej utrzymujemy jego usługi

Case study: Infrastructure Management for Software House

Skróciliśmy czas wdrażania projektów i zwiększyliśmy rentowność na kliencie

Problem:

  • klienci software house oczekiwali, że po fazie wdrożenia przejmie on odpowiedzialność również za utrzymanie
  • w zespole naszego klienta nie było wystarczających kompetencji, aby projektować i utrzymywać usługi chmurowe, a developerzy mieli doświadczenia tylko w środowiskach on-premis
  • przy próbie budowy takiego zespołu firma nie podołała wysokim kosztom pozyskania najnowszej wiedzy oraz zatrudnieniu wyspecjalizowanych w chmurach inżynierów

Rozwiązania:

  • wzięliśmy odpowiedzialność za projektowanie i utrzymanie usług chmurowych klientów software house niezależnie od zastosowanych technologii czy dostawcy chmury
  • zaproponowaliśmy umowę jako podwykonawca, aby wzmocnić wizerunek naszego klienta i jego kompleksową ofertę

Efekty:

  • skróciliśmy średni czas wdrażania systemu o 20%
  • zespół developerów ściśle współpracuje z naszym zespołem na etapie projektowym, dzięki czemu aplikacje działają bardzo wydajnie i są zoptymalizowane kosztowo
  • software house zarabia więcej dzięki marży na długookresowych umowach utrzymania

Case study: Monitoring 24/7/365 - Cloud Network Operation Center

Monitorujemy kluczowe procesy biznesowe w e-commerce

Problem:

  • klient utrzymywał infrastrukturę chmurową e-sklepu własnymi siłami, a dodatkowo miał system monitorujący kluczowe elementy infrastruktury
  • podczas świątecznego okresu system nie zaobserwował błędów, ale mimo wprowadzonych promocji obroty spadły
  • nasza analiza wskazała na błędną konfigurację usługi, przez którą klienci przez kilka godzin nie mogli dokończyć zakupów, a sklep generował straty

Rozwiązania:

  • wprowadziliśmy głęboki monitoring kluczowych dla sprzedaży usług
  • dyżurujący otrzymuje wszelkie informacje na temat nieprawidłowościach i natychmiast reaguje, aby nie doszło do przestoju dostępności - 24/7/365

Efekty:

  • w rachunku ekonomicznym dużo korzystniejsza dla klienta jest błyskawiczna reakcja na błędy i brak strat przez niedostępność usług
  • monitoring 24/7/365 i głęboki monitoring usług daje oszczędności w porównaniu do utrzymywania własnego zespołu utrzymania

Case study: Monitoring 24/7/365 - Cloud Network Operation Center

Gwarantujemy jakość w SLA dla wymagającego klienta software house

Problem:

  • SH stworzył dla klienta dużą platformę sprzedażową i oparł ją o usługi chmury publiczne
  • z powodu nie najlepszej konfiguracji usług oraz eskalacji różnych problemów dochodziło do awarii poza standardowymi godzinami zespołu programistów
  • SH nie miał wystarczającego zespołu, aby utrzymać pełną dostępność kompetencji 24/7/365, której potrzebował klient, więc reakcje miały często wielogodzinne opóźnienia i dezorganizowały pracę developerów

Rozwiązania:

  • w pierwszej fazie ustaliliśmy poziomy SLA i krótkie czasy reakcji poza godzinami pracy zespołu klienta
  • po zadowalających efektach pracy i rachunku ekonomicznym odciążyliśmy w całości zespół klienta i przejęliśmy odpowiedzialność 24/7/365

Efekty:

  • osiągnęliśmy wysoką dostępność i stabilność platformy sprzedażowej, a klient mógł spokojniej zlecać SH zadania rozwojowe
  • kalkulacje SH pokazały, że usługa Tenesys była 4x tańsza niż próba budowy i szkolenia własnego zespołu, aby zapewnić taki poziom SLA
  • deweloperzy nie muszą się już martwić o infrastrukturę i środowiska aplikacyjne

Case study: DevOps On Demand for Business

Przyspieszyliśmy rozwój start-upu w e-commerce poprzez outsourcing DevOps

Problem:

  • szybko rozwijający się start-up potrzebował specjalistycznych kompetencji z zakresu budowy i utrzymania infrastruktury chmurowej
  • jednocześnie projekt miał wymagający harmonogram rozwoju systemu, a pracy dla developerów było tak dużo, że trudno było uzupełniać na chwilę potrzebne kompetencje

Rozwiązania:

  • przeanalizowaliśmy z klientem różne scenariusze kosztów i czasu realizacji projektu
  • najbardziej korzystny okazał się pełen outsourcing usług DevOp
  • ściśle współpracowaliśmy z zespołem developerów, tak jakbyśmy byli częścią ich firmy podczas rozwoju systemu

Efekty:

  • zespół developerów skupił się tylko na rozwoju aplikacji, a wszelkie usługi DevOps były realizowane od razu
  • przewidywany czas wdrożenia systemu skrócił się o 20%
  • przewidywane koszty rozbudowy własnego zespołu spadły o 40%

Case study: DevOps On Demand for Software House

Zwiększyliśmy rentowność i możliwości zespołu software house

Problem:

