Każdego dnia nasza planeta stawia czoła ogromnym wyzwaniom środowiskowym, które przyciągają naszą uwagę. Nasz klient, oddana organizacja charytatywna zajmująca się ochroną środowiska, stoi na czele działań na rzecz ochrony cennych zasobów Ziemi i rozwiązywania pilnych kryzysów ekologicznych.

Zespół programistów Agiliway został sprowadzony w celu ulepszenia istniejącej platformy internetowej, stworzenia bardziej intuicyjnego interfejsu użytkownika, który upraszcza proces darowizn i tworzenia petycji, a także wdrożenia solidnych narzędzi administracyjnych w celu poprawy funkcjonalności. 

Wyzwania

  • Aktualizacja interfejsu w celu poprawy użyteczności dla użytkowników.
  • Poprawa funkcjonalności w celu uproszczenia strony administracyjnej platformy.
  • Optymalizacja bazy danych w celu wyeliminowania 5-sekundowego opóźnienia przy przełączaniu na inną stronę.
  • Aktualizacja starej wersji frameworka.
  • Wprowadzenie opcji anonimizacji danych o darowiznach w bazie danych po sześciu miesiącach, ponieważ zawierały one poufne informacje o sponsorach.

Rozwiązania

  • Zespół Agiliway przeprowadził dogłębne dochodzenie z klientem i przedstawił zalecenia dotyczące udoskonalenia platformy.
  • Zaktualizowano framework Symphony do nowszej wersji.
  • Zmodyfikowano interfejs użytkownika, aby był bardziej przyjazny dla użytkownika, i przeprojektowano go dla różnych pól w procesie podpisywania petycji.
  • Opracowano funkcję darowizny i użyto iFrame do utworzenia formularza i wprowadzenia adresu URL witryny.
  • Zoptymalizowano bazę danych w celu wyeliminowania 5-sekundowego opóźnienia przy nawigacji między stronami. 
  • Naprawiono problemy ze zmianą języka, zapewniając użytkownikom możliwość płynnej zmiany na inne obsługiwane języki.
  • Opracowano funkcję upraszczającą zarządzanie sygnatariuszami i petycjami, a także wdrożono potwierdzenie e-mailem podpisów petycji w celu zwiększenia autentyczności.
  • Zaktualizowano kwestionariusz po podpisaniu, aby zebrać bardziej istotne opinie od użytkowników.
  • Wprowadzono funkcję anonimizowania danych o darowiznach w bazie danych po sześciu miesiącach.
  • Ulepszono import danych uczestników z programu Excel, umożliwiając pełną archiwizację wszystkich szczegółów.

Dostarczona wartość

Nasza planeta doświadcza ogromnych zmian klimatycznych, a wspieranie organizacji pozarządowych poprzez rozpoczęcie petycji lub dokonanie darowizny ma ogromne znaczenie. Zespół Agiliway pomógł firmie klienta, doradzając, poprawiając funkcjonalność, projektując interfejs użytkownika, aktualizując przestarzałe frameworki i naprawiając występujące błędy. Bardziej przyjazny dla użytkownika interfejs i ulepszone narzędzia administracyjne pomogły naszemu klientowi usprawnić zarządzanie projektami dla swojej organizacji pozarządowej, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie, oraz szybciej zarządzać petycjami, ratując w ten sposób naturę naszej planety.

Chcesz stworzyć unikalne rozwiązanie lub ulepszyć swoją platformę internetową? Pozwól nam pomóc przekształcić Twoją wizję w rzeczywistość – skontaktuj się z Agiliway już teraz!

Zunifikowany system zarządzania aktywami finansowymi i danymi jest ważnym punktem w nowoczesnym krajobrazie fintech. Jest to główna idea tego projektu: stworzenie scentralizowanej platformy, na której użytkownicy mogą uzyskać dostęp i sprawdzić swoje informacje finansowe w jednym miejscu.

Nasz europejski klient to duża instytucja finansowa, która zarządza szerokim portfolio usług finansowych, w tym funduszami emerytalnymi, instytucjami kredytowymi i różnymi narzędziami inwestycyjnymi. Organizacja nadzoruje wiele firm, z których niektóre są małymi i średnimi przedsiębiorstwami, i wymaga zunifikowanego rozwiązania cyfrowego do agregowania danych w całym swoim ekosystemie. Istniejąca platforma nie spełnia już ich potrzeb, co wymaga opracowania zupełnie nowego systemu.

W tym artykule dzielimy się tym, w jaki sposób Agiliway nawiązało współpracę z klientem, aby pomóc mu rozwinąć istniejące rozwiązanie i zbudować nowe dodatki, aby jego wizja stała się rzeczywistością.

Zakres zadań i wyzwań

Ten projekt wiązał się z mieszanką wyzwań technicznych i planistycznych, które wymagały starannego planowania, elastycznego rozwoju i bezpiecznej infrastruktury. Do najważniejszych należały:

  • Projekt obejmował zbudowanie całkowicie nowej platformy w celu zastąpienia przestarzałego systemu.
  • Platforma musiała zintegrować złożone dane z wielu wewnętrznych i zewnętrznych instytucji finansowych.
  • Przedstawić opracowane rozwiązanie w intuicyjnym, przyjaznym dla użytkownika interfejsie.
  • Innym wyzwaniem było stworzenie oddzielnego systemu do publikowania artykułów, wydarzeń i udostępniania wiedzy finansowej. System ten musiał być ściśle zintegrowany z główną aplikacją, a jednocześnie bezpieczny i odizolowany od publicznego dostępu w celu ochrony poufnych danych.
  • Ze względu na poufny charakter danych, zwłaszcza w systemie treści, wszystko musiało być dobrze chronione i ograniczone wyłącznie do zaufanych użytkowników.
  • Dodatkowym elementem projektu było zaplanowanie chatbota opartego na sztucznej inteligencji, którego zadaniem będzie nie tylko udzielanie odpowiedzi na pytania, ale również pomoc użytkownikom w ustalaniu celów finansowych, takich jak miesięczne oszczędności.

Proponowane rozwiązania

Aby rozwiązać te problemy, zespół programistów Agiliway podjął następujące działania w celu przyspieszenia realizacji projektu:

  • Zbudował nową platformę od podstaw, aby zastąpić starą, w pełni dostosowaną do potrzeb klienta.
  • Zajął się całym rozwojem front-end, skupiając się na doświadczeniu użytkownika, projekcie wizualnym i przejrzystych pulpitach z dynamicznymi wykresami i symulacjami.
  • Dodał obsługę importu danych zarówno z własnych usług klienta, jak i firm zewnętrznych, dzięki czemu użytkownicy mogli zobaczyć wszystkie swoje informacje finansowe, np. pożyczki, emerytury, oszczędności itp. w jednym miejscu.
  • Opracował oddzielny CMS przy użyciu Next.js do zarządzania treścią, taką jak artykuły i wydarzenia, płynnie zintegrowany z główną platformą.
  • Zabezpieczył CMS, uruchamiając go w izolowanych kontenerach i wymagając dostępu VPN, aby chronić poufne informacje.

