Anghami wurde 2012 in Beirut gegründet und bietet kostenlose und kostenpflichtige Audio-Streaming-Services an. Der Premiumdienst bietet Features wie die Möglichkeit, Titel herunterzuladen und offline abzuspielen, Musik zurück- oder vorzuspulen und Liedtexte anzuzeigen.

Mit dem jüngsten Aufkommen konkurrierender Musikdienste erkannte Anghami die wachsende Bedeutung, Kunden zu den Künstlern und Inhalten zu führen, die ihren Vorlieben entsprechen. Dies wurde umso wichtiger, als die Plattform eine umfangreiche und wachsende Sammlung arabischer und internationaler Musik enthält. Diese Features für Musikempfehlungen ziehen neue Kunden an und sorgen für eine stärkere Benutzerbindung. Das Unternehmen hat beobachtet, dass die Nutzer mehr Zeit auf der Website verbringen, wenn sie zusätzliche Liedempfehlungen erhalten.

Die frühere Lösung von Anghami zur Generierung von Empfehlungen verwendete veralteten Code, der es dem Team schwer machte, die Funktionalität zu erweitern. Anghami beschloss, eine neue, cloudnative Lösung in AWS zu entwickeln. Mit der neuen Plattform entfiel die Verpflichtung zur Pflege des alten Codes, die Ingenieure hatten mehr Zeit für die Entwicklung neuer Features und Funktionen für die Kunden. Es bedeutete auch, dass sie die Vorteile vielseitiger Tools wie Amazon OpenSearch Service nutzen konnten, mit denen interaktive Protokollanalysen, Anwendungsüberwachung in Echtzeit und Website-Suchen einfach durchgeführt werden konnten.

Ziel des Unternehmens war es, eine hochmoderne Empfehlungsplattform zu entwickeln, die für die wachsende Zahl von Nutzern skalierbar ist und gleichzeitig die Entwicklung neuer Features und Dienste für seine Kunden ermöglicht.

Als AWS-Kunde der ersten Stunde wandte sich Anghami an die AWS-Lösungsarchitekten, um seine Technologieoptionen auf der Grundlage seiner Zukunftspläne zu untersuchen. Nach mehreren ausführlichen Workshops haben sie eine neue Architektur entwickelt, die einfach, leistungsstark und leicht zu pflegen und weiterzuentwickeln ist.

Innerhalb von sechs Monaten nach den ersten Architektur-Workshops mit AWS startete Anghami seine Cloud-basierte Empfehlungsmaschine für seinen wachsenden Katalog von Songs und Podcasts.
Die Empfehlungsplattform des Services läuft jetzt auf Amazon OpenSearch Service. Anghami speichert seine Benutzerverhaltensdaten und Audioinhalte auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), einem Objektspeicher, der darauf ausgelegt ist, beliebige Datenmengen von überall abzurufen.

Zur Ausführung seiner großen Datenworkloads verwendet das Unternehmen Amazon EMR, das Apache Spark, Hive, Presto und andere große Workloads problemlos ausführt und skaliert. Diese Workloads umfassen die Schulung von Kundendaten aus fast einem Jahrzehnt, die von Millionen von Kunden gesammelt wurden, die den Musik-Streaming-Dienst täglich nutzen. Um die Machine-Learning-Modelle zu trainieren, die Musikempfehlungen generieren, verwendet Anghami Amazon SageMaker, das beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen hilft.

Der Aufbau der Plattform in AWS hat das technologische Risiko des Unternehmens verringert, da es nun einfacher ist, talentierte Ingenieure und DevOps-Mitarbeiter zu finden. "Als Technologieunternehmen ist man nur so gut wie seine Talente", sagt Kevin Williams, Vice President (VP) für Machine Learning bei Anghami. "Wir finden schnell Kandidaten mit OpenSearch-Kenntnissen und andere, die motiviert sind, OpenSearch zu lernen, weil es eine weit verbreitete Technologie ist. Außerdem können technische Mitarbeiter schneller geschult werden, da sie auf die vorhandene Dokumentation in AWS Services zugreifen können."

Anghami-Entwickler können jetzt schnell neue Feature-Ideen von Produktteams prototypisieren und schnell Abfragen entwickeln, um den Nutzern Inhalte zu empfehlen. Das Schreiben einer Suchabfrage und das Erstellen eines Prototyps dauern auf AWS 1 bis 2 Tage, im Vergleich zu etwa 2 Wochen auf dem vorherigen System. Seit dem Start in AWS hat das Team neue Funktionen auf der Landingpage des Dienstes erstellt, die den Kunden Künstler und relevante Wiedergabelisten zum Anhören vorschlagen, anstatt nur Titel vorzuschlagen.

Anghami kann seinen Fans auch fast sofort neue Musik vorspielen. Wenn neue Tracks veröffentlicht werden, in der Regel freitags, können Fans innerhalb einer Minute nach der offiziellen Veröffentlichung darauf zugreifen. Mit der vorherigen Lösung konnte das technische Team nicht schnell einen einzelnen Titel in den Katalog aufnehmen. Mithilfe von OpenSearch kann das Team jedoch Songs mit seinem Machine Learning-Algorithmus innerhalb weniger Augenblicke nach deren Veröffentlichung einfügen und bereitstellen. „Dies ist ein wesentliches Merkmal, das uns wirklich von unseren Konkurrenten abhebt“, sagt Williams. "Es ist befriedigend, auf der Begeisterung der Fans über neue Veröffentlichungen aufzubauen."

Anghami verfügt jetzt über eine technologische Grundlage, auf der es in den kommenden Jahren aufbauen kann. "Ich freue mich darauf, Entwicklungssprints durchzuführen und die besten Kundenerfahrungen zeitnah zu entdecken", sagt Williams.

Anghami plant, seinen Audiokatalog weiter auszubauen und seine Nutzerbasis im Nahen Osten und darüber hinaus zu erweitern. "Wir wollen in den Regionen, in denen wir tätig sind, Audio für Podcasts, Hörbücher und Musik besitzen", fügt Williams hinzu. "Mit AWS haben wir alles, was wir dafür brauchen. Unsere Plattform ist flexibel, zuverlässig, skalierbar und einfach zu warten, sodass wir unsere Anstrengungen auf wertvolle Aufgaben konzentrieren können, von denen Kunden profitieren, anstatt auf Wartungsarbeiten.“