Notre stack technologique
Le pilier du succès de App Store axé sur Données
Découvrez les individus passionnés derrière notre outil et les technologies qui l'alimentent.
Rejoignez les 2,000+ leaders de l'industrie mobile qui nous font confiance
AppTweak aide les entreprises à collecter et analyser des données sur leurs performances d'app et de jeux sur App Store et Google Play.
Pour ce faire, nous :
- Collectons des gigaoctets de données chaque jour via des pipelines ETL
- Stockons et organisons ces données dans une large gamme de bases de données.
- Élaborons des algorithmes et des modèles qui génèrent des prédictions et des aperçus pertinents pour nos clients.
- Rendons ces données et aperçus disponibles via des appels API.
- créons des représentations visuelles intuitives et simples d’emploi grâce à ces appels API
Nous déployons ces travailleurs et services via des conteneurs docker fonctionnant sur Kubernetes. Cela nous rend technologiquement agnostiques et nous permet d’utiliser les meilleures bibliothèques et langages pour chaque service ; nous adorons Ruby et l’utilisons autant que possible, mais nous n’avons pas peur d’essayer de nouvelles choses !
Rencontrez Alex, CTO chez AppTweak
Rencontrez les équipes
Les équipes de développement et de Données Science de AppTweak sont organisées en 9 équipes. Une équipe est une unité interfonctionnelle qui a la pleine propriété et autonomie sur un domaine spécifique de l'outil AppTweak.
Équipe Visibilité
Fournir aux éditeurs d’app et de jeux des aperçus exploitables pour surveiller et améliorer la visibilité de leurs illimitées sur les boutiques app.
Équipe Génération de Leads
Augmenter le trafic vers le site web de AppTweak et encourager les prospects à démarrer des essais gratuits.
Squad Customer Lifecycle
Assurer une navigation fluide dans l’outil AppTweak & s’efforcer d’activer et de retenir les utilisateurs.
Squad Analytics
Aider les utilisateurs à mesurer les performances de leurs apps dans les app stores, sur différents marchés et par rapport à d’autres apps.
Squad Conversion
Fournir aux éditeurs d’app et de jeux les outils nécessaires pour optimiser le taux de conversions de leurs illimitées sur les boutiques app.
Squad DeSy
Fournir des outils et des processus pour aider les autres équipes à consolider la cohérence de notre interface utilisateur à travers tous nos produits numériques.
Squad API
Potentialiser le API AppTweak pour étendre sa base de clients et développer des partenariats stratégiques.
Équipe QAWAII
Améliorer l’infrastructure et les outils de AppTweak, et soutenir & partager les connaissances entre les équipes.
Équipe Données Science
Soutenir la croissance des autres équipes en fournissant des algorithmes et des analyses basés sur les données.
Équipe Recherche Ads
Fournir aux éditeurs d’app et de jeux des aperçus exploitables pour surveiller et améliorer la visibilité de leurs illimitées sur les boutiques app.
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Comment nous travaillons
Chaque Squad décide de son organisation, mais en général, suit des sprints de 2 semaines avec les étapes rituelles suivantes :
- Réunions debout : quotidiennes ou plusieurs fois par semaine, selon l’équipe.
- Planifications de sprint et rétrospectives pour commencer et terminer chaque sprint.
- Journées de démonstration : chaque mois, les équipes présentent les fonctionnalités à venir ou récemment publiées à l’ensemble de l’équipe AppTweak.
- Débogage : les bogues sont gérés sur une base hebdomadaire, le jeudi.
Technologies que nous utilisons
Les technologies avancées permettent à nos développeurs et à nos data scientists d'améliorer leurs propres compétences et de développer notre outil de la manière la plus efficace possible.
- Application monopage basée sur React/Redux/Redux-sagas, écrite en TypeScript avec les outils standard (Webpack, Babel, ES6, ESLint et Prettier).
- Le front-end consomme une API REST construite sur Ruby on Rails.
- Solide pipeline CI/CD utilisant concourse et des images Docker.
- Système de conception interne fournissant des composants UI et des directives à utiliser dans l’ensemble de l’outil.
- Le produit SAAS est une application Ruby on Rails servant une application monopage React.
- Les scrapers et crawlers obtiennent leurs tâches à partir de files d’attente SQS et stockent les données dans un mélange de bases de données MySQL, Redshift, MongoDB, PgSQL et Elasticsearch. Ils sont construits en utilisant le langage de programmation Ruby (sans Rails).
- Les API REST JSON sont également construites en Ruby en utilisant le framework léger Grape.
- Déploiement de code : concourse comme pipeline CI/CD pour construire des images Docker déployées sur un cluster Kubernetes hébergé sur AWS.
- Nous surveillons tout en utilisant Prometheus et Grafana pour visualiser les séries chronologiques et les métriques de manière efficace.
- La plupart de nos modèles d’apprentissage automatique sont construits avec Fastai/Pytorch ou Scikit-Learn.
- Prophet s’avère généralement efficace pour nous aider à comprendre nos séries chronologiques.
- L’exploration et l’analyse des données sont effectuées avec Pandas et Numpy.
- La majorité des données qui alimentent nos algorithmes est stockée dans des bases de données MySQL ou MongoDB.
- Nous encapsulons nos algorithmes dans des API REST JSON construites avec Flask.
- Nous déployons en utilisant des images Docker sur un cluster Kubernetes hébergé sur AWS.
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Nos défis techniques
Notre équipe technique est composée d'individus compétents, talentueux et dévoués. Nous décrivons ici certains des défis sous-jacents auxquels ils sont confrontés lorsqu'ils travaillent sur des projets techniques chez AppTweak.
Back-End
- Nous devons construire, maintenir et développer des extracteurs effectuant des millions de requêtes HTTP chaque jour.
- Nous dépendons de sources de données qui peuvent changer sans préavis, ce qui signifie que nous devons être prêts à effectuer des correctifs rapides à tout moment.
- Nous traitons d’énormes quantités de données qui nécessitent beaucoup d’attention pour garantir la performance.
- Nous surveillons de nombreux éléments mobiles et nous assurons qu’ils fonctionnent tous correctement en permanence.
Front-End
- Notre couche frontale a été entièrement modernisée et est maintenant construite en utilisant ReactJS avec Redux et Redux-Saga pour gérer l’état et le chargement de données. Comme le application principal est maintenant entièrement en React, nous souhaiterions améliorer notre architecture front-end en migrant vers une architecture micro-frontale.
- Certaines parties du application (comme notre tableau de mots-clés) doivent afficher des milliers de données, nous devons donc toujours garder à l’esprit l’optimisation des performances.
- Le application évolue constamment avec des versions hebdomadaires. L’un de nos défis est de maintenir un standard front-end de haute qualité.
Données Science
- Nos projets couvrent une partie importante du spectre de l’apprentissage automatique : données tabulaires, clustering, traitement du langage naturel, analyses d’images, analyses de séries temporelles… Notre défi est de trouver, comprendre et utiliser correctement les technologies les plus prometteuses pour chacun de ces domaines.
- Certains de nos algorithmes sont entraînés avec >500M points de données, ce qui nécessite l’optimisation de la convergence et de la gestion de la mémoire.
- Nous entraînons parfois nos modèles sur des GPU et devons optimiser toute la sorcellerie CUDA qui va avec.
- Nous construisons et maintenons des API REST pour servir les prédictions de nos algorithmes, en nous assurant de répondre aux exigences de rapidité du logiciel.
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