Hunter obtiene 60% de ahorro en costos al implementar AWS Lambda

Sobre el cliente

Hunter es la compañía líder en soluciones tecnológicas para el seguimiento, monitoreo y seguridad de vehículos y carga. Con operaciones en Ecuador y Perú, la compañía atiende a más de 150,000 vehículos conectados.

El reto

Su aplicación de rastreo de vehículos está en el centro del negocio de Hunter. La aplicación se había basado en .NET utilizando SQL Server y funcionaba en su centro de datos de Guayaquil. La información de ubicación del vehículo se recopiló a través de un portal web que permitió a los usuarios monitorear sus vehículos. Sin embargo, a medida que aumentaba el número de clientes, también lo hacía el tráfico de aplicaciones. El sistema tenía problemas para responder y no podía aumentar o disminuir fácilmente a medida que cambiaban los requisitos. Los análisis para respaldar las decisiones basadas en datos no existían, mientras que las licencias y el mantenimiento de hardware obsoleto estaban afectando el resultado final. El aumento del tiempo de inactividad impactó directamente la prestación de servicios y la satisfacción del cliente de manera negativa. Para mejorar la prestación de servicios, la automatización de procesos y el tiempo de actividad general, la compañía lanzó un proyecto de modernización.

La solución

El equipo de Hunter creó su estrategia de modernización para soportar tres pilares críticos: seguimiento flexible, análisis y recuperación rápida ante desastres. La compañía quería una nueva plataforma que no dependiera del equipo de ingeniería interno para restaurar manualmente el sistema cuando ocurriera un problema.

El plan inicial era actualizar el sistema heredado y continuar operando desde su centro de datos de Guayaquil. Los nuevos requisitos del sistema especifican la necesidad de estabilidad, la capacidad de escalar y las comunicaciones mejoradas para crear una mejor experiencia de usuario. Sin embargo, antes de continuar con la actualización local, Hunter quería evaluar las opciones en la nube.

SoftwareONE realizó un análisis detallado de los servicios existentes y el tráfico de mensajes, incluidos los costos por vehículo y las comparaciones de costos entre las actualizaciones locales y una solución en la nube de AWS. Estaba claro que la solución alternativa en la nube que usa Lambda de Amazon Web Services (AWS) que reduciría sustancialmente los costos operativos al tiempo que proporciona una aplicación moderna basada en la nube. Los consultores de SoftwareONE demostraron que la opción en la nube satisfaría todas las demandas comerciales mientras cambiaba los gastos de Capex a Opex y evitaba la alta inversión inicial de hardware y licencias requeridas de un sistema local. El nuevo sistema reduciría el costo de TI por automóvil de $ 3.00 por mes a $ 1.00 por mes. Los costos del sistema del primer año disminuirían en un setenta y cinco por ciento, y los ahorros operativos de tres años se estimaron en un sesenta por ciento una vez que la solución en la nube se implementara y operara completamente.

La nueva solución utiliza AWS Lambda para la lógica empresarial de back-end y la captura de datos asociados al viaje. Los datos del vehículo generados en tiempo real se ingieren de las transmisiones de AWS Kinesis a las funciones de Lambda. El sistema es altamente escalable y duradero, y los datos pueden procesarse fácilmente para obtener información analítica útil tanto para Hunter como para sus usuarios finales. Los datos están disponibles para alertas inmediatas y revisión continua de información como el comportamiento del conductor, frenado brusco, desvío, notificaciones de tráfico y alertas de seguridad de áreas de alto riesgo. Se realizaron pruebas del sistema y talleres técnicos detallados para que el equipo técnico de Hunter revisara los servicios de AWS como parte de la solución entregada por SoftwareONE. Los sitios web y el contenido estático para la aplicación ahora residen en Amazon Simple Storage Service (S3), una infraestructura de almacenamiento altamente duradera diseñada para el almacenamiento de datos primarios y de misión crítica. Esto garantiza la tolerancia a fallos, la redundancia y la implementación efectiva en varias regiones.

Si un componente de la solución falla, CloudWatch detecta la falla e invoca a Lambda para su recuperación. Amazon Simple Notification Service (SNS) luego notificará al equipo de TI. En el caso de una falla en la región, la solución puede recrearse automáticamente en otra región.