Dostarczona wartość

Nowa platforma zapewnia użytkownikom jaśniejsze podejście do zarządzania wszystkimi informacjami finansowymi w jednym miejscu. Dzięki interaktywnym pulpitom nawigacyjnym i narzędziom wizualnym pomogła ludziom podejmować mądrzejsze decyzje dotyczące takich kwestii, jak oszczędności, pożyczki i emerytury.

Elastyczna konstrukcja systemu ułatwiła klientowi jego rozbudowę i dodawanie nowych funkcji w miarę upływu czasu. Dane wrażliwe są chronione dzięki silnym środkom bezpieczeństwa, takim jak aplikacje kontenerowe i dostęp VPN. Oddzielenie systemu treści ułatwiło również zarządzanie usługami finansowymi i materiałami edukacyjnymi bez mieszania ich.

Zespół programistów Agiliway rozpoczął również prace nad integracją chatbota opartego na sztucznej inteligencji w celu udzielania spersonalizowanych porad finansowych, co jest dużym krokiem w kierunku uczynienia platformy jeszcze bardziej zaawansowaną i zorientowaną na użytkownika.

Generatywna sztuczna inteligencja to nie tylko modny wyraz – to innowacja, która rewolucjonizuje sposób, w jaki tworzymy, wchodzimy w interakcje i rozwiązujemy problemy. AWS Bedrock oferuje potężne, skalowalne rozwiązanie, które upraszcza rozwój AI. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generujesz teksty i treści, czy też spersonalizowane systemy rekomendacji, narzędzia i modele bazowe AWS Bedrock mogą pomóc Ci w szybszym i bardziej wydajnym wcielaniu pomysłów w życie.

W tym artykule skupimy się na tym, czym jest AWS Bedrock, przejdziemy przez kluczowe funkcje, przypadki użycia i korzyści, a także potencjalne wady usługi, i zbadamy jej potencjał w kształtowaniu przyszłości generative AI.

Czym jest AWS Bedrock?

Zacznijmy od zrozumienia, o czym mówimy.

AWS Bedrock (znany również jako Amazon Bedrock) to w pełni zarządzana platforma uczenia maszynowego zaprojektowana przez Amazon Web Services (AWS) w celu usprawnienia rozwoju generatywnych aplikacji AI na platformie chmurowej AWS. Innymi słowy, ta usługa zapewnia szerokie spektrum możliwości potrzebnych do zbudowania generatywnej aplikacji AI. Oferuje wybór tworzenia nowych generatywnych narzędzi AI przy użyciu różnych modeli podstawowych (FM) od czołowych firm AI.

Modele podstawowe to wydajne, wstępnie wyszkolone modele AI, które mogą wykonywać różne zadania bez konieczności rozległego ponownego szkolenia. Modele te są wszechstronne i wielokrotnego użytku, co umożliwia programistom stosowanie ich w wielu przypadkach użycia przy minimalnym wysiłku. Dostępne modele podstawowe zostały wyszkolone na dużych zestawach danych przy użyciu zaawansowanych technik i mogą być dalej dostrajane, aby specjalizować się w określonych zadaniach.

Najczęstsze przypadki użycia AWS Bedrock

AWS Bedrock został stworzony, aby ułatwić rozwój generatywnych aplikacji AI, co czyni go idealnym narzędziem do szerokiej gamy przypadków użycia. Dzięki tej usłudze możesz:

  • Tworzyć oryginalne treści pisemne w różnych formach, w tym opowiadania, eseje, posty w mediach społecznościowych, artykuły i kopie stron internetowych.
  • Generować realistyczne i kreatywne obrazy przy użyciu różnych typów modeli podstawowych, nawet tych z możliwościami AI zamiany tekstu na mowę. Na podstawie żądania lub monitu językowego aplikacja zbudowana na Bedrock może tworzyć obrazy różnych tematów, scen i środowisk.
  • Wyszukiwać, znajdować i syntetyzować informację w celu udzielania odpowiedzi z dużego korpusu danych.
  • Tworzyć i wdrażać inteligentne chatboty, które mogą obsługiwać zapytania klientów, zapewniać wsparcie i angażować użytkowników w naturalną konwersację.
  • Tworzyć spersonalizowane rekomendacje poprzez analizę zachowań klientów, preferencji i wcześniejszych interakcji.
  • Uzyskiwać podsumowania treści tekstowych, takich jak artykuły, posty na blogu, książki i dokumenty, aby szybko zrozumieć istotę bez konieczności czytania całej treści. 
  • Tworzyć wirtualne asystenty oparte na technologii GenAI, którzy rozumieją żądania użytkowników, automatycznie rozbijają zadania na części, angażują się w konwersację w celu zebrania niezbędnych informacji i podejmują działania w celu realizacji żądań.

Kluczowe cechy AWS Bedrock

Przede wszystkim zapewnia dostęp do szeregu modeli bazowych, wśród których znajdują się Anthropic Claude, Cohere, AI21 Labs, Deepseek, Luma, Meta, Mistral AI, Stability.ai i niektóre własne modele Amazon. Niezależnie od wybranego modelu masz możliwość uaktualnienia go do najnowszej wersji przy minimalnych zmianach w kodzie. Ponieważ każdy model najlepiej pasuje do określonego zadania, czy to generowania tekstu, czy generowania obrazu, Bedrock zapewnia elastyczność i wszechstronność dla zespołu w różnych scenariuszach.

Jeszcze jednym wyjątkowym aspektem jest to, że Bedrock pozwala programistom dostroić dostępne modele bazowe do konkretnych przypadków użycia. Dzięki dostrajaniu i ciągłemu wstępnemu szkoleniu Amazon Bedrock tworzy prywatną kopię podstawowego FM, do której masz wyłączny dostęp, zapewniając, że Twoje dane nie zostaną wykorzystane do trenowania oryginalnych modeli bazowych. Firmy potrafią skutecznie i prywatnie dostosowywać modele bazowe do swoich prywatnych danych, tworząc wyjątkowe i spersonalizowane doświadczenia użytkowników. 

