Modernización de Microservicios con integración de Machine Learning TensorFlow
Del monolito legacy a plataforma cloud-native con comunicación al cliente impulsada por IA
Project Gallery
Plataforma de Lotería con ML
Plataforma de lotería con Machine Learning y análisis impulsado por IA
The Challenge
Modernización de plataforma compleja de lotería monolítica con automatización impulsada por ML
Esta plataforma europea líder de lotería online requería la modernización de una aplicación monolítica altamente compleja que servía a millones de jugadores de lotería. El desafío consistía en extraer microservicios incrementalmente del monolito mientras se mantenían lanzamientos continuos en un entorno extremadamente dinámico, además de implementar machine learning para el análisis automatizado de comunicaciones con clientes.
Aplicación monolítica altamente compleja que requiere modularización gradual
Ciclo de lanzamiento extremadamente dinámico que requiere despliegues sin tiempo de inactividad
Frontend legacy Spring 4 MVC/JSP/AngularJS que requiere reescritura completa
Migración de base de datos de Oracle 12 a PostgreSQL durante extracción de microservicios
Necesidad de operación ininterrumpida durante lanzamientos de versiones con failover y soporte CDN
Comunicación manual por correo electrónico con clientes que requiere automatización impulsada por IA
Migración de infraestructura a Kubernetes (bare-metal y AWS)
The Solution
Microservicios cloud-native con comunicación al cliente impulsada por IA
Lideré el esfuerzo de modernización extrayendo microservicios del monolito legacy utilizando Spring Boot 2 con Eureka y Kubernetes Ingress para escalabilidad. Implementé una arquitectura sofisticada de despliegue sin tiempo de inactividad con balanceadores de carga Nginx. Además, desarrollé una solución innovadora de machine learning basada en TensorFlow para análisis automatizado de correos electrónicos de clientes y generación de respuestas.
Extracción de Microservicios
Microservicios Spring Boot 2 con descubrimiento de servicios Eureka y Kubernetes Ingress para despliegue escalable
Despliegue sin tiempo de inactividad
Balanceador de carga Nginx con conjuntos de servidores upstream que permiten operación ininterrumpida durante lanzamientos de versiones con failover y soporte CDN
Frontend moderno
SPA Angular 6 que reemplaza legacy Spring 4 MVC/JSP, con Ionic para lanzamientos de aplicaciones móviles y Vue.js para aplicaciones más pequeñas
Automatización de correos electrónicos ML
TensorFlow y DL4J (evaluación paralela) analizando patrones de correos electrónicos de clientes, enviando automáticamente recibos de juegos o información
Personalización de Frontend con IA
Puente Java que conecta el modelo ML al frontend para generación automatizada de teasers y adaptación de UI basada en machine learning
Migración de base de datos
Migración de Oracle 12 a PostgreSQL durante extracción de microservicios con capacidad multi-instancia
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Extracción de microservicios sin tiempo de inactividad desde monolito en vivo
Problem
La aplicación monolítica de esta plataforma europea líder de lotería online servía a millones de jugadores de lotería con ciclos de lanzamiento extremadamente dinámicos. Cualquier tiempo de inactividad significaba pérdida de ingresos y clientes frustrados incapaces de realizar apuestas. El monolito era altamente complejo con componentes estrechamente acoplados, haciendo la extracción arriesgada. La migración de base de datos de Oracle 12 a PostgreSQL debía ocurrir simultáneamente sin interrumpir las operaciones.
Solution
Implementé arquitectura sofisticada de despliegue sin tiempo de inactividad usando balanceador de carga Nginx con conjuntos de servidores upstream, soporte de failover e integración CDN. Extraje gradualmente microservicios usando Spring Boot 2 con descubrimiento de servicios Eureka y Kubernetes Ingress. Construí capacidad de operación paralela permitiendo al monolito y microservicios coexistir durante la transición. Migré a PostgreSQL incrementalmente con patrones de escritura dual asegurando consistencia de datos.
Migré el procesamiento central de transacciones de lotería del monolito a microservicios durante un fin de semana de bote de €90 millones - cero tiempo de inactividad, cero transacciones perdidas.
Impact
Logré modernización completa sin un solo minuto de tiempo de inactividad de la plataforma. Lanzamientos continuos mantenidos durante todo el período de transición. Los usuarios no experimentaron interrupción a pesar de la masiva transformación arquitectónica ocurriendo bajo la superficie. La escalabilidad multi-instancia permitió manejar picos de tráfico durante sorteos importantes de lotería.
Automatización de correos electrónicos impulsada por IA con TensorFlow
Problem
El equipo de servicio al cliente procesaba manualmente miles de correos electrónicos diarios - clientes solicitando recibos de juegos, haciendo preguntas o reportando problemas. El procesamiento manual era lento, costoso y propenso a errores. Se necesitaba reconocimiento de patrones para clasificar automáticamente correos electrónicos y activar respuestas apropiadas sin intervención humana.
Solution
Desarrollé solución innovadora de machine learning con TensorFlow y DL4J analizando patrones de correos electrónicos de clientes. Entrené modelos para reconocer intención (solicitud de recibo, consulta de información, reporte de problema) y activar automáticamente acciones apropiadas. Construí puente Java conectando modelos ML a servicios backend y frontend para generación automatizada de teasers. Implementé evaluación paralela de ambos frameworks para optimizar precisión y rendimiento.
