À qui faites-vous appel lorsque vous voulez des churros chauds, de la bière froide, des piles neuves ou les dernières tendances, livrés en quelques minutes ?

La réponse est simple : Rappi. Dans plus de 250 villes d’Amérique latine, Rappi propose aux consommateurs la livraison à la demande de repas de restaurants, de produits d’épicerie et d’autres biens et services proposés par des commerçants locaux. Fondée en 2015, la société s’est élargie aux services touristiques et financiers tout en développant ses activités en Argentine, au Brésil, au Chili, en Colombie, au Costa Rica, en Équateur, au Mexique, au Pérou et en Uruguay.

Depuis des années, Rappi répond aux attentes des clients désireux d’une expérience rapide et pratique, aussi bien sur ses applications mobiles et son site web, très fiables, qu’en livrant des marchandises rapidement, souvent en moins de 30 minutes. Mais quand les commandes sont montées en flèche pendant la pandémie de COVID-19, affichant une hausse de 300 %, il est devenu très difficile de maintenir la vitesse et la disponibilité des services pour l’équipe informatique de Rappi.

Avant 2019, les hôtes AWS de Rappi se comptaient par centaines. Au fil du développement de son environnement, l’équipe DevOps a rencontré de gros problèmes avec son ancien logiciel de supervision des performances des applications. La réception des alertes prenait plusieurs minutes et les méthodes d’échantillonnage de l’ancien outil rendaient l’identification des problèmes difficile. Une fois les problèmes identifiés, il fallait parfois des heures, voire plus, pour les corriger.

Pour soutenir la croissance et la résilience de ses activités, Rappi s’est tournée vers Splunk Observability Cloud en quête d’une approche plus robuste de la supervision et du dépannage de l’infrastructure, de la supervision des performances des applications, de la supervision des utilisateurs réels et de la supervision synthétique.

Une vue simple sur un écosystème complexe

« Plus notre architecture devenait complexe, plus il nous était difficile de détecter les problèmes, » explique Alejandro Comisario, Vice-président exécutif de l’ingénierie chez Rappi. Mais en passant à Splunk Observability Cloud, Rappi a acquis une visibilité de bout en bout sur son architecture distribuée en microservices, qui comprend Amazon Elastic Container Service et des clusters Kubernetes. Grâce à une approche plus agile et à l’observabilité en temps réel de Splunk, l’équipe informatique de Rappi gère désormais efficacement plus de 1 000 microservices, 6 000 hôtes et 15 000 conteneurs, et a réduit son temps moyen de résolution (MTTR) de plus de 90 %.

Face à la hausse de la demande et des attentes des clients, il faut impérativement des services fiables et résilients sur l’application mobile et l’infrastructure de Rappi. Splunk Observability Cloud est un rouage essentiel du succès de Rappi : la solution aide l’équipe à voir et comprendre les données puis à passer à l’action en temps réel, en un seul et même endroit.

M. Comisario explique : « Un tableau de bord unique fournit des données pour l’ingénierie, le DevOps, l’ingénierie de fiabilité du site, le SecOps, le peer engineering et les microservices, les opérations et les métriques métier. Si quelque chose se passe chez Rappi, et que nous ne le voyons pas sur notre tableau de bord Splunk, cela veut dire qu’il ne s’est en réalité rien passé. »

Une réponse rapide aux incidents pour une fiabilité 24 h/24

Réduire le délai de résolution des problèmes de plus de 90 % a été une réussite majeure pour les membres de l’équipe informatique de Rappi, mais ils ne se sont pas arrêtés là. Pour améliorer encore la disponibilité et les performances, Rappi a adopté Splunk On-Call, qui envoie des notifications de problèmes accompagnées de métadonnées riches à n’importe quel appareil mobile. Avec des automatisations pour la planification et les remontées d’informations, Splunk On-Call informe immédiatement les membres de l’équipe de réponse aux incidents de Rappi concernés en cas de problème. Et comme les techniciens Rappi peuvent désormais afficher le contexte de l’incident et les pistes d’audit sur leurs téléphones, ils résolvent les problèmes encore plus rapidement, avant que l’expérience client ou les recettes de l’entreprise ne soient affectées.

L’équipe de développement d’applications mobiles de Rappi s’efforce de publier de nouvelles versions des applications toutes les deux semaines via un déploiement progressif. Au lancement de chaque phase, l’équipe de M. Lopez garde un œil sur les problèmes et supervise les pics dans les taux d’échec des applications. M. Lopez explique : « Si notre application subit une interruption pour un grand nombre d’utilisateurs, cela peut affecter notre volume de commandes, notre chiffre d’affaires, nos scores NPS et la fidélité de nos clients. Nous sommes tous conscients de l’impact commercial que peuvent avoir des défaillances d’application ou des dégradations de performance, et c’est pourquoi nous sommes reconnaissants que Splunk Observability Cloud nous aide à être proactifs en matière de fiabilité et de résilience, en nous donnant une visibilité de bout en bout en temps réel sur notre environnement. »

Les membres de l’équipe Rappi en ont fait l’expérience directe lorsque Splunk On-Call les a aidés à réparer une défaillance survenue en plein week-end. Après avoir reçu une notification, un collaborateur a mené une investigation sur son téléphone, confirmant qu’un pic d’échecs affectait trop d’utilisateurs de Rappi. En analysant les données, il a pu identifier une chaîne de code vide affectant l’application. En corrigeant rapidement l’API, l’employé a immédiatement résolu le problème sans mettre à jour l’application – et les commandes ont pu à nouveau circuler sans heurts pendant le reste du week-end.