Warto również wspomnieć, że Amazon przestrzega wysokich standardów bezpieczeństwa. Daje Ci pełną kontrolę nad danymi używanymi do dostosowywania modeli bazowych dla Twoich generatywnych aplikacji AI. Twoje dane są szyfrowane zarówno w trakcie przesyłania, jak i w stanie spoczynku. Zasady oparte na tożsamości zapewniają dodatkową kontrolę, umożliwiając zarządzanie tym, jakie działania mogą wykonywać użytkownicy i role, jakimi zasobami mogą dysponować, a także na jakich warunkach. 

Zalety AWS Bedrock

Mówiąc o AWS Bedrock, należy podkreślić jasne i ciemne strony usługi. Główne zalety usługi obejmują:

Prosta integracja z usługami AWS

AWS Bedrock działa w ramach infrastruktury chmurowej AWS, co oznacza, że ​​firmy mogą skalować swoje aplikacje AI w razie potrzeby, nie martwiąc się o podstawowy sprzęt lub zarządzanie zasobami. Platforma automatycznie dostosowuje się do obsługi zwiększonego zapotrzebowania, zapewniając płynny rozwój aplikacji AI w miarę ewolucji potrzeb biznesowych.

Łatwość użytkowania

Dzięki AWS Bedrock programiści mogą tworzyć i wdrażać generatywne aplikacje AI bez konieczności posiadania głębokiej wiedzy z zakresu uczenia maszynowego. Został zaprojektowany z przyjaznym dla użytkownika interfejsem, który zapewnia łatwy dostęp do najnowocześniejszych modeli AI.

Potencjalne wady AWS Bedrock

Ponieważ nie ma idealnego produktu, AWS Bedrock ma kilka prawdopodobnych wad, a przed podjęciem decyzji o korzystaniu z platformy należy się o nich dowiedzieć.

Rozważania nad kosztami

AWS Bedrock oferuje model cenowy „pay-as-you-go”, co oznacza, że ​​użytkownicy są obciążani opłatami na podstawie wybranych przez siebie modeli i wymaganej ilości przetwarzania. To podejście wydaje się korzystne dla firm każdej wielkości, ale może stać się kosztowne na dużą skalę, szczególnie w przypadku aplikacji o dużej objętości. 

Krzywa uczenia się dla nowych użytkowników

Chociaż AWS Bedrock jest zaprojektowany tak, aby był przyjazny dla użytkownika, zrozumienie pełnych możliwości platformy i efektywne korzystanie z jej funkcji może nadal wymagać znacznej ilości czasu i wysiłku, szczególnie dla osób początkujących w dziedzinie AI lub chmury.

Kwestie złożoności

Wyzwania związane z integracją modeli AI, dostrajaniem i tworzeniem niestandardowych modeli mogą być trudne dla osób bez doświadczenia w usługach AWS. Dla kogoś, kto potrzebuje bardziej zaawansowanych funkcji, może istnieć stroma krzywa uczenia się i potrzeba głębszego zrozumienia podstawowych mechanizmów modelu AI.

Wnioski

AWS Bedrock kładzie podwaliny pod przyszłość generatywnej AI. Zapewnia łatwy dostęp do najnowocześniejszych generatywnych, wstępnie wyszkolonych modeli AI i narzędzi do dostosowywania, które pomagają firmom i deweloperom tworzyć inteligentne i skalowalne aplikacje. Ponieważ AWS Bedrock oferuje elastyczność w dostosowywaniu modeli, funkcje bezpieczeństwa i skalowalną infrastrukturę, wyznacza nowy standard w zakresie tworzenia i wdrażania aplikacji AI. Dzięki swoim potężnym narzędziom AWS Bedrock jest dobrze przygotowany do przewodzenia ewolucji generatywnej AI i wprowadzania jeszcze większej liczby funkcji, możliwości i opcji bezpieczeństwa, aby sprostać rosnącym wymaganiom świata napędzanego przez AI.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na ten temat, zasubskrybuj nasz blog, na którym regularnie publikujemy aktualizacje dotyczące branży technologicznej.

W dzisiejszym wysoce usieciowionym środowisku cyfrowym wybór między AWS a Azure to coś więcej niż kwestia technologiczna – to strategiczna decyzja biznesowa. Wraz z przyspieszeniem inicjatyw transformacji cyfrowej w 2025 r. firmy, giganci chmury zareagowali, prezentując coraz bardziej niszowe usługi, które odpowiadają na nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem, zrównoważonym rozwojem i mocą przetwarzania.

W tym artykule omówiono cechy AWS i Azure oraz ich technologiczne różnice, aby pomóc Ci wybrać najlepszego dostawcę usług w chmurze.

Chmura obliczeniowa z wykorzystaniem AWS

Amazon Web Services to najbardziej kompleksowa platforma w chmurze z bezpiecznym i elastycznym środowiskiem przetwarzania w chmurze dostępnym obecnie na rynku. Posiadając 30% udziałów w rynku (Statista), oferuje różnorodne usługi, od technologii infrastruktury, takich jak przechowywanie, przetwarzanie i bazy danych, po nowsze technologie, takie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, jeziora danych i analityka oraz Internet rzeczy. Ponadto AWS ma również najbogatszą funkcjonalność w swoich usługach.

Funkcje AWS

Amazon Web Services oferuje funkcje, które pomogły mu stać się liderem rynku w zakresie przetwarzania w chmurze.

  • Obliczenia: Elastic Cloud Computing (EC2), Lambda, aby uczynić przetwarzanie dynamicznym.
  • Przechowywanie: Amazon Simple Storage Service (S3), Elastic Book Storage (EBS), Amazon S3 Glacier do rozszerzalnego magazynu obiektów.
  • Bazy danych: Amazon Aurora, RDS, RDS dla Db2, RDS na VMware dla baz danych relacyjnych oraz Amazon DynamoDB, MemoryDB dla Redis, Neptune, Keyspaces i Timestream dla baz danych nierelacyjnych.
  • Narzędzia do analizy dużych zbiorów danych: AWS obejmuje Amazon Athena: usługę zapytań opartą na SQL, Amazon Elastic MapReduce (EMR): zarządzany framework Hadoop, Amazon Elasticsearch Service: zarządzanie klastrami Elasticsearch, Amazon Kinesis: analiza danych w czasie rzeczywistym i AWS Glue: usługa integracji danych bezserwerowych. 
  • Uczenie maszynowe i AI: usługa do tworzenia, szkolenia i hostowania modeli ML/DL Amazon SageMaker, usługa zamiany tekstu na mowę Amazon Polly, funkcja dodawania analizy obrazu i wideo do aplikacji Amazon Rekognition, usługa optycznego rozpoznawania znaków Amazon Textract, możliwości czatbotów głosowych i tekstowych Amazon Lex, w celu usprawnienia wyszukiwania w witrynach internetowych i aplikacjach Amazon Kendra, kompleksowe modele prognozowania biznesowego Amazon Forecast, sprzęt do konserwacji predykcyjnej Amazon Lookout i Amazon CodeGuru Security do automatyzacji przeglądów kodu i identyfikacji kosztownego, nieefektywnego kodu. 
  • Bezpieczeństwo i zgodność: AWS oferuje kilka usług bezpieczeństwa w chmurze, w tym usługę AWS Identity and Access Management, która oferuje możliwość definiowania i zarządzania dostępem użytkowników do zasobów, Amazon GuardDuty do wykrywania zagrożeń, AWS Security Hub do konsolidacji i monitorowania danych związanych z bezpieczeństwem, AWS Shield do ochrony przed atakami DDoS, Amazon Macie do wykrywania danych, AWS WAF (Web Application Firewall) do stosowania filtrowania ruchu sieciowego, AWS CloudHSM do uproszczenia generowania i używania kluczy szyfrujących.
  • Globalna infrastruktura: AWS oferuje największą infrastrukturę chmury na świecie, z ponad 30 regionami geograficznymi na całym świecie, z wieloma strefami dostępności w każdym regionie.
  • Elastyczność: AWS ułatwia płynną migrację i rozwój, ponieważ obsługuje wiele systemów operacyjnych (Windows, Linux, Mac), języków programowania i baz danych.
  • Zarządzanie kosztami: Dzięki schematowi cenowemu AWS typu „pay-as-you-go” płacisz tylko za to, co zużywasz. Możesz również liczyć na znaczne zniżki za rezerwację określonej pojemności na okres od 1 do 3 lat. 