  • 40-osobowy software house, który miał swój stały zespół administratorów nie był w stanie terminowo realizować zgłoszeń od klientów z powodu kumulowania się zadań w krótkich odcinkach czasu
  • rekrutacja i zatrudnianie nowych osób zmniejszała zysk z obsługi klienta, a zwiększała koszty w okresach, kiedy zleceń było mniej

Rozwiązania:

  • przydzieliliśmy zespół dwóch inżynierów Tenesys z możliwością rozszerzenia do trzech osób w momentach dużych spiętrzeń zgłoszeń
  • pracowaliśmy tymi samymi narzędziami obsługi zleceń i komunikacji, co zespół developerów i dotychczasowych administratorów

Efekty:

  • na przestrzeni roku niemal stałe wykorzystanie trzech inżynierów, za którymi stał potencjał technologiczny i wiedza całego zespołu Tenesys
  • rozwój kompetencji chmurowych w zespole klienta
  • ograniczenie kosztów w okresach mniejszej liczby zleceń o 45% w porównaniu do kosztów zatrudnienia

Case study: Cloud Security

Wdrożyliśmy nowe procedury bezpieczeństwa i zmniejszyliśmy koszty

Problem:

  • w firmie, która korzystała z usług publicznego operatora chmury doszło do upublicznienia zasobów wskutek niedotrzymania standardów bezpieczeństwa
  • przy tworzeniu nowych instancji deweloperzy korzystali z ustawień domyślnych, nie mieli doświadczeń z przygotowaniem bezpiecznych dostępów w oparciu o VPN czy też przygotowanie infrastruktury HA
  • firma zwróciła się o kompleksowe zaopiekowanie się tematami bezpieczeństwa i wdrożenie nowych procedur

Rozwiązania:

  • wykonaliśmy audyt systemów, procedur i uprawnień użytkowników
  • wdrożyliśmy nowe procedury i naprawiliśmy błędy systemu
  • objęliśmy też ochroną architekturę infrastruktury oraz konfigurację zabezpieczeń sieciowych
  • zdefiniowaliśmy odpowiednie grupy bezpieczeństwa dla zapór sieciowych, które pozwoliły na komunikację pomiędzy zasobami chmurowymi tylko w wymaganych przypadkach

Efekty:

  • firma zaczęła działać wg standardów bezpieczeństwa i wdrożyła dobre praktyki
  • przy okazji zoptymalizowaliśmy konfigurację usługi load balancera i obniżyliśmy koszty funkcjonowania instancji o 10%

Case study: Big Data Analytics

Zmniejszyliśmy liczbę błędów krytycznych o 90% dzięki ich predykcji

Problem:

  • software house miał problemy z dotrzymaniem parametrów SLA dla utrzymania platformy e-commerce
  • na platformie często zdarzały się błędy krytyczne, które uniemożliwiały klientom dokończenie zakupów, a przez to firma traciła zyski

Rozwiązania:

  • opracowaliśmy zasady korelacji pomiędzy różnymi zbiorami danych (logi aplikacji, logi sieciowe itp.)
  • zaimplementowaliśmy proces analityczny na bazie usług chmurowych Big Data do wykrywania problemów, zanim zaczną być zauważane przez użytkowników

Efekty:

  • zmniejszenie o 90% liczby incydentów krytycznych i spełnienie parametrów SLA
  • natychmiastowe informacje o pojawiających się anomaliach w pracy aplikacji, które mogą skutkować destabilizacją platformy e-commerce
  • wczesne wykrywanie wewnętrznych problemów aplikacji oraz zewnętrznych przez nieuprawnione próby destabilizacji platformy

Case study: Continuous Integration and Deployment (CI/CD)

Skróciliśmy czas wdrożenia nowej wersji o 60% i bez przerw w dostępności

Problem:

  • nasz klient rozwijał system zbierania i analizy danych z rozproszonych czujników
  • aplikacja często zmieniała swoje założenia i szybko testowano różne wersje zmian, również w konfiguracji infrastruktury
  • za każdym razem wgranie nowej wersji zajmowało czas deweloperom i opóźniało przygotowanie aplikacji do testów i na produkcję

Rozwiązania:

  • wykorzystaliśmy technologię Kubernetes, aby zapewnić wysoką niezawodność, skalowalność oraz przełączanie aplikacji w sytuacjach awaryjnych
  • wykorzystaliśmy możliwość włączenia Kubernetesa w proces CI/CD i zintegrowaliśmy z procesem zarządzanym przez Gitlab CI

Efekty:

  • zautomatyzowaliśmy tworzenie i konfigurację infrastruktury w taki sposób, że jej odtworzenie jest możliwe w ciągu 1 dnia zamiast 14
  • uruchomienie instancji z nową wersją dzieje się bez przerw i wyłącza instancję z poprzednią wersją. Proces dzieje się automatycznie i bez udziału deweloperów
  • czas wdrożenia nowej wersji skrócił się o 60%

Skontaktujemy się z Tobą

Wystąpił błąd. Prosimy o kontakt: info@tenesys.pl

Test CAPTCHA nie powiódł się. Spróbuj ponownie.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.