Réduction de 80 % des coûts pour les communications et les opérations maritimes

Écran surligné

À propos de ce projet

Sedna a fait appel à Imaginary Cloud pour réduire les coûts liés à Tray.io, un outil utilisé pour créer des flux de travail s'intégrant à des systèmes externes et traitant des données.

Résultat : Réduction de 80 % des coûts liés à Tray.io, unification de l'infrastructure AWS, optimisation des flux de travail et allègement de la charge de travail des équipes.

notre IMPLICATION

Développement

Optimisation

Assurance qualité

technologies

Tray.io

JavaScript

Kotlin

AWS

Transformer la communication et les opérations maritimes

Sedna opère dans le secteur maritime et propose deux solutions, Stream et Pulse, des plateformes de communication axées sur les données conçues pour transformer l'industrie du transport maritime et de la chaîne logistique. En maîtrisant la complexité, Sedna rationalise les processus et améliore l'efficacité en fusionnant e-mails et données au sein d'une vue unifiée, éliminant ainsi les changements de contexte incessants.

En 2021, Sedna a levé 34 millions de dollars lors d'un tour de table de série B afin d'accélérer ses investissements dans le secteur de la chaîne logistique mondiale. Par ailleurs, l'entreprise a été distinguée pour sa croissance en figurant au classement 2024 Inc. 5000 des sociétés privées américaines à la croissance la plus rapide.

Écran du projet Sedna
Réduction de 80 % des coûts pour les communications et les opérations maritimes
Rôle et implication d'Imaginary Cloud auprès de Sedna

Imaginary Cloud a été chargé de piloter une initiative de réduction des coûts en deux phases :

1. Optimisation des flux de travail existants : Amélioration et optimisation des flux de travail Tray existants, avec création de nouveaux flux si nécessaire.

2. Migration vers une solution sur mesure : Développement d'une solution personnalisée hébergée sur AWS pour répondre à tous les besoins, réduisant ainsi la dépendance de Sedna vis-à-vis de Tray.io, diminuant les coûts et résorbant la dette technique.

Par ailleurs, nous avons mis en place un nouveau processus CI/CD afin de rationaliser le développement et le déploiement des plugins de synchronisation de données. Nous avons également développé des auto-taggers — une logique personnalisée pour le marquage des e-mails — destinés aux clients de Sedna, en utilisant JavaScript et des tests QA rigoureux pour garantir leur bon fonctionnement.

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pendant le projet

Aucun processus interne d'Imaginary Cloud n'a été utilisé. Sedna a employé une méthodologie Kanban , en priorisant les tickets dès qu'ils étaient prêts à être traités, sans cycles de sprint fixes.

deux étapes

Migration
Développement

two stages

Migration
Development

quatre étapes

Recherche
Idéation
Exécution
Évaluation technique

quatre étapes

Besoins
Intégration back-end
Développement de site web
Filtrage et recherche avancés

quatre étapes

Recherche
Idéation
Exécution
Évaluation technique

quatre étapes

Backlog
Bootstrap
Vague 0
Vague N

quatre étapes

Recherche
Idéation
Exécution
Lancement et transfert

deux processus

MVP
‍ADP

Quatre étapes

Réunion de cadrage
Revue de code
Revue de test
Revue de qualité
Évaluation

Quatre étapes

Backlog
Bootstrap
Vague 0
Vague N

durant le projet

Aucun processus interne d'Imaginary Cloud n'a été utilisé. Sedna a employé une méthodologie Kanban , en priorisant les tickets dès qu'ils étaient prêts à être traités, sans cycles de sprint fixes.

TECHNOLOGIES utilisées

Tray.io
Tray.io
JavaScript
JavaScript
Kotlin
Kotlin
AWS
AWS

Utilisé lors de la phase 1 pour l'optimisation des ressources.

Utilisé lors de la phase 2 pour le développement backend et l'infrastructure ; également utilisé pour le développement frontend afin de permettre aux utilisateurs d'interagir avec les nouvelles fonctionnalités de flux de travail.

Utilisé lors de la phase 2 pour le développement backend et l'infrastructure.

Utilisé lors de la phase 2 pour le développement backend et l'infrastructure.

Écran du modèle de travail
modèle de travail et équipe

Nous avons adopté le modèle d'équipe gérée , en intégrant un développeur backend et un développeur full-stack au sein de l'équipe de Sedna pour se concentrer sur les aspects techniques du projet.

Développeur Backend : Optimisation des intégrations Tray.io, réduction des coûts et création de nouveaux workflows. Débogage d'anciens problèmes Tray, gestion des urgences P2 et support de la migration vers AWS via la restructuration des dépôts, le développement de workflows CI/CD, la création de fichiers Terraform et la conversion des intégrations Tray en fonctions AWS Lambda.

Développeur Full-stack : Réduction des coûts de Tray.io de 80 % grâce à l'optimisation des workflows et à la migration vers un service sur mesure. Livraison de fonctionnalités clés telles que « All Teams », « Sent Messages » et le versionnage des workflows. Gestion des urgences P2, intégration de nouveaux clients, enquête sur les erreurs de taggage, mise en œuvre d'auto-taggers et migration des anciens taggers vers le format JSON.

résultats clés

Ce projet a permis une compréhension approfondie du profil client et de son interaction avec le service.

1

Réduction des coûts de Tray.io de 80 % grâce à la migration de workflows existants vers des fonctions AWS Lambda et des solutions sur mesure.

2

Infrastructure unifiée et évolutivité accrue grâce au développement de plugins basés sur AWS, incluant des workflows CI/CD et le provisionnement via Terraform.

3

Déploiement de nouvelles fonctionnalités de service de workflow, notamment « Toutes les équipes », la prise en charge des « Messages envoyés » et le versionnage des workflows.

4

Gestion de tâches de support complexes, notamment les erreurs d'étiquetage, les bugs liés aux anciens workflows et les urgences de priorité P2, afin d'alléger la charge de travail de l'équipe d'ingénierie principale de Sedna.

5

Prise en charge de l'intégration et de la maintenance des clients via des tâches telles que la configuration de compartiments S3, le paramétrage de l'ingestion et l'optimisation des outils de marquage automatique.

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