Kiedy AWS jest lepszym wyborem?

AWS sprawdza się lepiej w przypadku firm poszukujących rozwiązania Infrastructure-as-a-Service (IaaS) – takiego, które usprawnia zadania operacyjne bez ograniczania wyboru technologii. Ma lepsze natywne integracje z konkretnymi technologiami. AWS zapewnia mniej wstępnie zintegrowanych narzędzi i zabezpieczeń niż Azure, ale nie nakłada wielu ograniczeń na korzystanie z komponentów typu open source.

Techniczna strona Microsoft Azure

Microsoft Azure jest silnym konkurentem na rynku chmury, utrzymując 20% konsumentów (Statista). Dostarczając ponad 200 produktów i usług w globalnej sieci centrów danych, takich jak analityka, przetwarzanie, sieci, magazynowanie i AI, wspiera strategię biznesową każdej firmy i etap transformacji AI. Azure wyposaża organizacje w innowacje w chmurze, dzięki którym mogą zarządzać wszystkimi swoimi danymi, infrastrukturą, analityką i rozwiązaniami AI na jednej, zintegrowanej platformie, dedykowanej bezpieczeństwu i prywatności danych.

Kluczowe funkcje Azure

Microsoft Azure oferuje kompleksowy zestaw funkcji przetwarzania w chmurze:

  • Obliczenia: Azure Virtual Machines (VMs), które można dostosować.
  • Przechowywanie: Azure Blob Storage, Azure Elastic SAN, Azure Files, Azure Data Lake, Azure Disk Archive.
  • Bazy danych: relacyjne bazy danych: Azure SQL Database, Azure Database dla MySQL, Azure Database dla PostgreSQL i nierelacyjne bazy danych: Azure Cosmos DB, Azure Database dla MariaDB, Azure Cache dla Redis.
  • Usługi analityki dużych zbiorów danych: usługa analityczna łącząca magazynowanie danych przedsiębiorstwa i analizę dużych zbiorów danych Azure Synapse Analytics, w pełni zarządzana usługa analityczna typu open source dla przedsiębiorstw Azure HDInsight, platforma analityczna Azure Databricks oparta na Apache Spark, usługa strumieniowego przesyłania danych w czasie rzeczywistym Azure Stream Analytics, repozytorium o dużej skali dla obciążeń analityki dużych zbiorów danych Azure Data Lake Storage.
  • Narzędzia uczenia maszynowego i AI: Microsoft Azure oferuje kompleksowy zestaw usług uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby obsługiwać cały cykl życia uczenia maszynowego, w tym Azure Machine Learning, Azure OpenAI Service, Azure Cognitive Services, Azure Bot Service i Azure Applied AI Services. 
  • Bezpieczeństwo i zarządzanie tożsamościami: Azure Security Center: ujednolicony system zarządzania bezpieczeństwem infrastruktury, Microsoft Entra, Microsoft Sentinel, Microsoft Defender for Cloud, usługa ochrony przed atakami DDoS na platformie Azure oraz Azure Web Application Firewall.
  • Integracja z produktami firmy Microsoft: Azure jest głęboko zintegrowany z systemem Windows Server, pakietem Office 365, usługą Active Directory i innymi narzędziami firmy Microsoft.
  • Globalny zasięg: Azure ma największą liczbę regionów globalnych (ponad 60) na całym świecie. Obejmuje ogromny obszar dla firm, które potrzebują zlokalizowanych usług.
  • Zarządzanie kosztami: Azure nalicza opłaty za rzeczywiste wykorzystanie bez konieczności długoterminowych zobowiązań, co jest odpowiednie dla firm o zmiennych obciążeniach.

Kiedy Azure jest bardziej skuteczny?

Azure jest preferowaną opcją dla organizacji, które mocno inwestują w technologie Microsoft lub wymagają solidnych hybrydowych rozwiązań chmurowych. Azure oferuje klientom korzystającym m.in. z produktów Windows, Office 365 i Dynamics 365 zniżki na licencje. Obok AWS, Azure oferuje szerszy zakres zarządzanych usług i gotowych możliwości, z których zespoły mogą natychmiast korzystać. 

Wnioski

Dostawcy usług w chmurze wprowadzili innowacje, zwiększyli wydajność i umożliwili firmom działanie na skalę globalną. Zarówno AWS, jak i Azure to potężne platformy oferujące przekonujące korzyści. AWS nadal jest liderem dzięki swojemu obszernemu katalogowi usług i dojrzałej infrastrukturze, podczas gdy Azure wykorzystuje relacje korporacyjne Microsoft. Wiele firm odkrywa, że ​​strategia multicloud obejmująca obie platformy oferuje optymalną równowagę między specjalistycznymi możliwościami a ograniczaniem ryzyka.

Niezależnie od tego, który kierunek wybierzesz, pozostawanie na bieżąco z ewoluującymi ofertami obu dostawców pozostanie niezbędne, ponieważ technologie chmurowe nadal zmieniają cyfrowy krajobraz biznesowy. Subskrybuj naszego bloga, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w branży technologicznej.

