NoBroker diz que a mudança para o Google Cloud teve um grande impacto – Últimas notícias
Para NoBroker, o Google Cloud permitiu o desenvolvimento de uma série de soluções em seu aplicativo em um curto espaço de tempo durante o período de pico da pandemia e automatizou muitos processos.
Uma das soluções desenvolvidas foi um sistema de entrega de mantimentos em seu aplicativo NoBrokerhood, que gerencia serviços em grandes complexos de apartamentos. O recurso permitiu que os residentes fizessem pedidos de mercearia, que seriam agregados e enviados ao BigBasket. A rede de supermercados online enviaria então um de seus agentes de entrega para atender o apartamento.
“Poderíamos fazer isso com facilidade no Google Cloud”, diz Akhil Gupta, cofundador e CTO da NoBroker. A empresa também desenvolveu rapidamente um recurso de walkie-talkie no aplicativo para permitir que os seguranças se comuniquem uns com os outros, já que o distanciamento social se tornou obrigatório.
Esses recursos foram desenvolvidos com o Firebase, uma plataforma do Google para a criação de aplicativos móveis e da web. “Se eu tivesse que construir meu próprio aplicativo para isso, demoraria algumas semanas”, diz Gupta.
O Google Cloud também oferece a grande vantagem de escalonamento automático, para cima e para baixo, do uso do servidor, dependendo do tráfego. Isso foi possível por meio do Kubernetes. No passado, o dimensionamento de recursos no sistema legado era um processo manual para as equipes de engenharia e DevOps e exigia quase uma hora.
“Sempre foi um desafio quando o trânsito nos finais de semana é alto e nos dias de semana baixo. E o site às vezes quebrava. Quando estávamos no Google Cloud, não precisávamos nos preocupar com o fluxo de tráfego como quando ele estava baixo, pois durante a pandemia, sabíamos que nossas máquinas já estavam diminuindo e economizando custos ”, diz Gupta.
NoBroker também usa o Google Kubernetes Engine para integração e implantação contínuas (CI / CD) para acelerar o tempo de desenvolvimento. Os pipelines CI / CD executam fluxos de trabalho automatizados, como verificações de código, e fazem alterações, se necessário. Gupta diz que é fácil para os desenvolvedores criar, testar e implantar aplicativos em escala no Google Kubernetes Engine sem se preocupar com a configuração. “Reduzimos 80% do tempo de suporte de manutenção”, diz ele.
O Google TensorFlow ajudou a melhorar a curadoria de fotos de apartamentos ao lado de cada listagem. Os proprietários costumavam postar fotos que não eram relevantes para a lista e o NoBroker tinha uma equipe de 35 pessoas para examinar todas as fotos e remover as irrelevantes. Isso era complicado. A solução baseada no TensorFlow identifica objetos dentro de uma imagem – como se há uma cama, cozinha, conjunto de sofá – para identificar se a imagem é de uma propriedade. “Conseguimos reduzir o tamanho da equipe que examinava as fotos”, diz Gupta.
O NoBroker também lançou no mercado em três semanas outro recurso usando o TensorFlow e o Google AI / ML, chamado Touchless Entry, que usa reconhecimento facial para detectar residentes de uma propriedade, incluindo funcionários domésticos. O objetivo é proteger os residentes, ajudando-os a reduzir o contato físico com as superfícies onde o vírus pode viver.
Gupta diz que em um ponto eles perceberam que sua plataforma central estava em uma infraestrutura e todo o resto no Google Cloud. “E pensamos, por que não ter uma única infraestrutura em nuvem que atenda a todos os nossos requisitos. Portanto, agora estamos totalmente no Google Cloud ”, diz ele.
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