L'Oréal migliora le prestazioni e la velocità delle app con MongoDB Atlas

INTRODUZIONE

Il leader mondiale nel settore della bellezza, promotore del "Beauty Tech"

L'Oréal è il leader mondiale nel settore della bellezza, l'unico obiettivo della sua esperienza e passione negli ultimi 115 anni. Nel 2018, l'azienda è entrata in una nuova era, introducendo il termine "Beauty Tech", cogliendo il potenziale delle nuove tecnologie.

Con una velocità e una scala senza precedenti, la tecnologia ha rivoluzionato le vite e le interazioni sociali, aprendo nuove opportunità di business da cogliere. Per affrontare questo nuovo paradigma, L'Oréal ha aperto la strada al Beauty Tech, promuovendo una bellezza personalizzata, inclusiva e responsabile su scala con il motto: "Beauty for Each, powered by Beauty Tech". Beauty Tech e Digital comprendono tutti i prodotti e dispositivi di bellezza all'avanguardia, il marketing innovativo, i servizi online e offline e le piattaforme digitali, supportati da tecnologia/IT, dati e intelligenza artificiale. L'azienda si impegna a creare soluzioni innovative che migliorino le esperienze di bellezza e contribuiscano a un futuro in cui la bellezza sia inclusiva, sostenibile e soddisfi le diverse esigenze e preferenze di tutte le persone a livello globale.

Tech Accelerator è un dipartimento interno dedicato a catalizzare l'innovazione digitale presso L'Oréal. Ha due divisioni: Servizi e Soluzioni. I Servizi creano prodotti per i rivenditori e i consumatori. ModiFace è parte della divisione Servizi, ad esempio. È il leader mondiale nel campo della prova virtuale (VTO, Virtual Try-On) e offre ai clienti la possibilità di provare centinaia di nuovi look in pochi minuti utilizzando la realtà virtuale.

La divisione Soluzioni progetta prodotti per aiutare il personale di L'Oréal a essere più efficiente e produttivo. Ad esempio, ha creato uno strumento basato sull'AI per facilitare la rimozione di determinati ingredienti dalle formule senza modificare l'efficacia, la consistenza o l'odore del prodotto.

"Le nostre applicazioni devono essere veloci, ad alte prestazioni e in grado di elaborare enormi volumi di dati senza problemi", ha spiegato Moutia Khatiri, CTO di Tech Accelerator. "È un obiettivo impegnativo e MongoDB Atlas si è rivelata la piattaforma di database perfetta per questo compito."

LA SFIDA

Calcoli complessi su grandi volumi di dati, senza causare latency

Una delle soluzioni interne doveva connettersi a molteplici fonti di dati e individuare correlazioni per fornire al personale indicazioni utili a prendere decisioni aziendali più efficienti. Questo richiedeva l'archiviazione di grandi volumi di dati, insieme all'esecuzione di calcoli e analytics in tempo reale.

"Gli utenti eseguono simulazioni per prevedere i risultati di diverse decisioni aziendali, ad esempio", ha affermato Moutia. "Si tratta di calcoli complessi che devono recuperare e ristrutturare grandi quantità di dati dal nostro data warehouse. L'intero processo può richiedere da 20 a 25 clic, quindi se ci fosse una latency di cinque secondi per clic diventerebbe impraticabile."

Questa soluzione è stata costruita su un altro database NoSQL per supportare l'app, ma non era abbastanza potente da gestire il livello di dati richiesto per i calcoli. Aveva inoltre funzionalità predefinite limitate, il che riduceva significativamente le prestazioni e l'agilità nell'implementazione.

"Il database non era stato progettato per i calcoli, quindi dovevamo eseguire molti calcoli basati su codice nel back-end", ha spiegato Mia Nasr Khneisser, Lead Full-stack Developer, Tech Accelerator. "Ci siamo ritrovati a fare i calcoli con script esterni invece che nel database, e persino per le query più semplici era necessario scrivere codice JavaScript."

Questo approccio era insostenibile e non scalabile. Man mano che l'applicazione generava più dati e ampliava il proprio ambito di applicazione, le prestazioni continuavano a risentirne.

