Modernisation Microservices avec intégration TensorFlow Machine Learning
Migration d'un Monolithe Hérité vers une Plateforme Cloud-Native avec Communication Client Alimentée par l'IA
Project Gallery
Plateforme Loterie avec ML
Plateforme de loterie avec Machine Learning et analyse alimentée par l'IA
The Challenge
Modernisation d'une plateforme de loterie monolithique complexe avec automatisation pilotée par ML
Cette plateforme européenne leader de loterie en ligne nécessitait la modernisation d'une application monolithique hautement complexe desservant des millions de joueurs de loterie. Le défi consistait à extraire progressivement des microservices du monolithe tout en maintenant des versions continues dans un environnement extrêmement dynamique, plus l'implémentation d'apprentissage automatique pour l'analyse automatisée de la communication client.
Application monolithique hautement complexe nécessitant une modularisation progressive
Cycle de publication extrêmement dynamique nécessitant des déploiements sans interruption
Frontend hérité Spring 4 MVC/JSP/AngularJS nécessitant une refonte complète
Migration de base de données d'Oracle 12 vers PostgreSQL pendant l'extraction de microservices
Besoin d'opération ininterrompue pendant les versions avec support de basculement et CDN
Communication client par email manuelle nécessitant une automatisation alimentée par l'IA
Migration d'infrastructure vers Kubernetes (bare-metal et AWS)
The Solution
Microservices Cloud-Native avec communication client alimentée par l'IA
J'ai dirigé l'effort de modernisation en extrayant des microservices du monolithe hérité en utilisant Spring Boot 2 avec Eureka et Kubernetes Ingress pour la scalabilité. Implémentation d'une architecture sophistiquée de déploiement sans interruption avec équilibreurs de charge Nginx. De plus, développement d'une solution innovante d'apprentissage automatique basée sur TensorFlow pour l'analyse automatisée des emails clients et la génération de réponses.
Extraction de Microservices
Microservices Spring Boot 2 avec découverte de services Eureka et Kubernetes Ingress pour déploiement scalable
Déploiement Sans Interruption
Équilibreur de charge Nginx avec ensembles de serveurs upstream permettant une opération ininterrompue pendant les versions avec support de basculement et CDN
Frontend Moderne
SPA Angular 6 remplaçant le Spring 4 MVC/JSP hérité, avec Ionic pour versions d'applications mobiles et Vue.js pour applications plus petites
Automatisation Email ML
TensorFlow et DL4J (évaluation parallèle) analysant les motifs d'emails clients, envoyant automatiquement des reçus de jeux ou informations
Personnalisation Frontend IA
Pont Java connectant le modèle ML au frontend pour génération automatisée de teasers et adaptation d'interface utilisateur basée sur l'apprentissage automatique
Migration de Base de Données
Migration Oracle 12 vers PostgreSQL pendant l'extraction de microservices avec capacité multi-instance
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Extraction de microservices sans interruption d'un monolithe en production
Problem
L'application monolithique de cette plateforme européenne leader de loterie en ligne servait des millions de joueurs de loterie avec des cycles de version extrêmement dynamiques. Toute interruption signifiait perte de revenus et clients frustrés incapables de placer des paris. Le monolithe était hautement complexe avec des composants étroitement couplés, rendant l'extraction risquée. La migration de base de données d'Oracle 12 vers PostgreSQL devait se produire simultanément sans perturber les opérations.
Solution
Implémentation d'architecture sophistiquée de déploiement sans interruption utilisant l'équilibreur de charge Nginx avec ensembles de serveurs upstream, support de basculement et intégration CDN. Extraction progressive de microservices utilisant Spring Boot 2 avec découverte de services Eureka et Kubernetes Ingress. Construction de capacité d'opération parallèle permettant au monolithe et aux microservices de coexister pendant la transition. Migration vers PostgreSQL de manière incrémentale avec motifs d'écriture double garantissant la cohérence des données.
Migration du traitement de transactions de loterie principales du monolithe vers microservices pendant un weekend de jackpot majeur - zéro interruption, zéro transactions perdues.
Impact
Modernisation complète atteinte sans une seule minute d'interruption de plateforme. Versions continues maintenues tout au long de la période de transition. Les utilisateurs n'ont subi aucune perturbation malgré la transformation architecturale massive se produisant sous la surface. La scalabilité multi-instance a permis de gérer les pics de trafic lors des tirages de loterie majeurs.
Automatisation d'emails alimentée par l'IA avec TensorFlow
Problem
L'équipe du service client traitait manuellement des milliers d'emails quotidiennement - clients demandant des reçus de jeux, posant des questions ou signalant des problèmes. Le traitement manuel était lent, coûteux et sujet aux erreurs. Une reconnaissance de motifs était nécessaire pour classer automatiquement les emails et déclencher des réponses appropriées sans intervention humaine.
Solution
Développement d'une solution innovante d'apprentissage automatique TensorFlow et DL4J analysant les motifs d'emails clients. Entraînement de modèles pour reconnaître l'intention (demande de reçu, requête d'information, signalement de problème) et déclencher automatiquement les actions appropriées. Construction d'un pont Java connectant les modèles ML aux services backend et au frontend pour génération automatisée de teasers. Implémentation d'évaluation parallèle des deux frameworks pour optimiser précision et performance.
