AWS AppSync hilft Public Good Software dabei, Gutes zu tun, indem es den Leser in Echtzeit zu Aktionen auffordert

Public Good Software plante, mit GraphQL, einer Open-Source-Abfragesprache für APIs, zu experimentieren. „Wir haben festgestellt, dass die Impact Unit bei korrekter Verwendung von GraphQL nur ein oder zwei Rückrufe bei unseren Diensten tätigen müsste. GraphQL gibt Ihnen die Möglichkeit, genau anzugeben, welche Daten Sie benötigen, und diese einmal anstatt stückweise von mehreren Diensten anzufordern“, sagt Manley. Als Manleys Team entdeckte, dass Amazon Web Services (AWS) AWS AppSync, einen von GraphQL verwalteten Service, anbot, fragten sie sich, ob dies dazu beitragen könnte, ihre Latenzprobleme durch Reduzierung der Anzahl der API-Aufrufe ohne Wartung der Infrastruktur zu lösen.

Das Team von Public Good Software diskutierte den Einsatz von AWS AppSync bei einem Planungsmeeting am Montag und hatte bis Freitag bereits einen Machbarkeitsnachweis erstellt. Als Ergebnis dieser Übung war das Team sofort in der Lage, die Anzahl der API-Aufrufe über HTTPS von etwa einem Dutzend auf nur noch ein oder zwei zu reduzieren. Außerdem konnten sie diesen Weg gehen, ohne einen weiteren API-Server unterhalten zu müssen. Manley hatte drei Monate Arbeit eingeplant, um eine Lösung zu finden, daher war es eine angenehme Überraschung, so schnell eine zu finden. Innerhalb von nur einem Monat hatte das Team AWS AppSync implementiert.

„Für uns war die Time-to-Market der größte Vorteil. Wir sind in weniger als einem Monat den Weg vom Konzept zur Produktion durchlaufen, wobei ein einzelner Techniker am AWS AppSync-Service arbeitete. Der zweitwichtigste Vorteil war die Skalierbarkeit des Dienstes bei variablem Datenverkehr“, sagt Manley. Public Good Software spekuliert, dass die Verwendung von AWS AppSync zur Bereitstellung seiner GraphQL-API sowohl in Bezug auf wiederkehrende Ausgaben als auch auf Arbeitsaufwand viel kostengünstiger sein wird als die Implementierung eines eigenen Anbieters in den Anwendungs-Stack des Unternehmens.

Da weniger Aufrufe vom Client zum Back-End erforderlich waren, verringerte die Verwendung von AWS AppSync die Latenz bei der Bereitstellung umsetzbarer Inhalte. Durch die Kombination von AWS AppSync und GraphQL konnten Daten über mehrere Microservices in einer einzigen Netzwerkanfrage abgerufen und aggregiert werden. „Mit AWS AppSync konnten wir mit dem Impact Unit-Widget eine schlankere JavaScript-Bibliothek bereitstellen, die die Codegröße und Latenz reduzierte. Das bedeutete, dass wir unseren Kunden ein verbessertes Erlebnis mit komplizierten Kampagnen bieten und die Seitenladezeiten für unsere Medienpartner beschleunigen konnten“, sagt Manley.

Public Good Software vertritt die Philosophie, dass, wenn eine technische Kompetenz das Unternehmen auf dem Markt nicht auszeichnet, diese Kompetenz an andere abgegeben werden sollte. Für das Unternehmen bedeutet das, Funktionen an AWS-Produkte zu delegieren. Durch die Verlagerung dieser Bedenken auf AWS kann sich das Team mehr auf seine APIs und andere Schlüsselprojekte konzentrieren. Manley sagt: „Unser Team besteht nur aus vier Ingenieuren. Für ein Unternehmen unserer Größe ist es nur sinnvoll, 80 oder 90 Prozent der Infrastrukturfunktionen, die AWS bereits aufgebaut hat, an AWS zu übergeben. Das gibt uns Zeit, uns auf 10 bis 20 Prozent der Funktionen zu konzentrieren, die für Public Good Software einzigartig sind.“

Public Good Software zog mehrere Closed- und Open-Source-GraphQL-Anbieter in Betracht, die als Schicht zwischen seinen bestehenden Microservices und der Client-Anwendung hätten funktionieren können. Jeder war jedoch mit zusätzlichem Betriebsaufwand hauptsächlich in Form von Anwendungsdiensten verbunden, die das Team bereitstellen, härten und skalieren musste. Manley sieht einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in der Bereitstellung einer GraphQL-API, weit weniger jedoch im Betrieb und in der Wartung der Infrastruktur, die diese unterstützt. „Wenn wir die operative Verantwortung für die Infrastruktur dieser API delegieren und unsere Ressourcen stattdessen darauf konzentrieren können, das Verhalten der API anzupassen, ist das ein großer Gewinn. Aus diesem Grund verwenden wir AWS-Services. AWS AppSync bietet skalierbare Commodity-Funktionalität auf einer höheren Ebene im Anwendungs-Stack.“

Public Good Software ist kein Unternehmen, das sich auf seinen Lorbeeren ausruht, sondern sucht weiterhin nach Wegen, seinen Kunden verbesserte, differenzierte Dienste anzubieten. Eine stärkere Nutzung von maschinellem Lernen steht für das Unternehmen in Aussicht, da es Möglichkeiten zur Verwendung von Amazon SageMaker untersucht. Dieser Dienst hilft Entwicklern und Datenwissenschaftlern dabei, Modelle für maschinelles Lernen schnell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Ziel ist es, herauszufinden, wie maschinelles Lernen und automatisierte Textanalyse den Matching-Prozess zwischen journalistischen Inhalten und relevanten Ursachen dramatisch skalieren können. „Ein großer Teil unserer Arbeit besteht darin, herauszufinden, wie man journalistische Inhalte mit einem sozialen Gut zusammenbringt. Woher wissen wir, welche Inhalte umsetzbar sind? Woher wissen wir, welche Organisationen gezeigt und welche Maßnahmen vorgeschlagen werden sollten? Welche Social-Good-Kampagnen passen zusammen? Wir verwenden Amazon SageMaker, um unsere Machine-Learning-Modelle zu trainieren und diese Fragen zu beantworten“, sagt Manley.