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O’Clock, el startup de social countdowns que descansa sobre Google App Engine

Thursday, January 29, 2015

O’Clock es una plataforma de cuentas regresivas sociales que nos ayuda a recordar los momentos importantes de la vida. Solo basta acceder al sitio www.oclck.com o descargar la App, programar una cuenta regresiva social (o seguir una existente) y comenzar a interactuar con nuestros amigos (y/o desconocidos) para compartir esa ansiada espera.
Los relojes están organizados en la plataforma por ubicación (mediante geolocalización) o tendencias y se pueden acelerar y/o compartir por redes sociales o incrustarlos en otros sitios web. Hasta el momento hemos recibido el reconocimiento de múltiples organizaciones, entre los que destacan Angelhack, AppCampus, AppMyCity, IncubaUC, AppCircus y desde hace pocos días, formamos parte del programa Startup Launch.

La plataforma web ha sido construida en Python (algunos procesos con Django y otros sin framework para agilizar los tiempos de respuesta), el motor DB para datos persistentes es MySQL, la App fue desarrollada de forma nativa con Android SDK, y utilizamos algunos servicios externos mediantes APIs como Mandrill y PubNub entre otros, para concentrar nuestro foco en el producto.
Sin embargo, el servicio más importante que utilizamos y que nos ha permitido escalar tranquilos es Google App Engine. Los peaks de uso de O’Clock ocurren en la proximidad de fechas emotivas (San Valentín, Navidad, año nuevo, etc...), y utilizar esta plataforma como servicio nos permite descansar en problemas de escalamiento, sin estar despiertos a las 2 de la mañana por un peak de usuarios. El apoyo de los Google Developer Experts ha sido vital prensa

El rendimiento no era óptimo.

La experiencia de un usuario en Europa era distinta a la de un usuario en Latinoamérica.

Y si bien intentamos prescindir de Django (framework) para agilizar algunos procesos, nos dimos cuenta que no era suficiente, y fue entonces cuando tocamos la puerta (o más bien el Hangout) de los Google Developer Experts Hernan Liendo (Argentina) y David Cifuentes (Colombia), quienes no solo nos ayudaron a resolver algunas dudas específicas, sino que también nos dieron los siguientes consejos que tuvieron gran impacto en el rendimiento y experiencia:

Cambiar de Blobstore a Cloud Storage para el almacenamiento de imágenes: Mejoramos el rendimiento, obteniendo el máximo potencial de la infraestructura y distribuyendo las imágenes para que los usuarios que descarguen el contenido lo hagan desde un punto cercano (y por lo tanto, más rápido).

Pasar de SQL a GAE Datastore: Con esta medida hemos podido mejorar la velocidad/rendimiento de la plataforma, considerando algunas cualidades como el manejo de entidades que nos permiten seguir escalando tranquilos.

def create_file(filename,fil): write_retry_params=gcs.RetryParams(backoff_factor=1.1) content_type=mimetypes.guess_type(filename)[0] Este método recibe el nombre de la imagen y el contenido de esta como parámetro, dentro del método obtiene el MIME Type ('image/jpeg','image/bmp') del archivo, luego usando la librería cloudstorage, creamos un nuevo archivo usando el modo 'w', pasando además el nombre de la imagen, el tipo de contenido, y la opción para dejar un enlace público a la imagen ('x-goog-acl':'public-read'), luego se lee el contenido de la imagen y se escribe en el nuevo objeto de gcs, y finalmente se retorna la url para acceder a la imagen en GCS. Gracias al apoyo de inversionistas ángeles, en 2015 hemos traído nuestra operación a San Francisco (EE.UU), donde esperamos acelerar el desarrollo. Los invitamos a seguir o crear las cuentas regresivas sociales para esas fechas importantes que no quieren dejar pasar.
Este post ha sido creado por Guillermo Díaz, fundador y CEO de O’Clock.

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