L’Oréal verbessert die Leistung und Geschwindigkeit von Apps mit MongoDB Atlas

EINLEITUNG

Der Weltmarktführer im Bereich Schönheit, der die‚ Beauty Tech‘ vorantreibt

L'Oréal ist der weltweit führende Anbieter von Schönheitsprodukten – seit 115 Jahren ist dies der einzige Schwerpunkt ihrer Expertise und Leidenschaft. Im Jahr 2018 begann für L'Oréal mit der Einführung des Begriffs „Beauty Tech“ eine neue Ära, um das Potenzial neuer Technologien zu nutzen.

Mit beispielloser Geschwindigkeit und in einem noch nie dagewesenen Ausmaß hat die Technologie unser Leben und unsere sozialen Interaktionen revolutioniert und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet, die es zu ergreifen gilt. Um sich diesem neuen Paradigma zu stellen, hat L’Oréal Pionierarbeit im Bereich Beauty Tech geleistet und setzt sich für personalisierte, inklusive und verantwortungsbewusste Schönheit im großen Maßstab unter dem Motto „Beauty for Each, powered by Beauty Tech” ein. Beauty Tech und Digital umfassen alle erweiterten Produkte und Beauty-Geräte, erweitertes Marketing, Online- und Offline-Dienste sowie digitale Plattformen, die durch Technologie/IT, Daten und künstliche Intelligenz unterstützt werden. Das Unternehmen engagiert sich für die Entwicklung innovativer Lösungen, die das Schönheitserlebnis verbessern und zu einer Zukunft beitragen, in der Schönheit inklusiv und nachhaltig ist und den vielfältigen Bedürfnissen und Vorlieben aller Menschen weltweit gerecht wird.

Tech Accelerator ist eine interne Abteilung, die sich der Förderung digitaler Innovationen bei L’Oréal widmet. Sie gliedert sich in zwei Geschäftsbereiche: Services und Solutions. Der Geschäftsbereich Services erstellt Produkte für Einzelhändler und Verbraucher. ModiFace ist beispielsweise Teil des Geschäftsbereichs Services. Es ist weltweit führend im Bereich Virtual Try-On (VTO) und bietet Kunden die Möglichkeit, mithilfe von Virtual Reality innerhalb weniger Minuten Hunderte neuer Looks auszuprobieren.

Der Geschäftsbereich Solutions entwirft Produkte, um den Mitarbeitern von L’Oréal zu helfen, effizienter und produktiver zu sein. Zum Beispiel hat er ein KI-gestütztes Tool entwickelt, um bestimmte Inhaltsstoffe leichter aus Formeln zu entfernen, ohne die Wirksamkeit, Textur oder den Geruch des Produkts zu verändern.

„Unsere Anwendungen müssen schnell, leistungsstark und in der Lage sein, große Datenmengen nahtlos zu verarbeiten“, erklärte Moutia Khatiri, CTO von Tech Accelerator „Das zu erreichen ist eine Herausforderung, und MongoDB Atlas war die perfekte Datenbankplattform für diese Aufgabe.“

DIE HERAUSFORDERUNG

Komplexe Berechnungen für riesige Datenmengen – ohne Latenz

Eine der internen Lösungen musste eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herstellen und nach Korrelationen suchen, um die Mitarbeiter zu beraten, wie sie effizientere Geschäftsentscheidungen treffen können. Dies umfasst das Speichern großer Datenmengen bei gleichzeitiger Durchführung von Berechnungen und Analysen in Echtzeit.

„Benutzer führen Simulationen durch, um beispielsweise die Ergebnisse verschiedener Geschäftsentscheidungen vorherzusagen“, sagte Moutia. „Hierbei handelt es sich um komplexe Berechnungen, die große Datenmengen aus unserem Data Warehouse abrufen und neu strukturieren müssen. Der gesamte Vorgang kann 20 bis 25 Klicks dauern. Wenn also pro Klick eine Latenz von fünf Sekunden besteht, wäre dies nicht mehr durchführbar.“

Diese Lösung wurde zur Unterstützung der App auf einer anderen NoSQL-Datenbank aufgebaut, war jedoch nicht leistungsfähig genug, um die für die Berechnungen erforderliche Datenmenge zu bewältigen. Außerdem verfügte sie über begrenzte sofort einsatzbereite Funktionen, was die Leistung und Implementierungsflexibilität stark einschränkte.

„Die Datenbank war nicht für Berechnungen ausgelegt, daher mussten wir viele codebasierte Berechnungen im Backend durchführen“, erklärte Mia Nasr Khneisser, Lead Full Stack Developer, Tech Accelerator „Wir haben letztendlich Berechnungen über Skripte statt direkt in der Datenbank durchgeführt und mussten selbst für einfache Abfragen JavaScript-Code hinzufügen.“

Dieser Ansatz war weder nachhaltig noch skalierbar. Da die Anwendung mehr Daten generierte und ihren Umfang erweiterte, litt die Leistung weiterhin.

