Beijing Pony Medical Laboratory Co., Ltd. (Beijing Pony) fue una de las primeras agencias en Pekín autorizadas para realizar pruebas de ácido nucleico de COVID-19. Ante el aumento en la demanda de pruebas debido a los brotes recurrentes, el sistema de reservas tuvo dificultades con los picos de tráfico, los altos costos de operación y mantenimiento (O&M) y la inestabilidad en el lanzamiento de versiones. Este caso de estudio describe cómo Pony Testing adoptó Alibaba Cloud Serverless App Engine (SAE) para estabilizar su infraestructura y gestionar la demanda máxima de manera confiable.
Contexto
Fundado en 2002, Pony Testing International Group se ha convertido en un gran grupo integral de pruebas y certificación con más de 6,000 empleados, cerca de 30 bases experimentales y 100 subsidiarias y sucursales en toda China. El grupo cuenta con certificaciones como laboratorio de ingeniería biomédica en Pekín, centro de investigación en tecnología de ingeniería reconocido por la Comisión Municipal de Ciencia y Tecnología de Pekín, y centro tecnológico empresarial reconocido por la Comisión Municipal de Economía y Tecnología de la Información de Pekín.
El 15 de abril de 2020, Beijing Pony —subsidiaria propiedad al 100 % de Pony Testing— comenzó a realizar pruebas de ácido nucleico de COVID-19 para la ciudad de Pekín. Para mantener la estabilidad del sistema de reservas ante cargas impredecibles, Pony Testing se asoció con Alibaba Cloud SAE.
Desafíos
El sistema de reservas de pruebas de ácido nucleico de Pony Testing enfrentó tres desafíos principales, ya que los brotes de COVID-19 generaron picos de actividad repetidos:
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Desafío |
Impacto |
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Altos costos de O&M |
Cada pico de actividad requería estimación manual de capacidad, preparación del entorno y despliegue de aplicaciones; tareas tediosas y repetitivas que consumían mucho tiempo del equipo. |
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Escalado elástico insuficiente |
Los despliegues temporales de aplicaciones eran la única forma de absorber picos de tráfico inesperados, pero este proceso lento degradaba la experiencia del usuario. |
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Riesgo en el lanzamiento de versiones |
Cada versión requería una configuración compleja, sin un mecanismo confiable que garantizara la estabilidad o permitiera una reversión rápida al surgir problemas. |
Solución
Pony Testing utilizó SAE para construir una plataforma de gestión del ciclo de vida y gobernanza de microservices para sus aplicaciones Java Spring Cloud, sin necesidad de aprovisionar ni mantener infraestructura de soporte adicional.
Escalado elástico para picos de tráfico
SAE ofrece tres tipos de directivas de Auto Scaling: programadas, basadas en métricas e híbridas, además de controles manuales para escalar horizontalmente y reducir instancias. Configure reglas para iniciar y detener aplicaciones según un horario con el fin de gestionar patrones de carga predecibles. Cuando el tráfico aumenta repentinamente, SAE agrega o elimina instancias de servicio automáticamente según la carga en tiempo real. Este proceso no requiere intervención manual y es transparente para los usuarios finales. La velocidad de escalado en segundos de SAE permite que el sistema responda antes de que los usuarios perciban lentitud.
Versiones estables y de bajo riesgo
SAE admite directivas de versión configurables para que los equipos implementen actualizaciones de forma incremental. Si una nueva versión causa problemas, revertir a una versión anterior solo requiere unos pocos clics. Las funciones de comprobación de estado, así como de inicio y apagado controlados, permiten a Pony Testing lanzar aplicaciones durante el día —en lugar de restringir los lanzamientos a horas de baja demanda— sin riesgo de perder solicitudes.
Observability integrada
La capacidad integrada de monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM) de SAE analiza la salud de las aplicaciones mediante métricas verticales (uso de recursos por instancia) y enlaces horizontales (trazas entre servicios). Esto proporciona al equipo de O&M una visión clara de los cuellos de botella en el rendimiento y reduce el tiempo necesario para diagnosticar y resolver problemas directamente desde la consola de SAE. Además, SAE mejora la eficiencia en el envío de mensajes de O&M, lo que ayuda a los equipos a responder a las alertas con mayor rapidez.
Resultados
Tras migrar a SAE, el sistema de reservas de Pony Testing gestiona los picos recurrentes de actividad con alta estabilidad:
Construcción más rápida del sistema: La plataforma integrada de SAE —que abarca la gestión del ciclo de vida, la gobernanza de microservices y observability— permitió a Pony Testing crear un sistema estable y confiable en poco tiempo, sin necesidad de integrar componentes por separado.
Menores costos de O&M: Las directivas de escalado automático elástico gestionan los picos periódicos de tráfico de forma automática. El equipo de O&M ya no necesita evaluar manualmente los recursos necesarios ni desplegar aplicaciones temporales, lo que reduce significativamente la carga operativa.
Gestión confiable de picos: La alta escalabilidad permite que el sistema de reservas absorba picos de tráfico sin despliegues ad hoc, lo que mejora la experiencia del usuario durante los periodos de alta demanda.
Versiones más rápidas y estables: Las capacidades de gestión del ciclo de vida y gobernanza de microservices acortaron el ciclo de versión y aumentaron la estabilidad en la iteración de versiones. El equipo puede identificar rápidamente los cuellos de botella en el rendimiento y aplicar directivas de optimización sin esperar a ventanas de mantenimiento.