Google AppEngine: Desafios da adoção de cloud computing no mercado de seguros. Gustavo Concon

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1 Google AppEngine: Desafios da adoção de cloud computing no mercado de seguros Gustavo Concon

2 Quem sou eu?! Bacharel Análise de Sistemas PUCCampinas Arquiteto de Sistemas Especializando-se em tecnologias Cloud ghconcon

3 Sobre a CI&T Fundada em 1995 (18 anos) Ofertas de Cloud Computing (Google/Amazon / Salesforce Partner) Application Development & Management / SAP & BI / Mobile Cresce numa taxa média de 40% ao ano! Desde sua fundação. Recrutando talentos!

4

5 Contexto Tecnológico

6 Contexto tecnológico Infra-estrutura complexa e sistemas legados (JEE 1.3, Oracle, DB2, WebSphere 5 e 7) Alto custo com manutenção da infra Grande parte do processamento backoffice no Mainframe (COBOL Batch e COBOL CICS)

7 Contexto tecnológico Já era cliente do Google Apps for Business ( , Calendar, Docs, Sites) Decisão do Move to the Cloud por redução de custos e complexidade de suporte Natural escolha do Google AppEngine

8 O que já temos na núvem

9 O que já temos na núvem 4 aplicações em produção + 2 de suporte Uma média de 20k usuários/dia Aplicações diretas (front-office)

10 MECSAS Meio Eletrônico de Cadastro SulAmérica

11 Cotador Saúde Cotação online de planos de saúde Empresarial e PME

12 Rede Referenciada Busca a rede referenciada de prestadores do plano

13 Portal RGE Recurso de Glosa Eletrônica

14 Plataforma tecnológica

15 Visão Geral da Arquitetura

16 Visão Geral da Arquitetura

17 Integração com a núvem

18 Requisito Dados gerados na núvem Processados no backoffice (Mainframe) Retorno do processamento para o cliente Plano futuro de remover dependência do Mainframe

19 Descida dos dados gerados na núvem

20 Uso do TaskQueue (Pull Queue) Não há conexão Núvem > Rede Local (Quebra de DMZ), sempre o local consume a núvem Registros já separados para processamento (Evita overhead de identificar o que mudou) Dados enfileirados de maneira escalável

21 Para o usuário

22 Aplicação Replicadora

23 Aplicação Replicadora Conjunto Spring Batch + Control-M (Scheduler) Autenticação com a núvem via OAuth Consumo do TaskQueue Envio do processamento ao COBOL CICS (online) - Regra de negócio!

24 Aplicação Replicadora Processamentos com erro são devolvidos na hora ATOMICIDADE da transação MANUAL! Não há suporte a XA Última linha do processo é excluir a Task

25 Redução da dependência do Mainframe

26 Redução da dependência do Mainframe Replicação de dados Online (Quente) do DB2 Mainframe para o Oracle via Oracle GoldenGate Replicação via UNDO tablespace, baixo custo na origem! Timestamp de replicação (Temos o Delta!)

27 Subida do resultado do processamento

28 Replicação - Resultado do processamento Uso do Remote API do AppEngine (Acesso direto ao Datastore) Conexão JDBC/OAuth com CloudSQL Liberação do registro ou críticas de processamento ao usuário Throughput atende! ~2k registros/seg = 4mb/seg

29 Governança dos Dados

30 Requisito Dados corporativos, comuns a todas as aplicações Rastreabilidade e consistência das informações

31 Solução Cada App possui seu próprio domínio de dados (Datastore e/ou CloudSQL) Quem produz o dado é responsável por ele Dados comuns (corporativos) centralizados

32 App com serviços corporativos, centralizadora dos dados (domínio) em todo ecossistema AppEngine Conteúdo REST Autenticação via OAuth Domínios como consulta de CEP, Empresas, UF, Profissão... Cacheable, baixíssimo custo (Latência de rede não é problema) Basicamente pagamos o Storage (1.2GB)

33 Controle da aplicação corporativa Gestão de volume, autorizações e escalabilidade no contexto específico da app corporativa Dashboard do AppEngine específico, gestão mais eficaz

34 Busca Geolocalizada por proximidade

35 O Objetivo

36 Geocodificação dos endereços Endereços na base armazenados como Avenida Paulista, 1000, São Paulo Conversão para Latitude/Longitude Google Geocoding API

37 Geocodificação dos endereços Limite de até 2,5k conversões por dia (100k para clientes premier ;) ) Free Só pode usar se plotar o resultado no Mapa do Google Maps!!!

