L'Oréal mejora el rendimiento y la velocidad de su aplicación con MongoDB Atlas

INTRODUCCIÓN

Líder mundial en belleza, impulsando la «tecnología de la belleza».

L’Oréal es el líder mundial en belleza: el único enfoque de su experiencia y pasión durante los últimos 115 años. En 2018, L’Oréal hizo la transición a una nueva era, introduciendo el término «Beauty Tech» y aprovechando el potencial de las nuevas tecnologías.

Con una velocidad y escalar sin precedentes, la tecnología ha revolucionado las vidas y las interacciones sociales, abriendo nuevas oportunidades de negocio para aprovechar. Para enfrentar este nuevo paradigma, L’Oréal fue pionera en Beauty Tech, defendiendo la belleza personalizada, inclusiva y responsable a escalar con el lema: «Belleza para cada uno, impulsada por Beauty Tech». Beauty Tech y Digital abarcan todos los productos aumentados y dispositivos de belleza, marketing aumentado, servicios En linea y fuera de línea, y plataformas digitales, impulsados por tecnología/TI, datos e inteligencia artificial. La empresa se compromete a crear soluciones innovadoras que mejoren las experiencias de belleza y contribuyan a un futuro en el que la belleza sea inclusiva, sostenible y satisfaga las diversas necesidades y preferencias de todas las personas en todo el mundo.

Tech Accelerator es un departamento interno dedicado a impulsar la innovación digital en L’Oréal. Tiene dos divisiones: Servicios y Soluciones. Los servicios generan productos para minoristas y consumidores. ModiFace es parte de la división de Servicios, por ejemplo. Es el líder mundial en el campo de la prueba virtual (VTO) y ofrece a los clientes la capacidad de probarse cientos de nuevos estilos en minutos utilizando la realidad virtual.

La división Solutions diseña productos para ayudar al personal de L’Oréal a ser más eficiente y productivo. Por ejemplo, ha creado una herramienta impulsada por IA para Remover ciertos ingredientes de las fórmulas sin cambiar la efectividad, la textura o el olor del producto.

«Nuestras aplicaciones deben ser rápidas, de alto rendimiento y capaces de procesar grandes volúmenes de datos sin problemas», explicó Moutia Khatiri, CTO de Tech Accelerator «Eso es difícil de lograr, y MongoDB Atlas fue la plataforma de base de datos perfecta para la tarea»

EL DESAFÍO

Cálculos complejos en grandes volúmenes de datos, sin provocar latencia.

Una de las soluciones internas necesarias para conectarse a múltiples fuentes de datos y buscar correlaciones para asesorar al personal sobre cómo tomar decisiones empresariales más eficientes. Esto implica almacenar grandes volúmenes de datos mientras se realizan cálculos y análisis en tiempo real.

«Los usuarios ejecutan simulaciones para prever los resultados de diferentes decisiones empresariales, por ejemplo», dijo Moutia "Estos son cálculos complejos que necesitan recuperar y reestructurar grandes cantidades de datos de nuestro almacén de datos Todo el proceso puede tardar de 20 a 25 clics, por lo que si hubiera cinco segundos de latencia por clic, se volvería inviable.

Esta solución se compiló sobre otra base de datos NoSQL para dar soporte a la aplicación, pero no era lo suficientemente potente para gestionar el volumen de datos requerido para los cálculos. También contaba con funcionalidades limitadas listas para usar, lo que hacía que el rendimiento y la agilidad de implementación fueran muy reducidos.

«La base de datos no fue diseñada para cálculos, por lo que tuvimos que realizar muchos cálculos basados en código en el backend», explicó Mia Nasr Khneisser, Desarrolladora Principal Full-Stack de Tech Accelerator. «Terminamos haciendo cálculos mediante scripts en lugar de directamente en la base de datos y necesitábamos añadir código JavaScript incluso para consultas sencillas.»

Este enfoque era insostenible e inescalable. A medida que la aplicación generaba más datos y ampliaba su alcance, el rendimiento continuaba sufriendo.

