En un avance importante para la personalización del contenido digital, Warner Bros. Discovery (WBD) ha implementado exitosamente una nueva infraestructura de aprendizaje automático (ML) que utiliza procesadores AWS Graviton. Esta innovación ha permitido a la compañía lograr un notable ahorro de costos del 60% y una mejora de latencia que oscila entre el 7% y el 60% en sus sistemas de recomendación en tiempo real utilizados en plataformas como HBO Max y discovery+.
Con el objetivo de servir a más de 125 millones de usuarios en más de 100 países, la compañía se enfrenta al desafío de escalar la personalización del contenido mientras gestiona estrictos límites de costos y latencia. La infraestructura de búsqueda y personalización de HBO Max se extiende por nueve regiones de AWS en Estados Unidos, EMEA y APAC, garantizando recomendaciones localizadas que se adaptan a las preferencias regionales. Esta amplia red les permite mantener una latencia constante de menos de 100 milisegundos, incluso durante picos de tráfico descomunales.
Para abordar estos retos, WBD adoptó AWS Graviton, una serie de procesadores optimizados para cargas de trabajo de aprendizaje automático. La integración de Graviton y Amazon SageMaker ha permitido a la empresa abordar sus desafíos de rendimiento y costos de manera efectiva. Los primeros ensayos en un entorno de prueba mostraron que los modelos de ML basados en Graviton superaban en rendimiento a las instancias anteriores basadas en x86, lo que llevó a la firma a realizar pruebas más amplias en tráfico de producción mediante un método conocido como «shadow testing».
Los resultados son impactantes: no solo WBD logró reducir sus costos de manera significativa, sino que también mejoró la experiencia del usuario al entregar recomendaciones más rápidas y precisas que resuenan con los intereses individuales del público. Durante el proceso, el equipo de WBD y los expertos de AWS trabajaron en estrecha colaboración, facilitando una migración que se completó en un tiempo mucho más corto al inicialmente anticipado.
Con una alta motivación para trasladar el 100% de sus sistemas de recomendación a instancias Graviton, WBD continúa buscando la manera de optimizar su infraestructura de ML y mantenerse competitivo en el siempre cambiante panorama de los medios y el entretenimiento. Este caso es un claro ejemplo de cómo la adopción de tecnologías en la nube puede no solo mejorar la eficiencia operativa, sino también agregar un valor significativo a las empresas que buscan adaptarse a las demandas de un público global.
vía: AWS machine learning blog
