ফ্রন্টএন্ড, ব্যাকএন্ড এবং QA
বীমা
আমাদের ক্লায়েন্ট, HealthPro Insurance, একটি প্রিমিয়ার মেডিকেয়ার বীমা ব্রোকার, Healthcare.gov অনুসারে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের শীর্ষ ৫ জনের মধ্যে স্থান পেয়েছে। তাদের ব্যাপক অফারগুলির মধ্যে রয়েছে স্বাস্থ্য বীমা, ডেন্টাল, দৃষ্টি এবং দীর্ঘমেয়াদী জীবন বীমার জন্য বিশেষায়িত সহায়তা, যা তাদের ক্লায়েন্টদের সর্বোত্তম সম্ভাব্য যত্ন এবং কভারেজ নিশ্চিত করে।
হেলথপ্রো নিয়োগকর্তা, ব্যক্তিগত গ্রাহক এবং অলাভজনক প্রতিষ্ঠানগুলিকে মূল্যবান ভর্তুকি প্রদান করে। তাদের লক্ষ্য হল সমস্ত মার্কিন নাগরিকের জন্য বীমার অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং ব্যবস্থা বৃদ্ধি করা।
আমাদের ক্লায়েন্ট তাদের ওয়েবসাইট এবং পেরিফেরাল পরিষেবাগুলি লিগ্যাসি প্রক্রিয়া এবং অবকাঠামোর উপর পরিচালনা করতেন। তাদের অপ্টিমাইজ করা প্রক্রিয়া এবং আকস্মিক সম্পদ বিনিয়োগ তাদের নাক দিয়ে অর্থ প্রদান করতে বাধ্য করেছিল।
তারা তাদের সিস্টেমের কর্মক্ষমতা, নমনীয়তা, দক্ষতা এবং ডেটা সুরক্ষা সর্বোত্তম করার জন্য DevOps অনুশীলনের সাথে অটোমেশন চালু করতে চেয়েছিল। HealthPro-এর প্রকল্পের পরিধি নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলির চারপাশে ঘোরে।
একটি একক পাবলিক ক্লাউডে সমস্ত পরিষেবা হোস্ট করার এবং শুধুমাত্র ক্রেডেনশিয়াল সুরক্ষার উপর নির্ভর করার কারণে, আমাদের ক্লায়েন্ট সার্ভার ওভারলোডিং এবং নিরাপত্তা দুর্বলতার সম্মুখীন হন। এটি প্ল্যাটফর্মের অস্থিরতাও বাড়িয়ে তোলে, উৎপাদন এবং স্টেজিং পরিবেশ হোস্ট করার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধতা তৈরি করে। উপরোক্ত সমস্যাগুলি তাদের পরিষেবার কর্মক্ষমতাকে ঝুঁকিপূর্ণ করে তোলে, খরচ বৃদ্ধি করে এবং ডেটা ঝুঁকি তৈরি করে, তাদের অ্যাক্সেসযোগ্যতা এবং স্কেলেবিলিটি বাধাগ্রস্ত করে।
আরেকটি প্রধান চ্যালেঞ্জ ছিল তাদের সমস্ত ডোমেইন এবং সাব-ডোমেইন AWS-এ স্যুইচ করা এবং খরচ অপ্টিমাইজ করার জন্য অটোস্কেলিং বাস্তবায়ন করা।
আমাদের ক্লায়েন্টদের পরিষেবাগুলি ডাটাবেস হিসেবে MariaDP ব্যবহার করত, এবং একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ ছিল তাদের ডেটা অক্ষত রেখে MariaDP থেকে MySQL-এ একটি পদ্ধতিগত পরিবর্তনের পরিকল্পনা করা।
আমাদের একজন পরামর্শদাতা, যিনি আমাদের ক্লায়েন্টের চ্যালেঞ্জ এবং আমাদের দক্ষতার সাথে পরিচিত ছিলেন, আমাদের পরিষেবার পক্ষে পরামর্শ দেন। পরবর্তীকালে, পরামর্শদাতা এবং ক্লায়েন্টের বিক্রয় প্রধান, যিনি প্রাথমিক যোগাযোগের বিষয় হিসেবে কাজ করেছিলেন, আমাদের পদ্ধতি মূল্যায়ন করার জন্য একটি প্রশ্নাবলী তৈরি করেন।
প্রশ্নাবলীর মাধ্যমে ক্লায়েন্টের প্রত্যাশাগুলি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বোঝার পর, আমাদের বিশেষজ্ঞদের দল বিভিন্ন সমাধান নিয়ে আলোচনা করেছে। আমরা এই সমাধানগুলির বাস্তবায়নের রূপরেখা দিয়ে একটি বিস্তারিত কর্মপ্রবাহ তৈরি করেছি, যার মধ্যে নিরাপত্তা বৃদ্ধি, স্থিতিশীলতা উন্নত করা এবং খরচ অপ্টিমাইজ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়েছে।
সার্ভার প্রশাসন ও রক্ষণাবেক্ষণ, CI/CD পাইপলাইন বাস্তবায়ন ও রক্ষণাবেক্ষণ, ক্লাউড মাইগ্রেশন, DevSecOps একীভূতকরণ এবং আরও অনেক ক্ষেত্রে আমাদের প্রমাণিত DevOps দক্ষতা, আমাদের দক্ষতার উপর পরামর্শদাতার আস্থার দ্বারা সমর্থিত, আমাদের জন্য প্রকল্পটি সুরক্ষিত করেছে। প্রস্তাবিত কর্মপ্রবাহ এবং সমাধানগুলি ক্লায়েন্টের চাহিদা কার্যকরভাবে পূরণ করার আমাদের ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যা শেষ পর্যন্ত তাদের আস্থা এবং ব্যবসা অর্জন করেছে।