Nasz klient chciał opracować kompleksową platformę handlową, która umożliwiłaby użytkownikom inwestowanie w akcje i fundusze na wielu urządzeniach. Ta usługa w stylu brokerskim pomaga uprościć zarządzanie akcjami, zapewniając jednocześnie większą dostępność za pośrednictwem interfejsów internetowych i mobilnych.

W tym artykule omawiamy, w jaki sposób pomogliśmy naszemu klientowi zbudować złożone rozwiązanie finansowe do zarządzania akcjami i handlu nimi, jakie wyzwania napotkał nasz zespół i jakie rozwiązania zapewniliśmy.

Wyzwania projektu

Stworzenie platformy handlowej o bogatej funkcjonalności wiązało się z licznymi przeszkodami technicznymi i architektonicznymi. Nasz zespół stanął przed wyzwaniami na wielu frontach, jednocześnie starając się utrzymać intuicyjne doświadczenie użytkownika w całym systemie.

Rozwój obejmował zarówno środowiska internetowe, jak i mobilne, przy czym aplikacja internetowa została zbudowana przy użyciu React i TypeScript, a aplikacja mobilna – React Native. Oprócz początkowej kompilacji, nasze obowiązki obejmowały implementację nowych funkcji i naprawianie błędów w celu ciągłego ulepszania funkcjonalności platformy.

Kluczowe wyzwania funkcjonalne obejmowały:

  • Opracowanie centrum wiadomości do przesyłania dokumentów w celu bezpiecznej weryfikacji tożsamości
  • Zintegrowanie obsługi amerykańskich rynków akcji, rozszerzenie opcji inwestycyjnych
  • Tworzenie solidnych funkcji zarządzania kontami w celu zarządzania kontami dzieci i firm
  • Wdrożenie funkcji zakupu funduszu akcji z opcjami miesięcznego planu oszczędnościowego
  • Zapewnienie zgodności z procedurami weryfikacji prawnej danych klientów

Z perspektywy architektonicznej projekt wymagał znacznych ulepszeń w celu obsługi rozbudowanej funkcjonalności aplikacji webowej. Głównym celem było efektywne ponowne wykorzystanie kodu między aplikacjami webowymi i mobilnymi podczas przechodzenia na strukturę monorepozytorium w celu usprawnienia konserwacji i współpracy.

Dostarczone rozwiązania

Nasze podejście koncentrowało się na optymalizacji przepływów pracy programistycznej przy jednoczesnym wdrażaniu skalowalnych rozwiązań architektonicznych. Skorzystaliśmy z podobieństw między React i React Native, co pozwoliło nam na ponowne wykorzystanie kodu między platformami. Ta strategia nie tylko przyspiesza rozwój, ale także zapewnia spójność w doświadczeniu użytkownika na różnych urządzeniach.

Przejście na strukturę monorepozytorium okazało się szczególnie skuteczne, umożliwiając bezproblemową współpracę i konserwację. Ta konfiguracja ułatwiła wydajne współdzielenie kodu między aplikacjami internetowymi i mobilnymi, usprawniając długoterminowy proces rozwoju.

Strategicznie rozłożyliśmy również komponenty systemu na pakiety wielokrotnego użytku, znacznie zmniejszając redundancję przy jednoczesnej poprawie skalowalności. Ta decyzja architektoniczna sprawiła, że ​​przyszły rozwój funkcji stał się znacznie bardziej zarządzalny.

Dostarczona wartość

Platforma oferuje użytkownikom potężny i intuicyjny sposób inwestowania w akcje i fundusze. Wdrażając technologie React na różnych platformach, stworzyliśmy spójne doświadczenie niezależnie od urządzenia. Nowe funkcje, w tym weryfikacja dokumentów, zarządzanie wieloma kontami, rozszerzony dostęp do rynku i zautomatyzowane plany oszczędnościowe, zapewniają użytkownikom większą elastyczność w zarządzaniu inwestycjami.

Aby zwiększyć wydajność, zespół przeszedł na strukturę monorepozytorium, co przyspieszyło rozwój i uczyniło go bardziej zorganizowanym. Deweloperzy podzielili również system na komponenty wielokrotnego użytku, zmniejszając powtarzalność i ułatwiając przyszłe aktualizacje. Te zmiany pomogły przyspieszyć poprawki błędów, zwiększyć wydajność i zapewnić niezawodne działanie platformy. Dzięki mądrym decyzjom technicznym i silnej pracy zespołowej projekt dostarczył niezawodne, elastyczne i łatwe w użyciu rozwiązanie handlowe.

Kod, który napiszesz dzisiaj, prawdopodobnie przetrwa dłużej niż komputer, na którym go napiszesz. Wybrany przez Ciebie paradygmat programowania, czy to funkcjonalny, czy obiektowy, będzie decydował nie tylko o tym, jak kod będzie działał, ale także jak będzie łatwy w utrzymaniu, testowaniu i adaptacji za kilka lat. Jeśli jesteś nowy w tych koncepcjach lub po prostu chcesz uporządkować myśli, ten artykuł przeprowadzi Cię przez oba paradygmaty i porówna je.

Czym jest programowanie funkcyjne (FP)?

Programowanie funkcyjne to styl programowania, w którym programy są konstruowane przez łączenie i używanie funkcji. Funkcje w FP są samodzielne i wolne od efektów ubocznych, co oznacza, że ​​nie zależą od zewnętrznego stanu programu ani go nie zmieniają. FP koncentruje się na tym, co musi zostać rozwiązane, i robi to na podstawie wyrażenia, a nie instrukcji. Programowanie funkcyjne staje się coraz bardziej popularne ze względu na swoją zdolność do dostarczania wydajnych i skalowalnych rozwiązań. Ten paradygmat jest deklaratywny, ponieważ podkreśla, co program musi zrobić, a nie w jaki sposób musi to zrobić.

Zasady programowania funkcyjnego

Zasady programowania funkcyjnego opierają się na niezmienności, przejrzystości referencyjnej, funkcjach wyższego rzędu i rekurencji. FP zapewnia, że ​​dane raz utworzone nie zostaną zmienione, aby osiągnąć przewidywalne i spójne zachowanie w całej aplikacji. Podstawowe zasady obejmują:

  • Niezmienność
  • Funkcje pierwszej klasy i wyższego rzędu
  • Rekurencję
  • Czyste funkcje
  • Kompozycję funkcji
  • Przezroczystość referencyjną

Co oznacza programowanie obiektowe (OOP)?

Programowanie obiektowe (OOP) to paradygmat programowania skoncentrowany na użyciu obiektów, które są instancjami klasy, hermetyzując zarówno dane (atrybuty), jak i funkcje (metody). Programowanie obiektowe koncentruje się na obiektach, którymi programiści chcą manipulować, a nie na konkretnej logice używanej do manipulowania nimi. Struktura programowania obiektowego obejmuje klasy, obiekty, metody i atrybuty.

