Oppgaven hos Moso AS fokuserte på å sortere feilpostene som kom til databasen, sende disse feilpostene til støttepersonell, og også utvikle dem på AWS-systemer. For å forstå arbeidssystemet fullt ut, fokuserte jeg på to hovedtemaer. Først analyserte jeg databasebehandling. Deretter jobbet jeg med AWS-systemer, spesielt Lambda, Serverless Application Model og Relational Database Service.

Under utviklingsprosessen brukte jeg ekte data samlet inn fra lokale brukere. Python-språket ble brukt til å skrive den nødvendige applikasjonen. MySQL ble brukt til databasetilgang og -administrasjon. Disse verktøyene tillot meg å holde kontakten med AWS-servere.

Jeg utarbeidet en detaljert oppdragsplan for å gjøre fremdriften av oppdraget mer ryddig og unngå unødvendige repetisjoner. Dette veikartet ga trinnvise veiledninger for beslutningsevalueringer. Scrum-metodikk ble brukt for planen. Det ble laget sprints. Jira-applikasjonen ble brukt til å bruke Scrum-metoden.

Systemet fungerer på tre separate tabeller. Den første tabellen er tabellen som inneholder alle systemdataene, den andre tabellen er tabellen som inneholder ID-nummeret til den siste raden i den første tabellen i den siste spørringen, og til slutt tabellen som inneholder dataene som skal sendes til støttepersonell. Systemet spør i databasen hver time mellom kl 07.00 og 15 på hverdager, henter data med feilposter fra databasen og sender til støttepersonellet som skal gjennomgå feilpostene i JSON-format.

Avslutningsvis gir denne oppgaven et eksempel på utviklingsprosessen for lokal og skybasert databasebehandling. Rollen ga ikke bare tekniske ferdigheter, men også evnen til å løse utfordringer i AWS-miljøet.