Caso de estudio
Lagersoft
Compañía de desarrollo software enfocada en especializada en soluciones de al industria del entretenimiento, destacando casinos online.
Resumen
Caso
Escenario
Primero, la plataforma Freshchat generaba métricas relevantes sobre las interacciones en los distintos canales de atención, pero esta información no estaba estructurada ni disponible para su consumo interno.
Se precisaba automatizar los siguientes procesos
- Consumo periódico de api de Freshchat
- Sanitizar determinada información de las repuestas
- Almacenar la información en una base de datos
- Servir la información para su consumo
Segundo, el proceso de despliegue y monitoreo de releases en uno de los servidores de desarrollo no estaba completamente configurado.
- Monitorear las nuevas releases del repositorio
- Desplegar automáticamente los cambios en el servidor de pruebas
Solución
Conjunto de automatizaciones, integradas a entorno de pruebas, orientadas a fortalecer los flujos de trabajo de desarrollo.
Primero, se implementó un servicio en Go que consume la API de métricas de Freshchat. Este servicio procesa, abstrae y normaliza la información relevante, almacenándola en una tabla de DynamoDB para facilitar su consulta y reutilización por otros procesos internos.
Segundo, se creó un webhook vinculado a un repositorio de GitHub que detecta eventos de release. Este webhook captura y expone información relevante como el usuario que generó el release, la fecha y los detalles de la publicación.
Finalmente, se implementó un flujo de integración y despliegue continuo mediante GitHub Actions. Este pipeline permite que cada release aprobado despliegue automáticamente los cambios en el servidor de pruebas, reduciendo tiempos de entrega.