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CI&T + AWS:

加速云端部署，驱动汽车拍卖业务升级

一家领先的企业级软件服务商，为北美超过 200 个分布式运营站点提供支持。其核心平台负责管理庞大的商业客户与机构合作伙伴网络，处理着海量的高频交易、复杂的运营工作流以及数据密集型任务。

面临挑战:
市场剧变下的迫切转型

该企业正处于市场转折的关键时刻。随着一家主要竞争对手的退出，大量市场需求涌入，快速扩展业务成为当务之急。然而，其现有的架构（在每个客户站点部署独立服务器）已无法支撑未来的增长。为了应对即将到来的市场洗牌，企业只有 12 到 15 个月 的窗口期来完成云转型。

其老旧平台基于复杂的 Java 架构和传统的客户端-服务器（Client-Server）模式，存在深度的相互依赖性。尽管团队意识到了上云的紧迫性，但他们在以下方面仍缺乏清晰的方向：

迁移策略： 如何为每个系统组件选择最合适的迁移路径？

架构验证： AWS 架构能否承载拍卖业务特有的高并发负载？

企业信心： 如何建立内部对云转型的信心？

实施路线图： 如何制定切实可行的计划，将业务中断降至最低？

知识转移： 如何确保内部团队掌握长期运维所需的技能？

客户急需一种快速、低风险的方法来验证云的可行性，并为整个迁移之旅注入动力。

解决方案

CI&T 提出了一项 AWS “基于体验的加速”（Experience-Based Acceleration, EBA）迁移派对 ——
这是一个聚焦于概念验证（POC）的举措，旨在快速验证迁移模式并构建云能力。

战略评估

  • 对现有架构进行初步迁移评估
  • 筛选出用于 POC 的候选应用与组件
  • 确立清晰的业务与技术目标

EBA 迁移设计

  • 为期 3 天的冲刺活动： 组建了由 CI&T、AWS 和客户方组成的跨职能团队。
  • 迁移模式：
    • 重新托管: 针对快速迁移。
    • 平台重构: 针对战略性增强。
    • 低干扰式数据传输/服务迁移
  • 设计了分四个阶段进行的实践式学习框架:
    • 高管协同
    • 云就绪
    • 加速推进
    • 规模化转型

突破性创新：端到端 AI 驱动开发

这是 CI&T 首个完全由 AI 加速的迁移项目,
生成式 AI 在整个过程中发挥了核心作用：

  • AI 架构分析： 自动映射旧系统组件
  • AI 结对编程： 缩短了约 70% 的开发时间
  • AI 生成基础设施即代码 (IaC)： 极速搭建环境
  • 自动化测试： 测试覆盖率提升了 5 倍
  • 持续重构与文档： AI 辅助代码优化及实时生成技术文档
  • AI 仿真建模： 模拟对比不同迁移路径的优劣

成果： 将原本需要数月的工作量压缩至数天，同时降低了风险并提升了交付质量。

POC 实施细节

  • 构建 CloudAMS 原型环境，包含两大核心微服务：用于拍卖配置的“销售场次服务 (Sale Event Service)”与用于处理竞价的“出价处理服务 (Offer Handling Service)” 。
  • 开发轻量级 React 前端，用于演示和验证后台管理功能。
  • 实施关键 AWS 服务，以验证系统架构在云端的可行性。
  • 与 AWS 专家协同，进行实时的技术攻关与故障排查。
  • 沉淀技术文档，详细记录迁移模式与项目复盘经验。

所使用技术栈

  • AWS服务: ECS, API Gateway, EventBridge, SQS, S3, CloudFormation
  • 前端: React, TypeScript
  • 后端: Go
  • DevOps: Docker, AWS CloudFormation
  • AI开发工具: Roo Code, Claude 3.7
  • 数据库: DynamoDB
  • 监控: CloudWatch
  • 安全: AWS WAF, AWS Shield

成果

此次 EBA 迁移派对不仅提供了技术验证，更带来了切实的商业成果：

技术验证

  • 验证迁移模式： 成功跑通了拍卖管理系统专属的云迁移路径。
  • 确认架构可行性： 实证了 AWS 架构承载高并发拍卖业务负载的能力。
  • 沉淀复用资产： 创建标准化的迁移模板，为后续项目提供可复用的资产支持。
  • 识别关键风险： 明确了需重点关注的系统集成节点，规避潜在技术风险。
  • 建立性能基线： 制定了云端运营的性能基准指标，实现系统表现的可量化。

企业统一性

  • 打破组织壁垒： 消除了业务团队与技术团队之间的沟通隔阂（Silos），促进跨部门协作。
  • 培养实操能力： 帮助核心骨干积累了第一手的云端实操经验。
  • 建立统一认知： 促使团队对迁移面临的挑战及应对策略形成深刻的共同理解。
  • 达成战略共识： 就迁移任务的优先级与实施路线图（Roadmap）达成全员一致。
  • 统一沟通语言： 构建了云转型过程中通用的技术与业务词汇体系，降低沟通成本。

商业论证与价值分析

  • 成本预测： 产出基于数据的云成本结构预测与洞察，为预算制定提供依据。
  • 识别增效： 明确识别了云迁移在运营层面带来的具体效率提升点。
  • 量化提升： 对关键业务流程的潜在性能提升幅度进行了量化分析。
  • 规划时间： 制定了切实可行的全量迁移时间表与预估方案。
  • 建立指标： 构建了用于衡量迁移成效的指标体系。

财务成果

  • 验证重大商机： 成功锁定总额达 130 万美元 的 AWS 年度经常性收入 (ARR) 机会。
  • 确认收入指标： 落实并确认了 10.9 万美元 的月度经常性收入 (MRR)。
  • 促成定价协议： 支持了三年期总值 470 万美元 的跨服务私有定价协议 (Private Pricing Agreement) 的落地签署。
  • 建立分阶段收入模型： 确立了两阶段收入策略的基础：
    • 评估阶段： 4.2 万美元 MRR。
    • 迁移阶段： 6.7 万美元 MRR（作为后续增量机会）。

战略合作伙伴关系

  • 深化战略联盟： 加深了 CI&T、AWS 与客户三方之间的紧密协作关系。
  • 构建交付基础： 确立长期联合实施的合作框架。
  • 驱动业务增长： 打开 AWS 消费量持续增长的通道，明确增值路径。
  • 建立项目动能： 为全面迁移计划确立了良好的启动态势。