Fork Media logra reducir los costos un 40 % con bases de datos que se ejecutan en procesadores AWS Graviton2

Se prevé que la publicidad contextual, en la que los anuncios se colocan en un sitio web para que coincidan con el contenido relevante de esa página, crecerá un 13,3 % anual hasta 2026. Si bien la colocación contextual de los anuncios es una forma efectiva de apuntar a los usuarios que es probable que respondan, las marcas deben tener cuidado con el entorno en el que se coloca el anuncio. La mayoría de las marcas no querrían que su anuncio se mostrara junto a un artículo sobre corrupción política, por ejemplo, aunque determinadas palabras clave coincidan en contexto en un algoritmo publicitario.

Con sede en la India, Fork Media Group (FMG) es una empresa de tecnología multimedia que va más allá de la publicidad contextual para ofrecer “seguridad de marca”. Durante los últimos cinco años, FMG utilizó herramientas de inteligencia artificial y machine learning para comprender las imágenes, el contenido principal, el título y la opinión general de una página web antes de publicar un anuncio para sus clientes. Las marcas se benefician de una coincidencia total de contextos y de un entorno seguro para la marca garantizado. En la actualidad, FMG publica anuncios para entre 7 y 9 millones de visitantes únicos a la Web por día y trabaja con las principales editoriales en línea locales e internacionales de la India, el sudeste asiático y el Consejo de Cooperación del Golfo (GCC).

FMG había estado utilizando dos plataformas diferentes de computación en la nube. Sin embargo, a medida que la empresa crecía, la latencia en el mantenimiento de sus activos multimedia, que consistían en videos, audios e imágenes estáticas, comenzó a oscilar entre 500 milisegundos y 1 segundo, superior a su acuerdo de nivel de servicio (SLA) interno de 200 milisegundos.

Para cumplir su SLA y maximizar la visibilidad de los anuncios, FMG decidió consolidar sus bases de datos de servidores de anuncios en Amazon Web Services (AWS) en 2019. La empresa comenzó a utilizar Amazon CloudFront como una red de entrega de contenido de baja latencia y ahora cumple su SLA de forma constante.

También adoptó el escalado automático de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) con instancias de spot de Amazon EC2, que representa casi el 60 % de su capacidad de Amazon EC2 dedicada a las cargas de trabajo de publicación de anuncios. Este enfoque optimiza la publicación de anuncios de FMG y, al mismo tiempo, minimiza los costos, lo que resulta en una reducción de costos del 30 % para la empresa. Al utilizar Amazon EC2 Auto Scaling para agregar capacidad de forma dinámica cuando el tráfico aumenta, FMG también logró una reducción del 50 % en la latencia de publicación de anuncios.

A mediados de 2020, FMG migró casi la mitad de sus cargas de trabajo a AWS y autoadministraba su motor de base de datos MySQL principal en Amazon EC2. Sin embargo, sus ingenieros se enfrentaron a desafíos al administrar grandes volúmenes de consultas para su base de datos de misión crítica, con 25 a 40 consultas por usuario.

La empresa optó por utilizar Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) con procesadores x86, junto con Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS), para automatizar la administración de las bases de datos a gran escala. No obstante, el rendimiento se vio entorpecido por los obstáculos debidos a las operaciones de entrada/salida por segundo (IOPS) del disco. FMG determinó que tenía que aprovisionar las IOPS por separado para lograr el rendimiento de consulta necesario, pero eso resultó ser demasiado costoso. FMG tuvo que asignar un tamaño de disco mayor para lograr mejores IOPS, lo que aumentó los costos.

Al reflexionar sobre las mejoras de rendimiento en la entrega de contenido y los ahorros de los costos logrados con las instancias de spot, FMG acudió a AWS en busca de asesoramiento. El equipo de AWS sugirió una prueba de concepto (POC) con procesadores AWS Graviton2 basados en ARM con el objetivo de lograr la mejor relación entre el precio y el rendimiento para las bases de datos que se ejecutan en Amazon EC2.

