A SNCF dimensiona o aplicativo de emissão de tickets com o MongoDB Atlas para atender à crescente demanda.

A SNCF é o operador ferroviário nacional da França. Sua missão é simplificar as viagens oferecendo serviços de transporte de passageiros e cargas contínuos e sustentáveis. Uma maneira de conseguir isso é com o SNCF Connect, um aplicativo projetado e desenvolvido por uma organização interna chamada SNCF Connect & Tech. Um terço da população da França usa o aplicativo para procurar rotas, reservar tickets e obter as últimas informações sobre trens, ônibus e outros modos de transporte público.

Este aplicativo é fundamental para as operações da SNCF. Mais de 550.000 tickets são vendidos pelo aplicativo todos os dias, e esse volume continua crescendo rapidamente. Entre 2022 e 2024, as vendas anuais saltaram de 190 milhões para 209 milhões. O aplicativo também precisa ser dimensionado para lidar com os picos sazonais, como o período de vendas de Natal, que começa em outubro.

“As vendas de Natal são o maior evento comercial do ano para a SNCF Connect”, disse Vincent Liboutet. “Isso dá aos passageiros a oportunidade de planejar suas viagens com antecedência. Eles podem navegar pelo horário, encontrar os melhores preços de ticket, e nós adicionamos novos destinos para garantir que o maior número possível de pessoas possa usar o transporte público durante as festas.”

Em 2023, o banco de dados por trás do SNCF Connect processava 1 milhão de conexões por minuto, um aumento em relação às 300.000 conexões por minuto do ano anterior. O período de vendas de primavera, que começa no fim de janeiro, é outro período movimentado: 1,3 milhão de tickets foram vendidos em apenas um dia, um aumento de 29% em relação a 2022.

Tornando o aplicativo mais escalável e mais fácil de gerenciar com o MongoDB Atlas.

Superando as limitações do banco de dados legado

À medida que a SNCF Connect se tornava popular, os administradores de banco de dados da empresa começaram a enfrentar problemas de manutenção e escalabilidade. A arquitetura original do banco de dados também era inadequada para integrar novas funcionalidades de negócios, o que limitava sua capacidade de atender às mudanças nas expectativas dos passageiros.

Em 2022, a empresa decidiu procurar uma nova solução para substituir seu banco de dados Oracle. Usamos o MongoDB em outras áreas da empresa desde 2014 e lançamos nosso primeiro projeto com o MongoDB Atlas em 2019", revelou Valérie Pujol. "Adotar o MongoDB Atlas para esse projeto foi uma escolha natural: ele tem o modelo de documentos ideal e, com nossa experiência interna, estávamos confiantes de que poderíamos migrar do Oracle para o MongoDB Atlas com o mínimo de interrupção para os clientes."

Otimizando a transferência de dados e os testes em todas as etapas da migração

A SNCF Connect & Tech formou uma equipe multidisciplinar e trabalhou com o MongoDB para projetar a solução. Eles definiram os requisitos técnicos e de segurança relacionados a RTO, RPO, purga e backup contínuo, criaram o modelo de documentos e discutiram a melhor forma de transferir os dados para o MongoDB Atlas.

A equipe desenvolveu um processo assíncrono para transferir 130 milhões de pedidos do banco de dados legado para o MongoDB Atlas. Eles usaram uma ferramenta de observabilidade para monitorar a migração em tempo real e configurar um plano de recuperação em caso de interrupção. Mecanismos de controle de taxa foram implementados para garantir a qualidade ideal do serviço regulando o fluxo de dados entre os dois bancos de dados.

A transferência completa dos dados levou 18,5 horas, e a transferência final das alterações de pedidos, realizada 48 horas antes da migração definitiva, levou apenas 30 minutos.

A implementação foi dividida em quatro etapas para realizar a migração gradual do Oracle para o MongoDB Atlas. Testes de desempenho, confiabilidade de API, processamento em lote e escalabilidade foram realizados em todas as etapas. "Nossos testes confirmaram que o MongoDB Atlas era a escolha certa — não havia nada a apontar", acrescentou Valérie Pujol. “Por exemplo, as operações de gravação do MongoDB não tiveram impacto na latência da API de negócios”.

Implementando uma estratégia rigorosa e sistemática de gerenciamento de índice

Para otimizar o desempenho do banco de dados MongoDB, a equipe implementou uma estratégia de gerenciamento de índice estrita e sistemática. Os índices são divididos em duas categorias: técnicas e de negócios, e foram projetados e testados para atender às necessidades do aplicativo, minimizando o impacto nas operações de gravação.

“Os índices técnicos são usados principalmente para estruturar e organizar coleções de acordo com os critérios internos da plataforma. Os índices comerciais têm vários casos de uso, como permitir que os clientes encontrem tickets pesquisando com o número de referência e o nome do cliente”, explicou Valérie Pujol. “Também temos vários índices para os critérios de busca estendidos usados pelas equipes de suporte ao cliente.”

Um índice TTL foi colocado no campo ‘lastModifiedDate’ para pedidos para automatizar a limpeza. Há também um acionador nos eventos de exclusão dessas coleções para capturar pedidos excluídos e iniciar uma função Atlas para as entradas associadas.

Planejamento para emergências

Para garantir que o aplicativo ainda pudesse acessar as informações corretas caso houvesse um problema durante a migração para o MongoDB Atlas, a equipe implementou um rollback. Uma coleção mapeou os identificadores do Oracle e do MongoDB até o nível de subdocumento para que o aplicativo pudesse usar a cópia do Oracle caso os dados não estivessem disponíveis na fonte primária.

Quando os sistemas estavam sendo executados em paralelo, eles implantaram uma ferramenta para classificar qualquer diferença entre os dois bancos de dados gerados pela atividade do cliente. Isso acelerou a análise de impacto e a ação corretiva, e a ferramenta foi usada para identificar o melhor momento para mudar para o MongoDB como o principal banco de dados, sem impacto para os usuários.

“Graças ao compromisso e à experiência da nossa equipe e do MongoDB, a migração foi um sucesso retumbante”, disse Valérie pujol. “O projeto foi perfeito e houve pouca interrupção para os usuários do SNCF Connect.”