38 Mas como fazer as buscas por proximidade??

39 Cenário Janeiro de 2011! Ferramenta promissora da Google, recém lançada! Em fase Experimental! É o risco da inovação!

40 Google Fusion Tables Cláusulas e funções como ORDER BY DISTANCE, CIRCLE, INTERSECTs Performance OK! Escalabilidade não tão ok... Bateria Throughput %90 Samples 1 5 req/seg ~1 seg 70k 2 8,3 req/seg 3.3 segs 250k

41 Google Fusion Tables Mudanças constantes no comportamento da API (App parada em produção) API foi descontinuada 6 meses depois Hoje ainda existe, API reestruturada É o risco da inovação!

42 Migramos para o Google CloudSQL É o MySQL na núvem Disponível (na fase oficial) desde Jun/2012 Instâncias de máquinas com até 16GB de RAM e até 100GB de disco Replicação automática, síncrona ou assíncrona, around the globe! Suporte a consultas geospaciais nativas do MySQL :)

43 How it works?! MySQL possui suporte a datatypes de geometria, GEOMETRY, POINT, CURVE, POLYGON OpenGIS Geometry Model Tabelas do tipo MyISAM, InnoDB não tem suporte! Índice R-Tree para consulta geométrica CREATE SPATIAL INDEX sp_index ON mytable (g);

44 How it works?! O conceito permite buscas indexadas retornando se o ponto está dentro de um polígono (MBRWithin / MBRContains) Ou se polígonos se cruzam Não dá pra indexar busca por distância

45 How it works?! O jeito é montar um polígono e obter os pontos que estão dentro! E depois calcular a distância na mão ( 6371 * acos( cos( radians(latitude) ) * cos( radians( X (LATLONG) ) ) * cos( radians( Y(LATLONG) ) - radians (Longitude) ) + sin( radians(latitude) ) * sin( radians( X (LATLONG) ) ) ) ) AS DISTANCE!!!!!!

46 How it works?!

47 How it works?! SELECT * FROM ( SELECT *, ( 6371 * acos( cos( radians(1) ) * cos( radians( X(LATLONG) ) ) * cos( radians( Y(LATLONG) ) radians(1.1) ) + sin( radians(1) ) * sin( radians( X (LATLONG) ) ) ) ) AS DISTANCE FROM MAPA_ATENDIMENTO WHERE MBRWithin( LATLONG, Envelope( GeomFROMText( 'LineString( X Y, X Y)')) ) inner WHERE inner.distance <= Z

48 Performance do CloudSQL Performance bastante adequada nas consultas

49 Ponto interessante sobre o CloudSQL O CloudSQL trabalha nativamente com replicação around the globe. Configurável: Síncrona ou Assíncrona Síncrona: Insert/Update/Delete são replicados dentro do statement Assíncrona: Insert/Update/Delete são replicados fora do statement

50 Ponto interessante sobre o CloudSQL A percepção de performance é notável, fizemos o teste: Síncrono: 10K inserts com commit de 500 em segundos Assíncrono: 10k inserts com commit de 500 em segundos

51 Ponto interessante sobre o CloudSQL Recomendação: Configure assíncrono sempre que possível! Acredito que atende 99% dos projetos que tenham constantes atualizações de dados

