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Resumo executivo

A Viveo, um dos maiores ecossistemas de saúde do Brasil, precisava modernizar uma aplicação crítica utilizada no acompanhamento de pacientes oncológicos sem comprometer a continuidade do serviço.

Com o apoio das metodologias da :upd8 combinada com as tecnologias de modernização acelerada por IA da Amazon Web Services (AWS), a empresa acelerou a refatoração do código, reduzindo o esforço estimado de 1.000 horas para apenas 200 horas. Como resultado, a Viveo dobrou a performance da aplicação, reduziu custos do projeto em 67% e passou a operar em uma arquitetura preparada para escala em nuvem.

 

Sobre a Viveo

A Viveo atua como um ecossistema integrado de soluções em saúde, conectando diferentes players da cadeia para garantir eficiência e qualidade no atendimento ao paciente.

A empresa passou por um processo acelerado de crescimento, realizando 27 aquisições, o que trouxe consigo um grande volume de sistemas legados e desafios de integração tecnológica.

Entre suas soluções, destaca-se uma plataforma crítica voltada ao acompanhamento de pacientes com câncer, utilizada por:

  • Mais de 2.400 médicos
  • Mais de 54 mil pacientes atendidos

Essa aplicação está diretamente conectada ao propósito da empresa: cada vida importa.

 

O desafio

Com o crescimento acelerado via aquisições, a Viveo passou a lidar com um ambiente tecnológico complexo e heterogêneo.

A aplicação crítica de acompanhamento de pacientes apresentava desafios relevantes:

  • Código legado com cerca de 250 mil linhas
  • Tecnologia sem atualizações há anos
  • Escassez de profissionais no mercado com conhecimento na stack
  • Infraestrutura on-premises com limitações de escala
  • Alto risco operacional por se tratar de um sistema de missão crítica

A modernização tradicional da aplicação exigiria um esforço estimado de:

  • 1.000 horas de desenvolvimento

Esse cenário criava um dilema: como evoluir a tecnologia sem interromper um sistema essencial para o cuidado com pacientes?

 

Por que AWS e :upd8

A Viveo buscava uma abordagem que fosse além de uma simples migração, era necessário acelerar a modernização com segurança e eficiência.

A escolha da AWS e da :upd8 se deu pela combinação de:

  • Expertise da :upd8 em modernização de aplicações complexas
  • Conhecimento profundo das arquiteturas e serviços AWS
  • Uso de inteligência artificial para análise e conversão de código
  • Capacidade de reduzir drasticamente o esforço manual de refatoração

 

A solução

A solução adotada combinou modernização assistida por IA, metodologia e estratégia com a migração para uma arquitetura cloud-native na AWS.

Modernização automatizada de código

  • Uso de inteligência artificial para leitura e transformação do código legado
  • Padronização do código-fonte em tecnologias modernas
  • Redução significativa da dependência de conhecimento específico

“Saímos de uma aplicação legada, com código escrito ao longo de anos, para uma aplicação atualizada, padronizada e com tecnologias atuais.” Afirma Guilherme Tavone CIO da Viveo.

Redução do esforço de desenvolvimento

  • Redução de 1.000 horas para 200 horas
  • Aumento da produtividade do time interno
  • Liberação de capacidade para inovação

Arquitetura cloud-native

  • Aplicação reestruturada para rodar em ambiente de nuvem
  • Preparação para execução em Kubernetes
  • Melhor aproveitamento de escalabilidade e elasticidade

Evolução da infraestrutura

  • Migração de um modelo on-premises para cloud
  • Eliminação de gargalos de performance
  • Ambiente preparado para picos de demanda

 

Serviços AWS utilizados

  • Amazon EC2
  • Amazon EKS (Kubernetes)
  • Amazon S3
  • AWS Lambda
  • AWS CloudWatch
  • AWS IAM

 

Resultados

A modernização trouxe ganhos expressivos em múltiplas frentes:

🚀 Agilidade e produtividade

  • Redução de 80% no esforço de desenvolvimento
  • Possibilidade de modernizar múltiplas aplicações com o mesmo budget

“Se antes eu tinha budget para uma aplicação, agora posso fazer cinco.” Comemora Tavone.

 

⚡ Performance

  • Aplicação até 2x mais rápida
  • Melhor resposta em cenários críticos

 

💰 Redução de custos

  • Economia de 20% a 30% em comparação ao ambiente anterior
  • Redução do custo de migração da ordem de 67%.
  • Otimização do uso de recursos com modelo sob demanda

📈 Escalabilidade e resiliência

  • Arquitetura preparada para picos de acesso
  • Maior confiabilidade para um sistema de missão crítica

👨‍💻 Sustentação e evolução tecnológica

  • Eliminação da dependência de tecnologias obsoletas
  • Facilidade para encontrar profissionais no mercado
  • Base moderna para inovação contínua

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