Zasady programowania obiektowego

OOP opiera się na hermetyzacji, dziedziczeniu, polimorfizmie i abstrakcji w celu organizowania i obsługiwania złożonych systemów. Wspomniane koncepcje pomagają uporządkować kod w taki sposób, aby ukryć wewnętrzne szczegóły implementacji i promować ponowne wykorzystanie za pomocą hierarchii klas.

  • Hermetyzacja
  • Abstrakcja
  • Polimorfizm
  • Dziedziczenie

Kluczowe różnice między FP i OOP

Programowanie funkcyjne i programowanie obiektowe to dwie filozofie rozwoju oprogramowania. Obie w pewnym sensie starają się uczynić funkcjonalność kodu, czytelność i łatwość utrzymania bardziej wartościowymi, ale na dwa bardzo różne sposoby.

Programowanie funkcyjne opiera się na funkcjach oraz ich danych wejściowych i wyjściowych. Z kolei OOP opiera się na obiektach, wystąpieniach klas, które oddziałują ze sobą. Te dwa paradygmaty różnią się również pod względem podstawowych zasad. Programowanie funkcyjne opiera się na zasadach niezmienności, przejrzystości referencyjnej, funkcji wyższego rzędu i rekurencji. Programowanie obiektowe opiera się na zasadach enkapsulacji, dziedziczenia, polimorfizmu i abstrakcji.

Programowanie funkcyjne koncentruje się na tym, w jaki sposób funkcje są używane do reprezentowania transformacji danych. Zwiększa przewidywalność i determinizm, unikając współdzielonego stanu i efektów ubocznych; dlatego kod jest krótszy i bardziej elegancki. Programowanie obiektowe (OOP) myśli w kategoriach rzeczywistych rzeczy w świecie i tego, jak są one ze sobą powiązane za pomocą klas i obiektów. W niektórych przypadkach OOP może skutkować dłuższym kodem w porównaniu z FP, szczególnie w przypadku rozległych hierarchii klas.

FP koncentruje się na niezmienności, zapewniając w ten sposób, że dane nie mogą zostać zmienione po ich utworzeniu, oraz na przejrzystości referencyjnej, która gwarantuje te same wyniki z tych samych danych wejściowych. OOP zwraca się w stronę enkapsulacji, aby ukryć wewnętrzne zachowanie i stan obiektu i oferuje funkcje tylko za pomocą jasno zdefiniowanego interfejsu.

Programowanie funkcyjne jest powszechne w językach programowania funkcyjnego, koncentrując się na zachowaniu funkcjonalnym i zwykle kojarzone z językami takimi jak Haskell, Lisp i Scheme. Programowanie obiektowe (OOP) jest ogólnie przestrzegane w językach programowania obiektowego, w których koncentracja leży na stanie obiektów i jest zwykle kojarzone z językami imperatywnymi, takimi jak Java, Python i C#. Ważne jest również, aby podkreślić, że języki takie jak Python i JavaScript są wieloparadygmatyczne, dlatego obsługują zarówno style FP, jak i OOP.

Wnioski

Nie ma jednej odpowiedzi, jeśli chodzi o wybór między programowaniem funkcjonalnym a obiektowym. FP promuje czystszy, bardziej przewidywalny kod dzięki niezmienności i czystym funkcjom, podczas gdy OOP doskonale sprawdza się w modelowaniu złożonych systemów sterowanych stanem. Niezależnie od tego, co budujesz, wybór paradygmatu powinien służyć Twoim celom, a nie je ograniczać. Oba style programowania mają na celu osiągnięcie funkcjonalności, przejrzystości i wydajnego rozwoju, ale prowadzą do tego różnymi drogami. W miarę jak języki programowania stają się bardziej wyrafinowane, sztuczne podziały między tymi paradygmatami będą się dalej zacierać, a tworzenie oprogramowania stanie się bardziej pragmatycznym, wieloparadygmatycznym światem.

Jeśli jest coś, czego ten artykuł nie omówił lub chcesz to wyjaśnić, jesteśmy dostępni pod adresem e-mail. Skontaktuj się z nami, aby omówić, w jaki sposób możemy Ci pomóc.

Popyt na produkty rolne stale rośnie, dlatego też zrównoważone rozwiązania zwiększające produktywność rolnictwa mają kluczowe znaczenie dla napędzania innowacji i poprawy odporności systemów rolniczych. Zespół programistów Agiliway brał udział w projekcie, który wymagał stworzenia rozwiązań wspierających przedsiębiorców rolnych w zarządzaniu procesem hodowli zwierząt.

Głównym celem było zajęcie się wszystkimi etapami hodowli, od narodzin do sprzedaży zwierząt w różnych celach. Ponadto zespół pracował nad rozwiązaniem, które pomaga przygotowywać dokumentację po tym, jak władze skontrolują jakość przedsiębiorstw rolnych i zweryfikują, czy przedsiębiorstwa te przestrzegają lokalnych przepisów.

Wyzwania projektu

  • Zarządzanie procesami hodowli zwierząt: Wymagana funkcjonalność obejmowała: obliczenia zwierząt, dane dotyczące procesu żywienia, monitorowanie stanu sanitarnego, rejestrowanie informacji o cyklu życia zwierząt i identyfikowalność zwierząt do miejsca przeznaczenia.
  • Proces badania przedsiębiorstw rolnych przez władze: Prowadzenie działalności przedsiębiorstwa rolnego wymaga narzędzia upraszczającego przestrzeganie wszystkich norm prawnych. 
  • Refaktoryzacja systemu: Wiele technologii było przestarzałych, a część kodu została napisana w języku niemieckim.

Rozwiązania

  • Opracowano system do zarządzania procesem hodowli zwierząt: System z całodobowym dostępem do wszystkich danych i możliwością przeglądania wszystkich podjętych działań.
  • Uproszczone kontrole organów regulacyjnych: Utworzono aplikację dostępną na urządzenia mobilne w celu generowania dokumentów z niezbędnymi danymi z systemu w konkretnym przedsiębiorstwie.
  • Poprawa wydajności systemu: Utworzono oddzielne moduły, aby umożliwić rozwój dodatkowych usług bez rozszerzania podstawowej architektury, a kod języka niemieckiego został przekonwertowany na język angielski, aby rozszerzyć przyszłe możliwości rozwoju.