Premier flux de réponse email entièrement automatisé - le client a envoyé une demande, TensorFlow a classé l'intention, le système a envoyé le reçu de jeu, le tout en 2 secondes sans intervention humaine.
Impact
Automatisation de la majorité de la communication client par email, réduisant l'effort manuel d'environ 70%. Reçus de jeux et demandes d'information traités instantanément au lieu de heures. Satisfaction client améliorée grâce aux réponses immédiates. La personnalisation frontend pilotée par ML a amélioré l'engagement et les taux de conversion.
Évaluation technologique rapide avec cycles POC de 3 jours
Problem
L'environnement dynamique de cette plateforme européenne leader de loterie en ligne nécessitait une prise de décision rapide sur l'adoption technologique. Les processus d'évaluation traditionnels prenant des semaines ou mois étaient trop lents. Il fallait prouver ou infirmer la viabilité technologique en temps minimal pour maintenir l'élan.
Solution
Établissement d'une méthodologie rapide de proof-of-concept de 3 jours pour évaluer de nouvelles technologies. Réalisation réussie d'un POC de migration d'authentification Keycloak démontrant la faisabilité de transition depuis le système d'authentification hérité. Exécution d'un POC Quarkus prouvant la capacité de réduire considérablement l'empreinte mémoire des services gourmands en ressources. Chaque POC a livré des métriques concrètes et des recommandations de chemin de migration.
POC Keycloak complété en 72 heures avec flux d'authentification fonctionnel - décision de migrer prise le jour même basée sur résultats concrets.
Impact
Accélération des décisions d'adoption technologique de mois à jours. Le POC Keycloak a conduit à une modernisation OAuth2 réussie. L'évaluation Quarkus a permis l'optimisation mémoire pour services intensifs. La méthodologie est devenue standard pour le processus d'innovation de cette plateforme européenne leader de loterie en ligne.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Automatisation service client
Traitement manuel d'emails considérablement réduit grâce à l'automatisation d'apprentissage automatique TensorFlow/DL4J
Disponibilité plateforme
Déploiements sans interruption maintenus tout au long de la modernisation complète incluant les weekends de jackpots majeurs
Économies coûts infrastructure
Migration PostgreSQL éliminant les coûts de licence Oracle, optimisation Quarkus réduisant l'empreinte mémoire
Délai de mise sur le marché
Évaluation technologique accélérée de mois à cycles de proof-of-concept de 72 heures
Amélioration expérience utilisateur
SPA Angular 6 et applications mobiles Ionic remplaçant le Spring MVC/JSP hérité améliorant engagement et conversion
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Reconnaissance de motifs d'emails TensorFlow pour service client
Modèles d'apprentissage automatique analysant l'intention des emails clients et déclenchant automatiquement des réponses appropriées (reçus de jeux, informations, escalade de problèmes)
L'une des premières plateformes de loterie allemandes à déployer l'automatisation de communication client alimentée par IA
Impact: Réduction de 70% du traitement manuel d'emails, réponses automatisées sub-2 secondes, satisfaction client améliorée grâce aux réponses instantanées
Migration monolithe vers microservices sans interruption
Architecture d'équilibreur de charge Nginx avec ensembles de serveurs upstream, basculement et CDN permettant opération continue pendant extraction progressive de services
Maintien d’une disponibilité très élevée pendant la transformation architecturale complète, y compris les weekends de jackpots majeurs avec trafic de pointe, sans interruptions perceptibles pour les clients
Impact: Zéro perte de revenus ou frustration client malgré modernisation massive. A prouvé que la migration de monolithe ne nécessite pas de fenêtres de maintenance.
Personnalisation frontend pilotée par ML
Pont Java connectant les modèles TensorFlow au frontend pour génération automatisée de teasers et adaptation d'interface utilisateur basée sur prédictions d'apprentissage automatique
Personnalisation en temps réel alimentée par modèles ML backend - sans précédent pour plateformes de loterie
Impact: Amélioration de l'engagement utilisateur et des taux de conversion grâce au contenu et recommandations personnalisés par IA
Méthodologie POC technologique de 3 jours
Framework rapide de proof-of-concept livrant résultats concrets et recommandations de migration en 72 heures (Keycloak, Quarkus, etc.)
Accélération des décisions d'adoption technologique de mois à jours avec prototypes fonctionnels et métriques
Impact: Innovation rapide activée tout en maintenant l'élan de livraison. Adoptions Keycloak et Quarkus basées sur POCs réussis.
Évaluation parallèle de frameworks (TensorFlow + DL4J)
Déploiement simultané de TensorFlow et DeepLearning4J pour analyse d'emails, comparant précision et performance en production
Comparaison de frameworks ML en conditions réelles sous charge réelle - sélection basée sur données au lieu d'évaluation théorique
Impact: Sélection optimale de framework basée sur métriques de production, pas sur revendications de fournisseurs ou benchmarks
"La modernisation microservices combinée à l'automatisation de machine learning a durablement changé notre plateforme. L'architecture sans interruption et le traitement des emails alimenté par IA ont durablement amélioré notre solution."
Technologies Used
core
machinelearning
persistence
infrastructure
frontend
messaging
integration
caching
devops
security
additional
Besoin de modernisation héritée avec Machine Learning ?
Si votre organisation nécessite une transformation progressive monolithe vers microservices avec automatisation alimentée par IA et déploiements sans interruption, discutons de votre stratégie de modernisation.
Planifier une consultation