Andmetics mit Magento 2 bei GNTM

Anlässe wie diesen gibt es nicht oft, daher sind wir sehr stolz auf unseren langjährigen Kunden Andmetics, der als offizieller Partner von Germanys Next Top Model 2021 im Fernsehen zu sehen war.

Dass diese große Angelegenheit einiges an Vorbereitungen für den Magento Webshop benötigt ist natürlich klar. In diesem Beitrag möchten wir euch einen kleinen Eindruck davon geben, welche Schritte nötig sind, um einen derartigen Auftritt optimal vorbereitet zu meistern.

Erstgespräch 2020 – Traffic Vorbereitung

Das Erstgespräch mit dem Kunden fand schon im Februar 2020 statt, wobei es in erster Linie um eine Einschätzung der Größenordnung dieses Events und der notwendigen Vorbereitung darauf ging. Wichtig war für uns natürlich eine Einschätzung, wie viel Traffic bzw. Seitenaufrufe pro Sekunde womöglich auf den Shop zukommen werden. 

Ein Fernsehformat wie GNTM bedeutet enorm viel Interaktion mit dem Webshop. Deshalb war es für uns höchste Priorität, dass der Shop für diesen großen Ansturm vorbereitet ist, um jegliche Ausfälle zu vermeiden. Durch die flexible Architekturgestaltung von Magento konnten wir mehrere Varianten prüfen.

Wir haben drei Optionen für den Kunden aufbereitet und möchten euch diese natürlich nicht vorenthalten:

  1. Ein zusätzliches Caching durch Amazon Web Services (AWS) einführen (Cloudfront von AWS)
  2. Ein self-hosted Cluster auf Basis von Kubernetes um grundsätzlich  horizontal skalierbar zu sein
  3. Komplette Auslagerung in die AWS Cloud

Testung Ist-Zustand

Damit wir die beste Wahl treffen konnten, haben wir mittels Lasttests die Auslastung auf dem bisherigen Server überprüft. Die gewonnenen Daten wurden analysiert, dementsprechend aufbereitet und dem Kunden präsentiert.

Bei dem Gespräch mit Andmetics wurde der nächste Schritt besprochen. In diesem sollte ein zusätzliches Caching der Assets (Bilder, usw.) via Cloudfront von AWS eingeführt werden. 

Dies sollte dann einiges an Last vom Server nehmen und wir waren bereit für die nächsten Tests.

Einsatz der AWS-Cloudfront und Performance-Tests

Nachdem das zusätzliche Caching mittels Cloudfront von AWS umgesetzt war wurden weitere Lasttests durchgeführt. Ziel war es zu ermitteln, ob der Shop auch standhält, wenn mehrere tausend Benutzer gleichzeitig pro Sekunde einen Warenkorb anlegen.  Die Testdaten wurden ausgewertet und die Ergebnisse sahen schon sehr vielversprechend aus aber wir waren noch nicht am Ziel angekommen. Die Erkentnisse wurden analysiert und die beste Option für den Kunden abgeleitet und besprochen.

Ausfallsicheres System – Entscheidung

Uns blieben also noch genau zwei Möglichkeiten um bestmöglich auf den erwarteten Ansturm vorbereitet zu sein. Entweder auf den CopeX-Kubernetes Cluster zu setzen oder in die AWS-Cloud zu migrieren. Gemeinsam haben wir uns dazu entschlossen den Shop komplett in die AWS Cloud zu migrieren. Diese Option ist zwar die komplexeste, aber auch diejenige womit eine enorme horizontale Skalierung erreicht werden konnte. Durch das Auto-scaling von AWS lassen sich die Server, die zum Einsatz kommen, dynamisch auf Basis der aktuellen Last steuern. An dieser Stelle auch kurz ein Dankeschön an KaWaCommerce die uns hierbei unterstützt haben.

Vor der TV-Aussendung wurde der Shop nochmals auf Herz und Nieren getestet, um auch wirklich ein perfektes Ergebnis zu liefern. 
Die gesamte „Customer – Journey “ wurde nochmals durchdacht und protokolliert. 

Direkt nach dem Event wurde der Shop auch einem Update auf Magento 2.4.2 unterzogen. Das war unter Anbetracht der Anzahl von knapp 100 zusätzlichen Modulen, die im Projekt integriert sind, nicht gerade einfach. Eine besonders große Herausforderung war es die vielen verschiedenen Module zu aktualisiseren, um mit der neuen Magento Version wieder die gleiche Funktionalität zu erzielen.

Wir gratulieren dem Team von Andmetics nochmal ganz herzlich zu diesem einzigartigen Event und dem tollen Auftritt im Fernsehen und freuen uns, dass wir im Hintergrund Teil davon sein konnten.

Wenn ihr mehr über das Projekt erfahren wollt:


Hier geht´s zum Andmetics Projekt

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