Plenitude On The Road opera nel settore delle infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, gestendo migliaia di punti di ricarica e offrendo servizi di customer care, con una forte attenzione all’accessibilità e all’innovazione tecnologica delle soluzioni.
Plenitude On The Road aveva la necessità di consolidare dati provenienti da numerose fonti eterogenee, ognuna con connettori e API specifici (ad es. Redis, HTTP, REST, S3, SQS, DynamoDB), in un sistema centrale. Successivamente, queste informazioni elaborate dovevano essere distribuite ad altri sistemi finali, anch'essi con propri punti di integrazione, richiedendo una soluzione ETL scalabile e affidabile.
Integrare una vasta gamma di fonti dati con protocolli di connessione e formati di dati differenti.
Garantire la coerenza, l'integrità e la tempestività dei dati lungo tutta la pipeline ETL.
Costruire un sistema scalabile e manutenibile in grado di gestire volumi di dati crescenti e adattarsi a nuovi requisiti di integrazione.
Astrorei ha progettato e implementato un sistema ETL (Extract, Transform, Load) serverless sfruttando funzioni AWS Lambda scritte in Node.js con TypeScript, e PostgreSQL come hub dati centrale. Questa architettura ha fornito una soluzione scalabile ed economicamente vantaggiosa per l'ingestione di dati da molteplici fonti, ognuna con il proprio connettore o API (inclusi Redis, HTTP, REST, S3, SQS, DynamoDB). Le funzioni Lambda gestiscono la logica di trasformazione dei dati e il flusso di informazioni verso vari sistemi di destinazione, anch'essi integrati tramite connettori o API personalizzati. Questo approccio centralizzato ha ottimizzato la gestione dei dati, migliorato la qualità dei dati e permesso a Plenitude On The Road di avere una visione unificata delle proprie operazioni.
Il nuovo sistema ETL ha fornito a Plenitude On The Road un'infrastruttura dati affidabile e scalabile, potenziando la loro capacità di gestire e sfruttare i dati dalla loro rete di ricarica per veicoli elettrici. Ciò ha portato a migliori insight operativi e a una base più robusta per la crescita futura e lo sviluppo di servizi.
Centralizzazione con successo dei dati da molteplici fonti diverse, migliorando l'accessibilità e la coerenza dei dati dell'85%.
Ottenuti miglioramenti significativi nell'efficienza e affidabilità dell'elaborazione dati utilizzando un'architettura serverless AWS Lambda.
Fornita una base scalabile e robusta per future integrazioni di dati, capacità di analisi e reporting, riducendo i tempi di deployment per nuove integrazioni del 60%.
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Carlo Vassallo