Dostarczona wartość

Branża rolnicza rozwija się jak każda inna, więc postęp technologiczny w tej dziedzinie ma kluczowe znaczenie dla przedsiębiorstw rolniczych. Opracowywanie rozwiązań zwiększających produktywność firmy jest najwyższym priorytetem. Zespół Agiliway przyniósł pewne korzyści firmie klienta, opracowując scentralizowany system zarządzania przedsiębiorstwami rolniczymi, a mianowicie poprzez dostosowanie aplikacji do monitorowania kluczowych aspektów firmy, refaktoryzację systemu poprzez tworzenie oddzielnych modułów i renderowanie kodu w języku angielskim. Wdrożenie tych praktyk przyniosło korzyści zarówno klientowi, jak i jego konsumentom.

Jeśli szukasz zespołu, który opracuje unikalne rozwiązanie dla Twojej firmy rolniczej, skontaktuj się z nami, abyśmy mogli Ci pomóc w tym zadaniu.

Tools for HR tech

Proces rekrutacji może być niezwykle czasochłonny i wymaga dużej uwagi na szczegóły. Od znalezienia odpowiednich kandydatów i zaplanowania rozmów kwalifikacyjnych po ustalenie, którzy kandydaci najlepiej pasują, jest wiele rzeczy do zarządzania. W takich sytuacjach z pomocą przychodzi technologia, która upraszcza wiele spraw. 

Aby uprościć proces rekrutacji, opracowaliśmy rozwiązanie, które optymalizuje przepływy pracy rekrutacyjnej przy użyciu najnowszych technologii i podejść biznesowych. Ta platforma została zaprojektowana, aby odciążyć część tego obciążenia poprzez automatyzację zadań, takich jak planowanie, rejestrowanie spotkań, a nawet pomoc rekruterom w ocenie kandydatów. Chodzi o oszczędzanie czasu, zmniejszanie obciążenia pracą i pomaganie zespołom w skupieniu się na tym, co naprawdę ważne — znalezieniu odpowiednich osób do pracy.

Dzięki naszemu rozwiązaniu rekruterzy mogą zintegrować swoje kalendarze, a następnie system automatycznie identyfikuje rozmowy kwalifikacyjne, rejestruje spotkania za pomocą dedykowanego bota i analizuje wyniki kandydatów za pomocą sztucznej inteligencji (AI). Takie zaawansowane funkcje pozwalają rekruterom znaleźć najlepsze dopasowanie do swoich zespołów, wspierać współpracę z kolegami i usprawniać podejmowanie decyzji w trakcie całego procesu rekrutacji. 

Przyjrzyjmy się teraz głównym zadaniom, na których musiał się skupić nasz zespół podczas pracy nad projektem. 

Wyzwania w integracji botów

We wcześniejszej wersji platforma rekrutacyjna wykorzystywała boty niezależnie zbudowane dla platform takich jak Teams i Zoom. Utrzymywanie tych botów okazało się kosztowne i skomplikowane, ponieważ każdy bot wymagał znajomości różnych technologii i frameworków. Aby sprostać temu wyzwaniu, zdecydowaliśmy się na integrację usługi zewnętrznej, która oferuje zgodność z różnymi platformami spotkań, w tym Teams, Zoom i Webex. Nasz zespół pomyślnie połączył istniejące funkcjonalności z tą usługą zewnętrzną, umożliwiając botowi nagrywanie spotkań niezależnie od platformy. Ten krok znacznie obniżył koszty programistów i wymagania dotyczące wsparcia przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności.

Wdrożenie funkcjonalności AI

Kolejnym poważnym wyzwaniem był czasochłonny proces przeglądania nagrań i transkrypcji wywiadów. Ręczna analiza długich wywiadów nie tylko opóźniała podejmowanie decyzji, ale także zwiększała obciążenie rekruterów. Aby rozwiązać ten problem, dodano funkcjonalność opartą na AI, która generuje podsumowania i oceny przy użyciu transkrypcji wywiadów. AI identyfikuje kluczowe mocne i słabe strony kandydatów podczas rozmowy kwalifikacyjnej, ocenia zarówno umiejętności techniczne, jak i interpersonalne oraz decyduje, czy dany kandydat nadaje się na dane stanowisko. Wprowadzenie AI minimalizuje potrzebę przeglądania wszystkich długich nagrań i transkryptów, co skutkuje szybszą i dokładniejszą oceną kandydata, a tym samym zatrudnieniem.

Zalety zastosowanych technologii

Jeśli chodzi o technologie i architekturę użyte w rozwoju platformy, skupilibyśmy się na tych kluczowych, które pozwalają nam dostarczać najlepszy produkt. Należą do nich:

  • Architektura mikrousług, która dzieli system na mniejsze, niezależne usługi. Dzięki temu platforma jest bardzo elastyczna i łatwa do skalowania w miarę rozwoju firmy lub dodawania nowych funkcji. Każdy komponent działa niezależnie, więc aktualizacje lub zmiany można wprowadzać bez zakłócania działania całego systemu.
  • Golang został wybrany jako język programowania ze względu na jego szybkość i efektywność. Jeśli chodzi o obsługę wielu zadań jednocześnie, jest prosty w użyciu i bardzo wydajny.
  • gRPC został wybrany do komunikacji między różnymi częściami platformy. Śledzi on ruch danych, aby umożliwić botowi, AI i innym usługom w rozwiązaniu komunikowanie się ze sobą bez żadnych opóźnień dla użytkownika.
  • AWS, usługa hostingowa wybrana dla naszego rozwiązania, pozwala naszemu systemowi być zawsze aktywnym i działać, dane są bezpiecznie przechowywane, a użytkownicy (rekruterzy) mogą uzyskiwać dostęp do funkcji, takich jak nagrania i transkrypcje z dowolnego miejsca. Co więcej, dzięki swojej skalowalności możemy obsłużyć rosnące zapotrzebowanie bez żadnych problemów z wydajnością, zapewniając rekruterom świetne doświadczenie. 

Wniosek

Zatrudnianie odpowiednich osób nie musi być skomplikowanym procesem. Przyjęcie odpowiednich narzędzi pomaga rekruterom spędzać mniej czasu na papierkowej robocie i przetwarzaniu danych, a więcej czasu na skupieniu się na tym, co naprawdę ma znaczenie w ich pracy, czyli na znalezieniu najlepszych kandydatów. Łącząc automatyzację, sztuczną inteligencję i zaawansowaną technologię, nasze rozwiązanie sprawia, że ​​proces rekrutacji jest szybszy, łatwiejszy i skuteczniejszy. Chodzi o to, aby pracować mądrzej, a nie ciężej, i budować w tym procesie silniejsze zespoły.

Localization in Healthcare Platforms

Pomaganie osobom z różnymi niepełnosprawnościami w uzyskaniu lepszego dostępu do potrzebnych im usług opieki zdrowotnej stało się ważnym aspektem tworzenia lepszego społeczeństwa. I to jest cel, który nasz klient realizował, rozpoczynając projekt pomocy osobom z wadami słuchu. Platforma zapewnia rozwiązanie dla klinik, szpitali i ich oddziałów, oferując pełen zakres usług, takich jak skierowania, badania i możliwość dostępu do niezbędnego sprzętu lub leków.

