Bigbasket と Swiggy がロックダウンの急増をどのように管理したか急増」タイトル> ビッグバスケット と Swiggy は、過去1年以上の封鎖と在宅傾向。先週、 Mayank Talati 、および Bigbasketのエンジニアリング担当シニアディレクターであるRupeshKumar は、注文の大幅かつ突然の増加にどのように対処したかを理解しました。そして、多くの興味深い洞察が浮かび上がりました。 クラウドは、迅速なスケールアップとスケールダウンにおいて両社にとって大きな役割を果たしました。どちらも AWS にあります。 「首相の日 ナレンドラモディ 封鎖を発表したところ、需要は6倍に増加しました」とKumar氏は振り返ります。顧客がスロットを取得する際に課題に直面したとき、彼のチームが最初にしたことは、訪問者のトラフィックをブロックし、ITインフラストラクチャを5倍にスケールアップすることでした。 「モノリシックアーキテクチャと50を超えるマイクロサービスが混在しています。一部の機能は計算集約型であり、プロモーションや「何かが足りない」機能など、一部の機能を手放すことにしました。それは私たちが必需品を届けることに集中するのを助けました」と彼は言いました。 Bigbasketは、効率を向上させるために、昨年4月にわずか1か月で64の新機能を公開したと彼は言いました。 「これらの学習は非常に役に立ちました」と彼は言いました。 顧客が食品小包による感染を心配したため、Swiggyは最初の封鎖で注文が減少しました。しかし、今年のロックダウンにより、食料品店の Intsamart やコンシェルジュ サービスの Genie など、注文が急増しました。 Talatiは、これまでハードウェアの動的なスケールダウンを行ったことがないと述べました。しかし、昨年の注文の減少により、彼らはそれをテストすることができました。 Talati 氏は、重要なシステムをリレーショナルデータベースサービス (RDS) から NoSQL データベースサービスの DynamoDB に移行するという決定からも恩恵を受けたと述べています。 「NoSQLは分散システムであり、必要なだけ水平方向に拡張できます。 RDSにはまだいくつかの重要なシステムがあり、それらを移行中です」と彼は言いました。 Swiggyも、非接触配信という多くの新機能を追加しました。配達パートナーがドアの外の消毒済みの場所にバッグを置き、写真をアップロードします。レストランパートナーは、配達パートナーの温度をチェックし、データをシステムにアップロードします。 「私たちは配達パートナーをルートの最適化に導き、障害物を回避し、ロックダウン中に開いていたアパートのゲートに正確に誘導するために多くの作業を行いました」とタラティは述べています. Bigbasketでは、注文が急増したときに、配達の保証について顧客に快適さを提供するためにトークンを導入しました。 「アドオンの注文を通常の注文と統合した結果、ピッキングとパッケージングの効率が20％向上しました」とKumar氏は述べています。 BigbasketとSwiggyはどちらもAIと在庫管理、レコメンデーションエンジン、在庫切れアイテムの補充、ルーティングの自動化。 Talatiは、チャットボットの会話をより自然にするためにNLP（自然言語処理）を試験運用しており、不正検出にAIを活用していると述べました。 最初のロックダウンで注文が急増したとき、私たちはすぐに訪問者のトラフィックをブロックし、ITインフラストラクチャを5倍に拡大しました。 私たち重要なシステムをリレーショナルデータベースサービス（RDS）からNoSQLデータベースサービスDynamoDBに移動しました。 NoSQL…必要に応じて水平方向にスケーリングできます。 Facebook Twitter LinkedIn