"Performance es el problema más visible para los usuarios. No les importa qué lo causa, solo quieren que sus aplicaciones funcionen”, agregó Mia. «Nuestra base de datos no era adecuada para iteraciones de alta velocidad, por lo que necesitábamos sustituirla rápidamente».

LA SOLUCIÓN

Simplificar la gestión y el mantenimiento mientras se mejora el rendimiento

El equipo de Soluciones ejecutó una prueba de concepto con MongoDB Atlas en Google Cloud. Como reveló Moutia, «Sabíamos que MongoDB Atlas era la solución adecuada porque es una base de datos orientada a documentos diseñada para soportar Proyectos a gran escala con estructuras de datos complejas, a la vez que ofrece un alto rendimiento.» «Además, ya contábamos con las habilidades internas para gestionarlo»

Durante la prueba de concepto, las latencias de MongoDB Atlas fueron casi 40 veces mejores, y el código de backend se volvió más fácil de mantener, más escalable y más eficiente. Al equipo también le gustaron las características de MongoDB Atlas, como la creación automática de índices y el simulador de agregación.

«La manipulación de datos y las operaciones son mucho más simples y fáciles de gestionar con MongoDB», agregó Mia. «Podemos probar las cosas antes de implementarlas, y si encontramos un error, podemos deshabilitar u ocultar partes de la agregación». Anteriormente, teníamos que leer el código de principio a fin para comprender qué proceso interrumpía el error.

Tech Accelerator necesitaba migrar la aplicación a MongoDB sin interrumpir la experiencia del usuario ni causar problemas de rendimiento. El equipo comenzó añadiendo pruebas de integración para asegurarse de que migrar a MongoDB no generara regresiones en la aplicación.

Siguiente, crearon modelos de MongoDB con las mismas Propiedades que tenían en la base de datos existente. Con estos modelos establecidos, crearon scripts de migración para transferir los datos de la base de datos existente a MongoDB. Con todo configurado, comenzaron a refactorizar el código modificando los controladores y servicios, agregando agregaciones para adaptarse a los modelos de MongoDB, asegurándose de que las pruebas de integración siempre sean exitosas.

LOS RESULTADOS

Reducir la latencia de segundos a tan solo 10 milisegundos

La experiencia del usuario mejoró considerablemente, la aplicación tiene alta disponibilidad y solo toma unos pocos milisegundos por cada paso en el recorrido del usuario.

Y los usuarios de la aplicación no son el único equipo que se beneficia de la migración, como explicó Moutia: «MongoDB Atlas no solo resuelve nuestros problemas de rendimiento, sino que facilita la vida a los desarrolladores web, quienes pueden crear y mantener un código más simple y directo».

De hecho, MongoDB Atlas simplifica toda la arquitectura de la aplicación, que anteriormente tenía una capa de acceso a los datos muy compleja que era difícil y que requería mucho tiempo para implementar y mantener. Esta es una buena noticia para el equipo backend que tiene menos que gestionar, y para el equipo DevOps, ya que MongoDB se alinea perfectamente con su pila de infraestructura como código.

“Tenemos un modelo DevOps ágil y queremos lanzar tantas veces como sea posible al mes. Con MongoDB no siempre vamos a volver a usar la mesa de dibujo. «Podemos encontrar y resolver rápidamente problemas con el código, y los módulos se pueden compartir con otros equipos de producto para ayudarles a acelerar», dijo Moutia

Tech Accelerator se estableció para llevar nuevos productos y soluciones al mercado rápidamente. A medida que la aplicación se vuelve más compleja con el tiempo y gestiona volúmenes cada vez mayores de datos, MongoDB Atlas escalará con ella. Y donde antes podría haber llevado días añadir nuevas características, ahora tomará un par de horas.

“MongoDB Atlas es una base de datos NoSQL versátil y potente "Es muy adecuado para aplicaciones que requieren flexibilidad y escalabilidad”, concluyó Mia

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