ক্লায়েন্টের গ্রাহকদের জন্য নিরবচ্ছিন্ন পরিষেবা নিশ্চিত করার জন্য প্রয়োজনীয় সমাধানগুলি বাস্তবায়নের জন্য একটি পর্যায়ক্রমিক পদ্ধতি বেছে নেওয়া হয়েছিল। আমরা আমাদের ক্লায়েন্টের জন্য নিখুঁত প্রযুক্তিগত অবকাঠামো এবং সর্বোত্তম খরচ কীভাবে বাস্তবায়ন করেছি তা এখানে দেওয়া হল:
১. বিচ্ছিন্ন মঞ্চায়ন এবং উৎপাদন পরিবেশ
প্রথমত, আমরা 'প্রোডাকশন' এবং 'স্টেজিং'-এর জন্য পুরো (এক) ইউনিটটিকে দুটি ভিন্ন পরিবেশে বিচ্ছিন্ন করেছি। এটি আমাদের উৎপাদনে একটি নিরবচ্ছিন্ন গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদানে সহায়তা করেছে, যা আমাদের ক্লায়েন্টকে নতুন বৈশিষ্ট্য, লোড এবং রিগ্রেশন পরীক্ষা এবং স্টেজিংয়ে নিরাপত্তা সহ নতুন আপগ্রেড প্রবর্তনের সুযোগ করে দিয়েছে।
২. পাবলিক থেকে প্রাইভেট ক্লাউডে রূপান্তর
আমাদের পরবর্তী পদক্ষেপ ছিল ব্যক্তিগত এবং পাবলিক সাবনেটের সাহায্যে একটি নতুন ভার্চুয়াল প্রাইভেট ক্লাউড (VPC) তৈরি করে স্টেজিং পরিবেশ তৈরি করা।
৩. ডেটা ব্যাক-আপ তৈরি করা
এরপর আমরা ডাটাবেসটি পুরাতন ভিপিসির পাবলিক সাবনেট থেকে নতুন ভিপিসির প্রাইভেট সাবনেটে স্থানান্তরিত করি। আমরা একটি স্ন্যাপশট নিয়ে বা ডেটা ব্যাকআপ করে, নতুন ভিপিসিতে একটি কপি তৈরি করে এবং এটি প্রাইভেট সাবনেটে পুনরুদ্ধার করে এটি করেছি।
উপরন্তু, সার্ভারকে নির্বিঘ্নে ডাটাবেস অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেওয়ার জন্য, আমরা EC2 সার্ভারে ভূমিকা বরাদ্দ করেছি এবং এর ডাটাবেস সুরক্ষা নিয়মগুলি আপগ্রেড করেছি।
৪. খরচ অপ্টিমাইজেশন
চূড়ান্ত পদক্ষেপ হিসেবে, আমরা AWS এর Aurora Serverless এর সাহায্যে স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং বাস্তবায়নের মাধ্যমে আমাদের ক্লায়েন্টের জন্য খরচ অপ্টিমাইজ করেছি। Aurora Serverless ট্র্যাফিকের উপর ভিত্তি করে CPU এবং মেমরি ব্যবহারের স্বয়ংক্রিয় স্কেলিং সুবিধা প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের ক্লায়েন্টদের সাপ্তাহিক ট্র্যাফিক না থাকে, তাহলে তাদের সেই সময়ের জন্য অর্থ প্রদানের প্রয়োজন নেই।
আমরা MariaDB থেকে MySQL-এ মাইগ্রেট করে এটি অর্জন করেছি, কারণ অরোরা উভয় ডাটাবেস ইঞ্জিনকেই সমর্থন করে। এরপর আমরা মাইগ্রেট করা ডেটা অরোরা সার্ভারলেসে স্থানান্তরিত করেছি।
আমরা এক সপ্তাহের একটি আবিষ্কার পর্ব পরিচালনা করেছি যেখানে আমাদের দলের সদস্যরা তাদের বর্তমান সমাধানের সীমাবদ্ধতা এবং তাদের কাঙ্ক্ষিত সমাধান সম্পর্কে প্রত্যাশাগুলি বোঝার জন্য ব্যাপকভাবে যোগাযোগ করেছেন।
এই প্রকল্পের সুনির্দিষ্ট কাজগুলি এন্ড-টু-এন্ড সম্পাদনের জন্য আমরা দুজন টিম সদস্য, একজন ডেভঅপস ম্যানেজার এবং একজন প্রজেক্ট ম্যানেজারকে বরাদ্দ করেছি। পুরো প্রকল্পের জন্য, আমাদের প্রাথমিক যোগাযোগ ছিল আমাদের ক্লায়েন্টের 'বিক্রয় প্রধান'।
যোগাযোগের জন্য আমরা প্রধানত যে প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহার করি তা এখানে দেওয়া হল:
আমাদের DevOps সমাধানগুলি বাস্তবায়নের ফলে ক্লায়েন্টের অবকাঠামো এবং পরিচালনা দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত হয়েছে।
আমরা Agile, Lean, এবং DevOps-এর সেরা অনুশীলনগুলি অনুসরণ করি যাতে একটি উন্নত প্রোটোটাইপ তৈরি করা যায় যা সহযোগিতা এবং দ্রুত বাস্তবায়নের মাধ্যমে আপনার ব্যবহারকারীদের ধারণাগুলিকে বাস্তবায়িত করে। আমাদের শীর্ষ অগ্রাধিকার হল দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময় এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা।
আমরা সত্যিই আপনার বর্ধিত দল হতে চাই, তাই নিয়মিত সভা ছাড়াও, আপনি নিশ্চিত থাকতে পারেন যে আমাদের দলের প্রতিটি সদস্য মাত্র একটি ফোন কল, ইমেল বা বার্তার দূরে।