52 Upload & Download de Arquivos

53 Google CloudStorage Resumable Uploads Espaço ilimitado Billing por volume armazenado + network traffic

54 Uploading files API de integração no AppEngine SDK (Blobstore API) blobstoreservice.createuploadurl("/uploaded", UploadOptions uploadoptswithbucketname); blobstoreservice.getuploads(request); //File info (BlobKey)

55 Requisito Exportação da base, de forma analítica (~ registros) em CSV

56 Solução Uso de PushQueues (Public/Subscribe) Instâncias backend não têm limite de tempo de processamento CloudStorage usado como repositório dos arquivos gerados

57 Lições aprendidas

58 AppEngine SDK não é JEE A SDK não implementa 100% da especificação Mas calma, é quase lá

59 Componentes mais comuns suportados Java Data Objects (JDO) Java Persistence API (JPA) Java Server Faces (JSF) Java Server Pages (JSP) + JSTL Java Servlet API 2.4 JavaBeans Activation Framework (JAF) Java Architecture for XML Binding (JAXB) Java API for XML Web Services (JAX-WS) JavaMail XML processing APIs including DOM, SAX, and XSLT

60 O que não é compatível Enterprise Java Beans (EJB) JAX-RPC Java Database Connectivity (JDBC) Java EE Connector Architecture (JCA) Java Management Extensions (JMX) Java Message Service (JMS) Java Naming and Directory Interface (JNDI) Remote Method Invocation (RMI) Tentativa de categorizar o que funciona ou não:: https://code.google. com/p/googleappengine/wiki/willitplayinjava

61 O que usamos Spring Framework 3.2 Hibernate 4.2 (Apenas com CloudSQL) JSF Primefaces 3.5 (Precisamos de alguns workarounds) itext (Adaptado) Objectify 3.1

62 Objectify Framework ORM para Datastore Encapsula acessos através de annotations com a mesma nomenclatura do e outras extensões Cache automático usando o class Car String vin; // Can be Long, long, or String String color; } ofy().save().entity(new Car("123123", "red")).now(); Car c = ofy().load().type(car.class).id("123123").get(); ofy().delete().entity(c);

63 Alguns cuidados ao usar Spring Framework Tempo de warmup máximo de 60 segundos Evite ou reduza o uso de <component-scan> Evite ou reduza o uso (Principalmente by-type) Desabilite o XML Validation em produção lazy-init= true na declaração dos Beans https://developers.google. com/appengine/articles/spring_optimization

64 Nosso warmup 250 beans Usando component-scanning = Estourou os 60 segs com ~160 Beans Warmup de 38 segundos apenas removendo o component-scanning + lazy-init

65 Environment & Delivery

66 Visão de build pipeline (Jenkins)

67 Deployment ágil Fácil integração Jenkins + AppCfg para deployment automatizado Baixíssimo custo para termos ambientes de Integration + QA + UAT Gastamos hoje US$ 400,00 com: Amazon: Máquina Jenkins + Sonar + Nexus + RDS (Sonar) Ambientes AppEngine e CloudSQL (Uma app p/ cada ambiente)

68 Versionamento Versão atribuída na build via Maven Release Plugin dentro do appengine-web. xml Permite deployment e acesso a versões separadas no ambiente Usuário homologa defeitos em préprodução antes de liberá-la

69 Architecture Validation Ambientes na mesma infra de produção Testes de carga/stress não necessitam usar produção AppEngine Dashboard extremamente útil

70 Pra finalizar!

71 Satisfação geral! Cliente extremamente comprado na tecnologia A conversa de novos projetos inicia com Faz sentido fazermos no AppEngine? Segundo a Google, é o cliente que mais usa a suite de produtos Google Enterprise no Brasil!

72 E o principal CUSTO! Hoje a SulAmérica gasta com todas as aplicações + CloudStorage + CloudSQL + Ambientes QA/UAT/PRD + Premier Support Em média US$ 1600,00 Uma máquina de servidor de aplicação tradicional, com backup e hospedada no fornecedor: ~ US$ ,00

73 VISITEM NOSSO ESTANDE!!

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