Azienda di Produzione di Occhiali
Il cliente è una multinazionale italiana leader nel settore dell’occhialeria, con sede a Milano. In quanto una delle più grandi aziende di occhialeria al mondo, l’organizzazione…
Dettagli del Progetto
Cliente: Azienda Italiana di Produzione di Occhiali
Tecnologie utilizzate: .NET 8, ASP.NET Core Web API, Azure Functions, Azure SQL, MongoDB, Redis
Durata del progetto: 16 mesi
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Panoramica del Cliente
Il cliente è una multinazionale italiana leader nel settore dell’occhialeria, con sede a Milano. In quanto una delle più grandi aziende di occhialeria al mondo, l’organizzazione gestisce un’operazione completamente integrata che comprende progettazione, produzione, distribuzione e vendita al dettaglio attraverso le proprie filiali globali. Con un forte impegno per l’innovazione e l’eccellenza operativa, il cliente ha deciso di modernizzare i propri sistemi interni e migliorare l’esperienza del cliente in tutta la sua rete di vendita al dettaglio.
Obiettivo e Sfide del Cliente
- Gestione delle transazioni ad alte prestazioni su larga scala
- Coordinamento affidabile tra sistemi distribuiti
- Supporto potenziato per il servizio clienti in negozio
- Fonti di dati frammentate e sistemi legacy
- Necessità di migrazione dei dati senza tempi di inattività
- Garantire la coerenza delle transazioni tra più servizi senza compromettere la velocità
Soluzione: Cosa Abbiamo Realizzato
- Architettura a Microservizi con Pattern SAGA Abbiamo implementato il coordinamento delle transazioni distribuite utilizzando il pattern SAGA tramite MassTransit e Azure Service Bus, garantendo l’integrità dei dati tra servizi indipendenti.
- Pipeline di Migrazione dei Dati CRM È stato sviluppato un sistema parallelo di migrazione e trasformazione dei dati per ristrutturare i modelli dati legacy del CRM in un formato semplificato, adatto alle applicazioni moderne, con zero downtime.
- Comunicazione Event-Driven Abbiamo sfruttato Azure Functions e Service Bus per una comunicazione disaccoppiata e resiliente tra i servizi, garantendo un’elaborazione tollerante ai guasti delle interazioni con i clienti e dei flussi transazionali.
- Ottimizzazione per il Retail Il sistema è stato progettato pensando all’utilizzo in negozio, con accesso ai dati più rapido, supporto alla cache localizzata e riproduzione fluida delle transazioni in caso di errori.
Composizion del Team
- 3 sviluppatori backend (incluso il Technical Lead)
- 1 QA Engineer
- 1 DevOps Engineer
Technology Stack
- .NET 8, ASP.NET Core Web API
- Azure Functions, Azure SQL, Azure Blob Storage, Azure Service Bus
- MassTransit (SAGA), Microservizi
- MongoDB, Redis
- Docker, Kubernetes (AKS)
- xUnit, Moq
- CI/CD & DevOps: Azure DevOps Pipelines, Git
- Strumenti di progetto: Jira, Swagger per la documentazione delle API
Impatto
- Elevata affidabilità delle transazioni Grazie all’utilizzo del pattern SAGA, la piattaforma garantisce ora la coerenza dei dati tra i microservizi, con logiche di rollback e compensazione semplificate.
- Migrazione senza downtime I dati legacy del CRM sono stati trasformati e integrati con successo nel nuovo sistema senza alcuna interruzione delle operazioni retail attive.
- Miglioramento dei test e della stabilità CI/CD L’aumento della copertura dei test unitari e l’integrazione con Azure DevOps hanno migliorato l’affidabilità dei rilasci e ridotto le regressioni in produzione.