Le prestazioni sono il problema più evidente per gli utenti. «A loro non importa quale sia la causa, vogliono solo che le loro app funzionino», ha aggiunto Mia. «Il nostro database non era adatto per iterazioni ad alta velocità, quindi dovevamo sostituirlo rapidamente.»

LA SOLUZIONE

Semplificare la gestione e la manutenzione, migliorando al contempo le prestazioni

Il team Soluzioni ha condotto un proof of concept con MongoDB Atlas su Google Cloud. Come ha rivelato Moutia: "Sapevamo che MongoDB Atlas era la soluzione giusta perché si tratta di un database orientato ai documenti progettato per supportare progetti scalabili di grandi dimensioni con strutture di dati complesse, offrendo al contempo prestazioni elevate. Inoltre, avevamo già le competenze interne per gestirlo".

Durante il proof of concept, le latency di MongoDB Atlas erano quasi 40 volte migliori, e il codice di back-end è diventato più facile da mantenere, più scalabile e più efficiente. Al team sono piaciute anche le funzionalità di MongoDB Atlas come la creazione automatica degli indici e il simulatore di aggregazione.

"La manipolazione e le operazioni dei dati sono molto più semplici e facili da gestire con MongoDB", ha aggiunto Mia. "Possiamo testare le cose prima di implementarle e, se troviamo un bug, possiamo semplicemente disabilitare o nascondere parti dell'aggregazione. In precedenza dovevamo leggere il codice dall'inizio alla fine per capire quale processo il bug interrompeva."

Tech Accelerator doveva migrare l'app su MongoDB senza interrompere l'esperienza utente né causare problemi di prestazioni. Il team ha iniziato aggiungendo test di integrazione per assicurarsi che la migrazione a MongoDB non causasse regressioni nell'applicazione.

Successivamente, hanno creato modelli MongoDB con le stesse proprietà che avevano nel database esistente. Con questi modelli in atto, hanno creato script di migrazione per passare i dati dal database esistente a MongoDB. Una volta impostato tutto, hanno iniziato a rifattorizzare il codice modificando i controller e i servizi, aggiungendo aggregazioni per adattarsi ai modelli di MongoDB e assicurandosi che i test di integrazione avessero sempre esito positivo.

I RISULTATI

Riduzione della latency da più secondi a soli 10 millisecondi

L'esperienza utente è migliorata notevolmente, l'applicazione è altamente disponibile e ogni fase del percorso utente richiede solo pochi millisecondi.

E gli utenti delle app non sono l'unico team a beneficiare della migrazione, come ha spiegato Moutia: "MongoDB Atlas non risolve solo i nostri problemi di prestazioni. Semplifica il lavoro degli sviluppatori web, che possono creare e gestire un codice più semplice e diretto".

In effetti, MongoDB Atlas semplifica l'intera architettura dell'applicazione, che in precedenza aveva un layer di accesso ai dati molto complesso, difficile da implementare e dispendioso in termini di tempo da mantenere. Questa è una buona notizia per il team di back-end che ha meno da gestire, e per il team DevOps, poiché MongoDB si allinea perfettamente con il loro stack di infrastruttura come codice.

"Abbiamo un modello DevOps estremamente agile e vogliamo effettuare il maggior numero possibile di release al mese. Con MongoDB non dobbiamo ripartire da zero ogni volta. Siamo in grado di individuare e risolvere rapidamente i problemi con il codice e i moduli possono essere condivisi con altri team di prodotto per aiutarli ad accelerare", ha affermato Moutia.

Tech Accelerator è stato impostato per portare rapidamente nuovi prodotti e soluzioni sul mercato. Man mano che l'applicazione diventa più complessa nel tempo e gestisce volumi crescenti di dati, MongoDB Atlas scalerà di conseguenza. E mentre in precedenza l'aggiunta di nuove funzionalità poteva richiedere giorni, ora ci vorranno un paio d'ore.

"MongoDB Atlas è un database NoSQL versatile e potente. "È ben adatto per le applicazioni che richiedono flessibilità e scalabilità", ha concluso Mia.

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