Por Bruno Souza*

A experiência do usuário é um componente fundamental para o sucesso de produtos digitais. As plataformas de streaming são um ótimo exemplo disso, e têm no tempo de carregamento dos vídeos um dos indicadores-chave de desempenho – com impactos diretos nas conversões e na experiência de maneira ampla. Mas não são só os engenheiros das plataformas de streaming que estão atentos a este movimento e a esta demanda crescente por disponibilidade e agilidade. Cientistas de dados abraçam a utilização e análise de dados em tempo real como forma de observar os prognósticos de popularidade dos vídeos e contribuir com uma melhor performance das plataformas.  

A tendência é que os recursos de machine learning passem cada vez mais a serem utilizados para modelar a popularidade de conteúdos e a decisão sobre o ambiente de distribuição desses. O trabalho de aperfeiçoar o tráfego da rede de distribuição, com foco em antecipar os vídeos que se tornarão mais populares dentro das plataformas também é feito com base em seus metadados. O objetivo é avançar nestes modelos e oferecer experiências cada vez melhores, para usuários cada vez mais exigentes.    

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As CDNs distribuem grande parte do conteúdo da internet por meio do cache – depósito de informações armazenado em um compartimento de um sistema operacional e que, entre os arquivos guardados, estão informações e fragmentos de sites visitados com frequência. O objetivo principal de uma CDN é fornecer conteúdo através da internet com capilaridade, garantindo alta qualidade da experiência do usuário e otimizando o uso de recursos de infraestrutura. Apresentamos, então, uma elegante abordagem de machine learning. A ideia é aprender com metadados de conteúdo e com o comportamento da audiência para fazer futuras previsões de audiência e decidir se o conteúdo deve ou não ser colocado em cache e em quais pontos de presença da CDN. 

Uma estrutura quase em tempo real foi apresentada mostrando qual conteúdo deve ser armazenado em caching ao longo do tempo. Existem diversas técnicas, todas com a finalidade comum de guardar uma determinada informação, e por um período, para ser disponibilizada de forma mais rápida, quando solicitada. O cache pode ser considerado um elemento fundamental em uma arquitetura de economia de banda e aceleração. 

*Bruno Souza é Head da Plataforma de Dados e Machine Learning do Hub Digital da Globo

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