Fundada em 2012 em Beirute, a Anghami oferece serviços de streaming de áudio gratuitos e pagos. Seu serviço premium oferece recursos como a capacidade de baixar faixas e reproduzi-las off-line, retroceder ou avançar músicas e visualizar letras.

Com a recente ascensão de serviços musicais concorrentes, a Anghami reconheceu a crescente importância de levar os clientes para os artistas e conteúdos que se alinham às suas preferências. Isso se tornou ainda mais importante, dada a extensa e crescente coleção de música árabe e internacional disponível na plataforma. Esses atributos de recomendação de músicas atraem novos clientes e promovem maior fidelidade do usuário. A empresa observou que os usuários passam mais tempo no site quando recebem recomendações adicionais de músicas.

A solução anterior da Anghami para gerar recomendações usava um código antigo, o que dificultava a expansão de sua funcionalidade pela equipe. A Anghami decidiu criar uma nova solução nativa de nuvem na AWS. A nova plataforma eliminou a responsabilidade de manter o código antigo e liberou mais tempo para os engenheiros criarem novos atributos para os clientes. Isso também significava que eles poderiam aproveitar ferramentas versáteis, como o Amazon OpenSearch Service, que facilita a realização de análises de logs interativas, monitoramento de aplicativos em tempo real e pesquisas em sites.

A empresa pretendia desenvolver uma plataforma de recomendações de ponta que pudesse ser dimensionada para lidar com sua crescente base de usuários, ao mesmo tempo em que facilitava a criação de novos recursos e serviços para seus clientes.

Cliente da AWS desde a sua criação, a Anghami entrou em contato com arquitetos de soluções da AWS para investigar suas opções de tecnologia com base em seus planos futuros. Depois de vários workshops aprofundados, criaram uma nova arquitetura que é simples, poderosa e de fácil manutenção e desenvolvimento.

Seis meses após os primeiros workshops de arquitetura com a AWS, a Anghami lançou seu mecanismo de recomendações baseado em nuvem para seu crescente catálogo de músicas e podcasts.
A plataforma de recomendação do serviço agora é executada no Amazon OpenSearch Service. A Anghami armazena seus dados de comportamento do usuário e conteúdo de áudio no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), armazenamento de objetos criado para recuperar qualquer quantidade de dados de qualquer lugar.

Para executar suas grandes workloads de dados, a empresa usa o Amazon EMR, que executa e dimensiona facilmente o Apache Spark, o Hive, o Presto e outras grandes workloads. Essas workloads incluem o treinamento de quase uma década de dados de clientes que foram coletados de milhões de clientes que usam o serviço de streaming de música diariamente. Para treinar os modelos de machine learning que produzem recomendações musicais, a Anghami usa o Amazon SageMaker, que ajuda a criar, treinar e implantar modelos de ML.

A criação de sua plataforma na AWS reduziu o risco tecnológico da empresa porque agora é mais fácil encontrar engenheiros e equipes de DevOps talentosos. “Como empresa de tecnologia, você é tão bom quanto seu talento”, diz Kevin Williams, vice-presidente (VP) de machine learning da Anghami. “Podemos encontrar rapidamente candidatos com habilidades em OpenSearch e outros que estão motivados a aprender a usar o OpenSearch porque é uma tecnologia amplamente usada. Também é mais rápido treinar a equipe técnica, pois ela pode acessar a documentação existente sobre os serviços da AWS.”

Agora, os desenvolvedores da Anghami podem rapidamente criar protótipos de novas ideias de recursos das equipes de produtos e desenvolver rapidamente consultas para recomendar conteúdo aos usuários. Escrever uma consulta de pesquisa e criar um protótipo leva de um a dois dias na AWS, em vez de cerca de duas semanas no sistema anterior. Desde o lançamento na AWS, a equipe criou novas funções na página inicial do serviço que sugerem artistas e playlists relevantes para os clientes ouvirem, em vez de apenas sugerir faixas.

A Anghami também pode lançar novas músicas para os fãs quase instantaneamente. Quando novas faixas são lançadas, normalmente às sextas-feiras, os fãs podem acessá-las dentro de um minuto após o lançamento oficial. Com a solução anterior, a equipe técnica não conseguiu adicionar rapidamente uma única faixa ao catálogo. No entanto, usando o OpenSearch, a equipe pode inserir e oferecer músicas com seu algoritmo de machine learning momentos após o lançamento da música. “Esse é um recurso essencial que realmente nos destaca em comparação com nossos concorrentes”, diz Williams. “É gratificante aproveitar a empolgação dos fãs com os novos lançamentos.”

A Anghami agora tem uma base tecnológica sobre a qual pode criar nos próximos anos. “Estou empolgado em executar sprints de desenvolvimento e descobrir as melhores experiências do cliente em tempo hábil”, afirma Williams.

A Anghami planeja continuar aumentando seu catálogo de áudio e expandindo sua base de usuários no Oriente Médio e em outros países. “Queremos ser os donos de áudio nas regiões em que operamos, para podcasts, audiolivros e música”, acrescenta Williams. “Ao usar a AWS, temos tudo o que precisamos para fazer isso. “Nossa plataforma é flexível, confiável, escalável e de fácil manutenção, para que possamos dedicar nossos esforços a tarefas valiosas que beneficiam os clientes em vez da manutenção.”