A Shenzhen Dayu Wuxian Technology Co., Ltd. (“Mobiuspace”), fundada no início de 2016, é uma startup especializada no desenvolvimento de aplicativos móveis e já atende a cem milhões de usuários em todo o mundo a cada mês. A maioria dos membros da equipe é graduada em universidades de primeira linha, incluindo a Peking University, a Hong Kong University of Science and Technology, a UCLA e a Emory University e já trabalhou em empresas líderes da Internet.
A Mobiuspace fornece principalmente serviços móveis de vídeos de curta duração para mercados emergentes no Oriente Médio, no Sudeste Asiático e na América Latina. A primeira e principal prioridade da empresa após a fundação foi desenvolver novos mercados e crescer rapidamente, o que criou uma série de desafios.
O primeiro foi a grande escassez de desenvolvedores, considerando as metas de crescimento agressivas. O serviço móvel de vídeos de curta duração da Mobiuspace é parcialmente baseado em suas funções de recomendação de vídeo. Essas funções exigem um sistema de Machine Learning, cujo processo de criação altamente complexo, incluindo projeto de arquitetura, criação de modelos de treinamento, seleção de algoritmos e estruturas, implantação final no sistema de produção e outros, demanda uma equipe de TI de porte considerável e um amplo tempo de execução. O segundo desafio foi a necessidade de uma plataforma de nuvem que oferecesse cobertura total dos mercados-alvo da empresa no Oriente Médio, no Sudeste Asiático e na América Latina, além de oferecer conectividade estável. A terceira foi encontrar uma solução que minimizasse a carga de trabalho de manutenção e reduzisse o custo total do sistema. Após analisar e comparar as principais plataformas de nuvem do mercado, a Mobiuspace optou pela AWS. A mudança de todo o seu sistema empresarial para a Nuvem AWS permitiu que a Mobiuspace criasse e implantasse rapidamente seu sistema de recomendação de vídeo usando a grande variedade de serviços de Machine Learning baseados na Nuvem AWS e alcançasse o duplo objetivo de uma rápida inicialização e entrega de serviços de vídeos de curta duração de alta qualidade aos usuários.
Com serviços de desenvolvimento e implantação reconhecidos pelo setor, alcance global e métodos de cobrança flexíveis, a AWS atende perfeitamente às necessidades de infraestrutura de TI da Mobiuspace. A Mobiuspace transformou seu sistema de distribuição de vídeo baseado em IA em seu negócio principal. Para criar uma boa experiência de usuário, a empresa precisava resolver dois problemas: recomendar vídeos com base no gosto pessoal dos usuários e filtrar conteúdos inadequados. Esses dois problemas exigiam desenvolvedores com grande experiência em Machine Learning. Os serviços Amazon SageMaker e Amazon Rekognition, disponíveis na Nuvem AWS, simplificam substancialmente as iniciativas de criação, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning em grande escala, o que permitiu que a equipe de TI da Mobiuspace resolvesse rapidamente esses problemas.
O Amazon SageMaker é um serviço gerenciado que permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem, treinem e implantem modelos de Machine Learning com tempo e esforço reduzidos. O serviço pode conectar-se rapidamente a dados de treinamento para que os usuários criem facilmente modelos de aprendizado e executem as rotinas de pré-treinamento. Além disso, o serviço inclui algoritmos de Machine Learning otimizados e de uso comum, evitando que os usuários gastem um tempo considerável na escolha de algoritmos e estruturas. Para treinar um modelo personalizado, basta um simples clique no console do Amazon SageMaker. Após o treinamento e os ajustes, os modelos podem ser implantados diretamente em um ambiente de produção por meio do Amazon SageMaker. “Desenvolvemos o nosso sistema de recomendações online do zero. Sem o Amazon SageMaker, precisaríamos de meio ano para fazer isso. Sem necessidade de criar uma infraestrutura, nossos engenheiros de algoritmos precisaram apenas preparar os dados para serem alimentados no Amazon SageMaker. Isso nos permitiu criar o sistema completo do zero e absorver o crescente tráfego de usuários em apenas três meses”, afirmou Liu Kedong, vice-presidente de tecnologia da Mobiuspace.