Primer flujo de respuesta de correo electrónico completamente automatizado - cliente envió solicitud, TensorFlow clasificó intención, sistema envió recibo de juego, todo en 2 segundos sin intervención humana.
Impact
Automaticé la mayoría de la comunicación por correo electrónico con clientes, reduciendo esfuerzo manual en un 70% estimado. Recibos de juegos y solicitudes de información manejados instantáneamente en lugar de horas. La satisfacción del cliente mejoró mediante respuestas inmediatas. La personalización de frontend impulsada por ML mejoró tasas de compromiso y conversión.
Evaluación rápida de tecnología con ciclos POC de 3 días
Problem
El entorno dinámico de esta plataforma europea líder de lotería online requería toma de decisiones rápida sobre adopción de tecnología. Los procesos tradicionales de evaluación que tomaban semanas o meses eran demasiado lentos. Se necesitaba probar o refutar viabilidad tecnológica en tiempo mínimo para mantener impulso.
Solution
Establecí metodología rápida de prueba de concepto de 3 días para evaluar nuevas tecnologías. Completé exitosamente POC de migración de autenticación Keycloak demostrando viabilidad de transición desde sistema de autenticación legacy. Ejecuté POC Quarkus probando capacidad de reducir drásticamente huella de memoria de servicios intensivos en recursos. Cada POC entregó métricas concretas y recomendaciones de ruta de migración.
POC Keycloak completado en 72 horas con flujo de autenticación funcional - decisión de migrar tomada el mismo día basada en resultados concretos.
Impact
Aceleré decisiones de adopción de tecnología de meses a días. El POC Keycloak llevó a modernización OAuth2 exitosa. La evaluación Quarkus habilitó optimización de memoria para servicios intensivos. La metodología se convirtió en estándar para el proceso de innovación de esta plataforma europea líder de lotería online.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Automatización de servicio al cliente
Procesamiento manual de correos electrónicos drásticamente reducido mediante automatización de machine learning TensorFlow/DL4J
Disponibilidad de plataforma
Despliegues sin tiempo de inactividad mantenidos durante toda la modernización incluyendo fines de semana de botes importantes
Ahorro de costes de infraestructura
Migración PostgreSQL eliminó costes de licencias Oracle, optimización Quarkus redujo huella de memoria
Tiempo de comercialización
Evaluación de tecnología acelerada de meses a ciclos de prueba de concepto de 72 horas
Mejora de experiencia del usuario
SPA Angular 6 y aplicaciones móviles Ionic reemplazando legacy Spring MVC/JSP mejoró compromiso y conversión
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Reconocimiento de patrones de correos electrónicos TensorFlow para servicio al cliente
Modelos de machine learning analizando intención de correos electrónicos de clientes y activando automáticamente respuestas apropiadas (recibos de juegos, información, escalación de problemas)
Una de las primeras plataformas de lotería alemanas en desplegar automatización de comunicación con clientes impulsada por IA
Impact: 70% de reducción en procesamiento manual de correos electrónicos, respuestas automatizadas sub-2-segundos, mejora de satisfacción del cliente mediante respuestas instantáneas
Migración monolito-a-microservicios sin tiempo de inactividad
Arquitectura de balanceador de carga Nginx con conjuntos de servidores upstream, failover y CDN permitiendo operación continua durante extracción gradual de servicios
Mantuvo 100% de tiempo activo durante transformación arquitectónica completa incluyendo fines de semana de botes importantes con tráfico pico
Impact: Cero pérdida de ingresos o frustración del cliente a pesar de modernización masiva. Probó que la migración de monolito no requiere ventanas de mantenimiento.
Personalización de frontend impulsada por ML
Puente Java conectando modelos TensorFlow a frontend para generación automatizada de teasers y adaptación de UI basada en predicciones de machine learning
Personalización en tiempo real impulsada por modelos ML de backend - sin precedentes para plataformas de lotería
Impact: Mejoró compromiso del usuario y tasas de conversión mediante contenido y recomendaciones personalizadas con IA
Metodología POC de tecnología de 3 días
Framework rápido de prueba de concepto entregando resultados concretos y recomendaciones de migración en 72 horas (Keycloak, Quarkus, etc.)
Aceleró decisiones de adopción de tecnología de meses a días con prototipos funcionales y métricas
Impact: Habilitó innovación rápida mientras se mantiene impulso de entrega. Adopciones de Keycloak y Quarkus basadas en POCs exitosos.
Evaluación paralela de frameworks (TensorFlow + DL4J)
Despliegue simultáneo de TensorFlow y DeepLearning4J para análisis de correos electrónicos, comparando precisión y rendimiento en producción
Comparación de frameworks ML en el mundo real bajo carga real - selección basada en datos en lugar de evaluación teórica
Impact: Selección óptima de framework basada en métricas de producción, no en afirmaciones de proveedores o benchmarks
"La modernización de microservicios combinada con la automatización de machine learning ha cambiado de forma sostenible nuestra plataforma. La arquitectura sin tiempo de inactividad y el procesamiento de correos electrónicos impulsado por IA han mejorado nuestra solución de manera duradera."
Technologies Used
core
machinelearning
persistence
infrastructure
frontend
messaging
integration
caching
devops
security
additional
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