Klarify - ALK

バックエンドの書き換えとロジックの実装:

最初の課題は、ALKアレルギーアプリのバックエンド全体を書き換えることでした。これには、主要なコンポーネントを廃止しながら、アプリ全体に新しいロジックを導入することが含まれました。複雑な既存のバックエンドアーキテクチャを理解するためには、大きな努力、試行錯誤、そして詳細な分析が必要でした。

リアルタイムと管理のしやすさ:

クライアントは、アプリを容易に管理でき、リアルタイムの更新を提供することを望んでいました。そのためには、効率的なデータ取得を提供し、負荷時間を最小限に抑える新しい技術を採用する必要がありました。

新しい技術の活用:

アプリの革新的な機能を見せ、独自のユーザー体験を創出したいと考えたALKは、市場で広く使用されていない新技術を取り入れることを目指しました。

引き継ぎとタイムリーな完了:

別のエージェンシーからプロジェクトを引き継ぎ、同じ3か月の期間内に完全な書き換えを提供することは大きな課題でした。開発プロセスを継続するために、既存のコードベースを迅速かつシームレスに理解する必要がありました。

アレルギーロギング機能:

私たちのチームは、ユーザーが気分や薬の摂取を記録し、空気中または地面におけるアレルゲンレベルに基づいて日々の習慣を追跡できる包括的なアレルギーロギング機能を実装しました。ユーザーはアレルギーに関連する情報を簡単に記録でき、アレルギーの認識と管理が向上しました。

バックエンドの変革:

最適なパフォーマンスを確保するために、既存のバックエンドをNetflixが使用しているのと似たバックエンドアーキテクチャに切り替えました。Apache Kafkaトンネルやマイクロサービスなどの技術を利用して、各ユーザーのデータを個別に取得し、0.8ミリ秒未満の超高速なロード時間を実現しました。

アプリの最適化:

綿密な最適化努力により、アプリのサイズを60MBからわずか15MBに削減しました。この最適化により、アプリのフットプリントが減少し、インストールおよび更新時間が改善され、ユーザーエクスペリエンスが向上しました。

空気の質と花粉の統合:

私たちは、Breezometerという先進的な空気質および花粉データプロバイダーとアプリを統合しました。これにより、ユーザーは自分の位置情報や選択したエリアに基づいたリアルタイムの空気質と花粉の測定値にアクセスできるようになりました。このデータは、アレルギーカレンダーなどのさまざまなアプリ機能で利用され、アレルギーに関連する過去の情報を提供しました。

動的クイズとFaD iFrame:

私たちは、各ユーザーのために独立して生成される動的クイズを実装し、ユーザーを引きつけ、パーソナライズされたコンテンツを提供しました。アプリはユーザーの応答に基づいて関連するコンテンツを生成し、エンゲージメントと情報の普及を向上させました。さらに、私たちは、アプリ内で動的に生成される医師検索ツール（FaD）iFrameを組み込み、ユーザーが包括的な医師検索ツールにアクセスできるようにしました。

データベースとインフラの移行:

アプリのデータベースをWatermelonからSQLiteに、コンテンツ管理をContentfulからStrapiに、ストレージをFirebaseからAmazon S3に移行しました。これらの移行により、スケーラビリティ、パフォーマンス、データ管理の能力が向上しました。

カスタムSDKの開発:

アプリの機能と更新をより良く制御するために、カスタムソフトウェア開発キット（SDK）を開発しました。これらのSDKにより、ALKは新しいビルドやバージョンリリースを必要とせずアプリの更新を行うことが可能になり、柔軟性と迅速な機能の強化が実現しました。