O Amazon Rekognition teve um papel fundamental na filtragem de vídeos inadequados. Criado com base nas tecnologias comprovadas e altamente escaláveis de aprendizado profundo desenvolvidas pelos cientistas de visão computadorizada da Amazon, o Amazon Rekognition pode analisar bilhões de imagens e vídeos diariamente sem necessidade de interagir com um especialista em Machine Learning. Os usuários só precisam fazer upload de uma imagem ou vídeo para a API do Rekognition. O serviço identifica rapidamente objetos, pessoas, textos, cenas e atividades, além de detectar qualquer conteúdo inadequado. O serviço é treinado continuamente com dados novos para ampliar sua capacidade de reconhecer objetos, cenas e atividades para aumentar a precisão. O Amazon Rekognition ajudou o sistema de upload e moderação de vídeo da Mobiuspace a executar facilmente revisões antes do lançamento e filtrar automaticamente cerca de 97% dos vídeos inadequados. “Sem o Amazon Rekognition, precisaríamos de mais pessoas e, portanto, teríamos um custo maior para realizar a revisão de conteúdo”, acrescentou Liu.
No momento, a Mobiuspace executa todo o seu sistema empresarial na AWS. Esse sistema consiste em três componentes principais. O primeiro é um sistema de serviço online que processa solicitações de dispositivos Android/iOS e da web para todos os produtos da empresa, abrangendo central de usuários, feed de vídeo e recomendação de canais, listas de assinatura, codificação e decodificação de vídeos, encurtamento e compartilhamento de URLs, notificações e serviços de atualização. O segundo é um sistema de big data que coleta dados de comportamento dos sistemas cliente e fornece os dados originais para o sistema de análises e recomendações, processando bilhões de eventos a cada dia. E o terceiro é o sistema de recomendação de vídeos, que combina o Amazon EMR com o Amazon SageMaker para processar dados e treinar modelos a fim de gerar recomendações personalizadas e chama o Amazon Rekognition para analisar automaticamente centenas de milhares de novas miniaturas de vídeo por dia. No momento, a Mobiuspace usa os serviços Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Rekognition, Amazon SageMaker, Amazon EMR, Amazon CloudWatch, Amazon DynamoDB, Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), Amazon RedShift, Amazon Kinesis, Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), AWS Data Transfer e AWS Support. A figura 1 mostra a arquitetura da Mobiuspace na AWS.
Figura 1: Arquitetura da Mobiuspace na AWS
A opção pela Nuvem AWS beneficiou muito a Mobiuspace de diversas maneiras. No desenvolvimento, a grande variedade de ferramentas de desenvolvimento e implantação da AWS se traduz em economias substanciais para a Mobiuspace no investimento em infraestrutura; o suporte técnico abrangente e oportuno do AWS Support também ajudou a equipe de TI da empresa a resolver rapidamente os problemas técnicos mais recentes e a acelerar a iteração de produtos: a Mobiuspace reduziu o prazo de entrega de novas versões de produtos para duas semanas. Além disso, o Amazon SageMaker, o Amazon Rekognition e outros serviços inteligentes permitiram que a Mobiuspace automatizasse a revisão e a recomendação de vídeos e entregasse serviços de vídeo estáveis, confiáveis e de qualidade superior. Na manutenção do sistema, a Mobiuspace reduz os custos com a implantação de cerca de 600 instâncias do Amazon EC2, automatizadas pela AWS e sem necessidade de equipe de manutenção dedicada. Nas operações, a cobertura global da AWS possibilitou que a Mobiuspace entregasse serviços de vídeo de alta qualidade a usuários no Oriente Médio, na América Latina e no Sudeste Asiático. Por fim, na utilização de recursos computacionais, como a AWS oferece diferentes métodos de cobrança para instâncias reservadas, sob demanda e spot, a Mobiuspace pode otimizar o uso de recursos da Nuvem AWS de acordo com as necessidades empresariais, permitindo o crescimento da empresa e a redução dos custos gerais.
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