Intégrez Votre Moteur de Réservation

Client : Un agrégateur hôtelier de taille moyenne basé aux États-Unis, cherchant à étendre son inventaire européen.

Défi : Le client rencontrait des problèmes majeurs d'Integration Moteur Reservation Voyage, avec une fragmentation des API fournisseurs entraînant des erreurs de synchronisation et des délais de mise à jour des prix inacceptables.

Solution : Notre équipe augmentée de développeurs Python a conçu une couche d'abstraction middleware. En utilisant Django et Celery pour les tâches asynchrones, ils ont unifié les protocoles de communication disparates des différents fournisseurs hôteliers en une seule interface standardisée. L'équipe a également implémenté un système de cache intelligent (Redis) pour réduire les appels API redondants.

Résultat : Le système a permis une intégration de nouveaux fournisseurs 2x plus rapide et a éliminé 95% des erreurs de synchronisation d'inventaire.

Client : Une Agence de Voyage en Ligne (OTA) majeure spécialisée dans les vols multi-destinations.

Défi : La latence élevée lors de l'Integration Moteur Reservation Voyage sur leur système legacy causait un taux d'abandon de panier élevé lors des recherches complexes.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de trois ingénieurs Python seniors. Ils ont migré l'architecture monolithique vers des microservices basés sur FastAPI. Cette nouvelle architecture a permis de paralléliser les requêtes vers les GDS (Amadeus et Sabre) et de traiter les réponses de manière non bloquante. L'équipe a également optimisé les algorithmes de parsing des données XML.

Résultat : Une réduction de la latence de recherche de 40%, entraînant une augmentation directe du taux de conversion de 15%.

Client : Une startup en forte croissance proposant une solution de mobilité multimodale (train + avion).

Défi : L'impossibilité de gérer les pics de trafic lors des ventes flash à cause d'une mauvaise Integration Moteur Reservation Voyage qui ne supportait pas la charge.

Solution : Nos experts ont mis en place une solution d'auto-scaling sur AWS utilisant Python et Kubernetes. Ils ont réécrit les connecteurs critiques pour qu'ils soient stateless, permettant une montée en charge horizontale immédiate. De plus, une file d'attente robuste a été intégrée pour lisser les pics de demandes de réservation sans faire tomber le moteur central.

Résultat : La plateforme a maintenu un uptime de 99.99% lors du Black Friday, traitant un volume de transactions 5 fois supérieur à la normale.