„Die Leistung ist für die Nutzer das sichtbarste Problem. „Ihnen ist die Ursache egal, sie wollen einfach nur, dass ihre Apps funktionieren“, fügte Mia hinzu. „Unsere Datenbank war nicht für schnelle Iterationen geeignet, deshalb mussten wir sie schnell ersetzen.“

DIE LÖSUNG

Vereinfachung der Verwaltung und Wartung bei gleichzeitiger Leistungssteigerung

Das Solutions-Team hat einen Proof of Concept mit MongoDB Atlas auf Google Cloud durchgeführt. Moutia erklärte: „Wir wussten, dass MongoDB Atlas die richtige Lösung ist, da es sich um eine dokumentenorientierte Datenbank handelt, die darauf ausgelegt ist, große Projekte mit komplexen Datenstrukturen zu unterstützen und gleichzeitig eine hohe Leistung zu bieten. Außerdem hatten wir bereits die internen Fähigkeiten, um dies zu verwalten.“

Während des Proof of Concept waren die Latenzen von MongoDB Atlas fast 40-mal besser, und der Backend-Code wurde einfacher zu warten, skalierbar und effizienter. Dem Team gefielen auch die Funktionen von MongoDB Atlas, wie die automatische Indexerstellung und der Aggregationssimulator.

„Datenmanipulation und -operationen sind mit MongoDB viel einfacher und leichter zu verwalten“, fügte Mia hinzu. „Wir können Dinge testen, bevor wir sie implementieren, und wenn wir einen Fehler finden, können wir einfach Teile der Aggregation deaktivieren oder ausblenden.“ Früher mussten wir den Code von Anfang bis Ende lesen, um zu verstehen, welchen Prozess der Fehler gestört hat.“

Tech Accelerator musste die App zu MongoDB migrieren, ohne die Benutzererfahrung zu stören oder Leistungsprobleme zu verursachen. Das Team begann mit Integrationstests, um sicherzustellen, dass die Migration zu MongoDB nicht zu Regressionen in der Anwendung führte.

Als Nächstes erstellten sie MongoDB-Modelle mit denselben Eigenschaften, die sie in der vorhandenen Datenbank hatten. Mit diesen Modellen erstellten sie Migrationsskripte, um die Daten von der vorhandenen Datenbank zu MongoDB zu migrieren. Nachdem alles festgelegt war, begannen sie mit der Umgestaltung des Codes, indem sie die Controller und Dienste modifizierten, Aggregationen hinzufügten, um sich an MongoDB-Modelle anzupassen, und gleichzeitig sicherstellten, dass die Integrationstests immer erfolgreich sind.

DAS ERGEBNIS

Reduzierung der Latenz von Sekunden auf nur 10 Millisekunden

Das Benutzererlebnis hat sich deutlich verbessert, die Anwendung ist hochverfügbar und jeder Schritt der Benutzerreise dauert nur wenige Millisekunden.

Und App-Nutzer sind nicht die einzigen, die von der Migration profitieren, wie Moutia erklärte: „MongoDB Atlas löst nicht nur unsere Leistungsprobleme. Es erleichtert auch Webentwicklern das Leben, da sie einfacheren und unkomplizierteren Code erstellen und pflegen können.“

Tatsächlich vereinfacht MongoDB Atlas die gesamte Anwendungsarchitektur, die zuvor über eine sehr komplexe Datenzugriffsschicht verfügte, deren Implementierung und Wartung schwierig und zeitaufwändig war. Dies ist eine gute Nachricht für das Backend-Team, das weniger zu verwalten hat, und für das DevOps-Team, da MongoDB perfekt zu ihrem Infrastructure-as-a-Code-Stack passt.

„Wir verfügen über ein extrem agiles DevOps-Modell und möchten so oft wie möglich im Monat veröffentlichen. Mit MongoDB müssen wir nicht jedes Mal wieder ganz von vorne anfangen. Wir können Probleme mit dem Code schnell finden und beheben, und die Module können mit anderen Produktteams geteilt werden, um ihnen zu helfen, schneller voranzukommen“, sagte Moutia.

Tech Accelerator wurde ins Leben gerufen, um neue Produkte und Lösungen schnell auf den Markt zu bringen. Da die Anwendung mit der Zeit komplexer wird und immer größere Datenmengen bewältigt, wird MongoDB Atlas mit ihr skalieren. Und wo das Hinzufügen neuer Funktionen früher Tage gedauert hat, dauert es jetzt nur noch ein paar Stunden.

„MongoDB Atlas ist eine vielseitige und leistungsstarke NoSQL-Datenbank. Sie ist gut geeignet für Anwendungen, die Flexibilität und Skalierbarkeit erfordern“, so Mia abschließend

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