Fundada en 2003, la empresa brasileña Nextar, pionera en el sector del comercio minorista, ofrece un software de terminales de puntos de venta (TPV) accesible, intuitivo y todo en uno, diseñado para simplificar la gestión al mismo tiempo que ofrece a los clientes un control total sobre todos los aspectos de su tienda. Actualmente se utiliza en más de 50 000 tiendas y en más de 190 países.

Desde 2016, la compañía ha confiado en MongoDB para satisfacer sus necesidades de bases de datos, migrando a MongoDB Atlas, la plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB, en 2019. La plataforma de datos para desarrolladores MongoDB Atlas es la columna vertebral esencial de las transacciones de cada tienda, permitiéndoles ver el inventario y los pedidos al tiempo que proporciona informes en tiempo real.

En su mayor parte, los clientes de Nextar son comercios pequeños, como tiendas locales, que venden principalmente -o exclusivamente- en el mundo físico. Eso significaba que tenían una presencia web limitada y ninguna capacidad de venta en línea, por lo que cuando la pandemia de Covid-19 golpeó a principios de 2020, se presentó un gran desafío. Los cierres obligatorios forzaron el cierre de estos establecimientos minoristas, por lo que Nextar decidió crear un dominio de comercio electrónico en el que cada uno de sus clientes pudiera crear su propia tienda web a medida.

"Cada venta se sincroniza con MongoDB y se refleja en tiempo real en el catálogo correspondiente, y es lo suficientemente flexible como para que las tiendas individuales configuren si quieren mostrar artículos agotados, por ejemplo", explica Samir Braga, CIO de Nextar.

Nextar conocía otras soluciones de búsqueda en el mercado, pero sabía que había complejidades adicionales relacionadas con la sincronización de los datos de la base de datos con un motor de búsqueda complementario. Eligieron Atlas Search porque se integra directamente sobre sus datos en Atlas, lo que les permite añadir fácilmente funciones de búsqueda basadas en Lucene a una aplicación sin tener que instalar un motor de búsqueda y un mecanismo de sincronización adicionales. Esto permitió a Nextar simplificar la arquitectura de su aplicación y dedicar más tiempo a proporcionar las funciones que necesitan sus clientes. Además de utilizar Atlas Search para sus portales de venta en línea, también decidieron utilizarlo para la búsqueda de catálogos en su conjunto de aplicaciones, y para Nexapp, un sistema de gestión de informes sobre ventas y flujo de caja y APP de nuevas ventas.

"Necesitábamos una herramienta de búsqueda que pudiera gestionar búsquedas complejas que agregaran datos en múltiples dimensiones, por ejemplo, por periodo de tiempo o tipo de producto. Atlas Search puede hacerlo sin necesidad de capas adicionales ni de mantener otros componentes de estructura. Nos ofrece todo lo que necesitamos en una sola plataforma", añade Braga.

"Cada tienda funciona como su propia colección de datos, así que, por ejemplo, si quiero encontrar manzanas en la tienda A, no necesito buscar manzanas en todas las colecciones, sólo necesito buscar en esa tienda", continúa Braga. "Cada tienda también tiene su propio código específico de tienda, por lo que podemos realizar búsquedas más rápidamente".

Nextar también está implementando Atlas Search en tres de sus aplicaciones más recientes. Nex on web, la plataforma web de la compañía, es una solución multi-tenant que se centra en proporcionar movilidad y nuevas posibilidades a sus clientes en un entorno distribuido y rápido - un gran ajuste para Atlas Search dadas las necesidades de rendimiento de datos y búsqueda implicadas. Nex E-Commerce, también conocido como Catalogo, es una solución de comercio electrónico B2C para los clientes de Nextar. Permite que los productos de la plataforma de Nextar estén disponibles para pedidos y compras en línea de forma rápida y eficaz. El equipo de Nextar utiliza Atlas Search para buscar y clasificar los resultados según diversos criterios, de forma que el usuario final pueda encontrar rápidamente los productos más relevantes. Y por último, Nex on App, la versión de Nextar para aplicaciones, está integrada con todo el ecosistema de la plataforma y permite a los clientes de la empresa acceder a una amplia variedad de funcionalidades en la palma de su mano. En este caso, Atlas Search se utiliza para ayudar en la búsqueda y agregación de pedidos y ventas.

Además, las capacidades multicloud de Atlas son cruciales para Nextar, ya que necesitaban una plataforma que les permitiera migrar del almacenamiento de datos local a la nube. Nextar utiliza Amazon Web Services y Google Cloud Platform para alojar sus datos en la nube. "Originalmente los datos se almacenaban en las instalaciones, pero ahora estamos centralizando estos datos en la nube. Creemos que Atlas es la plataforma más adecuada para apoyarnos en nuestra migración completa a la nube", explica Sérgio Trovatti Uetanabaro, CTO de Nextar.

Samir Braga, CIO, Nextar

Ahora, los clientes de Nextar de todo el mundo, tanto si ofrecen 60 como 60.000 productos, pueden vender fácilmente en línea y seguir siendo rentables incluso durante el cierre forzoso de su negocio. Para Nextar, la combinación de rapidez y sencillez es uno de los principales atractivos de Atlas Search.

"Después de implementar Atlas Search, pudimos respirar tranquilos porque es capaz de soportar más conexiones sin tener que mantener otros componentes de la estructura, lo que significa un mayor tiempo de actividad y una latencia reducida", concluye Braga. "Al mismo tiempo, nunca tenemos que preocuparnos por ello; es un problema menos con el que lidiar".

El equipo de Nextar también utilizó la oferta de servicios profesionales Flex Consulting de MongoDB: "Teníamos dificultades para identificar algunos cuellos de botella y sobrecargas de algunos clústeres, y queríamos asegurarnos de que estábamos utilizando las mejores prácticas para Atlas y Atlas Search", comparte Trovatti Uetanabaro. Para mejorar el rendimiento y ajustar los costes de NextWeb, el equipo de servicios profesionales de MongoDB utilizó una herramienta llamada Keyhole para ayudar a medir el rendimiento de los clusters. En concreto, había una docena de consultas de alto uso que utilizaban COLLSCAN, cuatro de las cuales eran bastante lentas (30-120s de tiempo medio), por lo que el equipo se centró en enseñar estrategias de indexado y explicar cómo implementarlas para estas consultas específicas con el fin de mejorar el rendimiento. El equipo de servicios profesionales también proporcionó a Trovatti Uetanabaro y a su equipo detalles sobre cómo entender las distintas métricas disponibles para analizar su propio rendimiento de Búsqueda, a través de la pestaña Métricas de Atlas y otras herramientas. Como resultado, Trovatti Uetanabaro afirma que "estas mejoras han permitido reducir tanto los costos del servicio como el tiempo de respuesta", dos efectos positivos tangibles para Nextar y sus clientes.