Dado que ejecutar cargas de trabajo en procesadores AWS Graviton2 cuesta menos que usar procesadores x86, FMG pudo actualizar sus instancias de r5.4xlarge a r6g.16xlarge, lo que permitió aumentar la memoria casi por el mismo costo. En esencia, las instancias de mayor calidad permitieron a FMG realizar más consultas en la memoria, con mayor rapidez y con una carga y un costo de almacenamiento de IOPS reducidos.

Carlyle Oliver, director de ingeniería de Fork Media Group—Contextual, afirma: “Pudimos escalar verticalmente sin incurrir en costos adicionales ni problemas, mediante el uso de la misma configuración de red. Esto habría sido bastante más costoso en un procesador que no fuera Graviton”.

Además, los volúmenes de almacenamiento de Amazon EBS se redujeron un 25 %, lo que contribuye a una disminución del 40 % en el costo total de la base de datos principal y del almacenamiento adjunto de la empresa. Nikhil Sheth, vicepresidente sénior de ingeniería de Fork Media Group, señala: “Con las instancias de Graviton, obtuvimos un mejor rendimiento de lectura/escritura en disco y, por lo tanto, pudimos reducir nuestros volúmenes de Amazon EBS. A través del uso de los procesadores AWS Graviton2, podemos ofrecer de forma rentable el rendimiento y la latencia necesarios para nuestras soluciones de publicidad”.

Tras migrar con éxito su base de datos principal a los procesadores AWS Graviton2, FMG migró otra base de datos poco después. FMG tardó poco menos de tres meses en migrar ambas bases de datos, incluido el tiempo necesario para la POC y las pruebas. Realizó de manera gradual la migración a instancias R6g durante periodos de poca o nula actividad publicitaria, entre las 23 h y la 1 h.

Para la mayoría de los miembros del equipo de FMG, por no decir todos, esta fue su primera experiencia con procesadores basados en ARM. Oliver comenta: “Al principio dudamos en usar Graviton, pero después de la POC y las pruebas de carga, todas esas dudas desaparecieron. AWS proporcionó sugerencias antes de la migración y durante el proceso, las cuales, junto con la documentación en línea, fueron suficientes para que pudiéramos migrar con confianza e independencia”.

La empresa descubrió una amplia gama de software compatible con ARM disponible en el mercado, en especial para los usuarios habituales de tecnología de código abierto, como FMG. Según Oliver, encontrar el sistema operativo y la configuración de base de datos óptimos también fue clave para el éxito. “Tuvimos que seleccionar la combinación y la versión correctas del sistema operativo Ubuntu, las bibliotecas admitidas y la última edición de MySQL que fuera compatible con nuestro sistema. A partir de eso, integramos soluciones de supervisión de código abierto que eran compatibles y el rendimiento ha sido fluido desde entonces”.

A partir de diciembre de 2021, la empresa migrará todos los servidores de anuncios de producción a Graviton, con el objetivo de igualar las ganancias de precio y rendimiento logradas con sus bases de datos. También está colocando en contenedores la publicación de anuncios mediante Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) y está considerando la posibilidad de crear un lago de datos en AWS para aprovechar más los análisis de sus crecientes volúmenes de datos.

La integración de las soluciones nativas en la nube en AWS también contribuyó a aumentar aún más la latencia. La latencia entre los puntos de conexión para la oferta de cualquier activo publicitario estático se redujo de más de 500 milisegundos a 50 milisegundos, lo que, según Oliver, supone una enorme diferencia en el rendimiento de las aplicaciones de FMG.

Además de la reducción de los costos, el consumo de CPU de FMG disminuyó en un 45 % desde la migración a los procesadores AWS Graviton2. Oliver concluye: “Ahora podemos administrar entre un 30 % y un 40 % más de tráfico de usuarios con la misma configuración de infraestructura. En la actualidad, estamos bien posicionados para expandirnos en línea con el crecimiento previsto en la tecnología publicitaria y la publicidad contextual”.

Para obtener más información, visite Procesador AWS Graviton.