W tym artykule analizuje się, w jaki sposób zespół Agiliway wdraża nowe funkcje, aby pomóc naszemu klientowi zyskać globalne uznanie i jakie wyzwania techniczne pojawiają się w trakcie rozwoju.

Jaki był zakres projektu?

Głównym pomysłem stojącym za rozwiązaniem jest zapewnienie osobom z wadami słuchu łatwego poruszania się po systemie opieki zdrowotnej. Użytkownicy mogą wykonywać testy słuchu, śledzić swoją historię medyczną i łączyć się z pracownikami służby zdrowia. Jedną z najważniejszych funkcji jest możliwość przeprowadzania testów słuchu online, co pozwala pacjentom na zdalne uzyskanie profesjonalnych konsultacji. Jest to szczególnie cenne dla osób, które mogą nie mieć łatwego dostępu do osobistych wizyt.

Głównym zadaniem zespołu było rozszerzenie i aktualizacja systemu lokalizacji klienta, który składa się z języków, stref czasowych i funkcjonalności walutowych. Aktualizacja obejmowała również przeniesienie istniejącego tłumaczenia do Crowdin. Ponadto zespół został obarczony zadaniem ulepszenia infrastruktury projektu, zwłaszcza poprzez procesy DevOps, i zajęcia się złożonym i zróżnicowanym stosem technologicznym.

Najtrudniejsze zadania, z jakimi zetknął się nasz zespół, obejmowały:

  • Złożoność projektu. Platforma wykorzystuje różne technologie, takie jak Laravel, AngularJS, ReactJS i szablony Twig. Złożoność kompilacji, w tym potrzeba renderowania po stronie serwera (SSR) i generowania statycznej witryny (SSG), stanowiły znaczne wyzwanie, szczególnie w przypadku przestarzałej struktury projektu.
  • Przejście do Crowdin. Tłumaczenia na platformę były wcześniej wykonywane ręcznie i wymagały dużego zaangażowania ze strony programistów. Inżynierowie Agiliway zasugerowali zautomatyzowanie tego procesu poprzez dodanie Crowdin do projektu.
  • Problemy z konfiguracją. Ze względu na wiek projektu, kilka komponentów, w tym konfiguracje Dockera, było przestarzałych lub nie działało poprawnie, wymagając rozległej konfiguracji i debugowania, często zajmując dużo czasu.
  • Integracja wielu technologii. Praca z różnymi technologiami w różnych modułach wymaga głębokiego zrozumienia struktury systemu, aby wdrożyć rozwiązania, takie jak moduł tłumaczenia.
  • Ulepszenia infrastruktury. Ponieważ stos technologiczny dla tego projektu jest różny, nasz zespół musiał pracować z DevOps, aby prawidłowo wdrożyć żądane zmiany.

Jakie rozwiązania dostarczył zespół programistów?

W miarę rozwoju platformy klient dostrzega znaczenie lokalizacji w dotarciu do globalnej publiczności. Aby sprostać potrzebom różnych użytkowników w różnych regionach, klient zwrócił się do nas o ulepszenie możliwości lokalizacyjnych platformy. Dlatego pomogliśmy uczynić platformę bardziej dostępną i przyjazną dla użytkowników na całym świecie, dodając kilka nowych funkcji, takich jak obsługa wielu języków, stref czasowych i walut.

Aby rozwiązać istniejące problemy klienta, nasz zespół opracował praktyczne rozwiązania, które nie tylko poprawiły lokalizację platformy, ale także uczyniły ją bardziej wydajną. Jakie więc rozwiązania techniczne zostały wdrożone?

Po pierwsze, system lokalizacji został rozszerzony o Crowdin, co umożliwia dynamiczne zmiany tłumaczeń bez konieczności ponownego wdrażania dużych fragmentów systemu. Nowy system jest również bardziej skalowalny dzięki zarządzaniu tłumaczeniami we wszystkich projektach klienta. Ta integracja poprawiła adaptowalność platformy do użytku międzynarodowego i sprawiła, że ​​proces dodawania nowych języków lub aktualizowania istniejących tłumaczeń stał się łatwiejszy i mniej czasochłonny, co potencjalnie pozwoliło zaoszczędzić do 50% czasu poświęcanego na zadania administracyjne, np. zarządzanie plikami, ręczne aktualizacje tłumaczeń itp.

Następnie wdrożono podmoduły Git do zarządzania tłumaczeniami; w związku z tym wszystkie tłumaczenia można było przechowywać w oddzielnym repozytorium, które synchronizuje się z Crowdin. Takie podejście umożliwia płynne aktualizacje tłumaczeń, a wewnętrzne pliki tłumaczeń nie są już potrzebne.

Infrastruktura została zaktualizowana, aby obsłużyć nowy proces tłumaczenia, a zespół przyczynił się również do zadań DevOps, dzięki czemu system mógł być wdrażany i utrzymywany bardziej wydajnie.

A jeśli chodzi o najnowsze aktualizacje, zespół pracuje nad funkcjonalnością, która umożliwia dostosowywanie dokumentów raportowania za pomocą elementów marki klienta i tożsamości. Tworzy to bardziej spójne i profesjonalne doświadczenie dla użytkowników, wzmacniając wiarygodność platformy i zaufanie użytkowników.

Jaką wartość dostarczamy?

Długoterminowa wartość współpracy Agiliway z klientem leży w szerszych korzyściach strategicznych, jakie przyniosły nasze rozwiązania. Jednym z kluczowych jest to, że nowo wdrożony system tłumaczeń znacznie poprawił skalowalność platformy, otwierając tym samym więcej drzwi na arenie międzynarodowej dla produktu klienta.

Ulepszenia w infrastrukturze i procesie DevOps pozwalają platformie działać wydajniej, redukując czas i koszty poświęcone na zarządzanie aktualizacjami lub zmianami. Ponadto dostosowywalne raportowanie pomogło wzmocnić tożsamość marki klienta, zapewniając jego użytkownikom bardziej spersonalizowane i profesjonalne doświadczenie.

Te ulepszenia są jednymi z niewielu wprowadzonych w celu stworzenia bardziej solidnej, elastycznej i skalowalnej platformy opieki zdrowotnej. Ostatecznie im lepsza jest platforma, tym bardziej jest atrakcyjna dla użytkowników i dostawców usług opieki zdrowotnej. Ponieważ zadowolenie użytkownika jest najważniejsze, wprowadzane są coraz to nowe udoskonalenia.