Como um time da Amazon passou a economizar 90% do custo de um serviço

O monitor de vídeos do Prime Video não aguentou 5% do uso esperado. A solução não foi trocar peça: foi voltar ao problema e mudar o desenho.

Como um time da Amazon passou a economizar 90% do custo de um serviço. E por que o seu pode estar na mesma situação.

O primeiro desenho

Para vigiar milhares de vídeos: uma peça por etapa.

O trabalho: achar falhas, como imagem travada ou som fora de sincronia. Cada etapa virou uma peça solta.

E na prática?

Com 5% do uso esperado, o sistema já não aguentava. 95% ainda faltavam. E ajustar peça por peça não adiantou.

Três coisas pesavam na conta:

Step Functions: o maestro cobrava cada passo. Cobrança por transição de estado, vários passos a cada segundo de vídeo.
Amazon S3: ida e volta ao depósito o tempo todo. Muitas leituras e gravações de dados, o tempo todo.
Dados: dados viajando entre as peças. Mover vídeo de uma peça para outra também custa.

Não era a peça. Era o desenho.

Consertar a chave não resolveu. Era hora de voltar à porta.

Uri Levine, cofundador do Waze, diz que quem fala do problema, e não da tecnologia, é entendido mais fácil.

Aqui, o problema era vigiar vídeos, não manter peças.

A solução foi juntar tudo em um único programa.

Porque o custo vinha da orquestração e das viagens de dados entre as peças. Dentro de um programa só, os dados não viajam.

Antes: peças soltas. Depois: um programa só. Menos viagem, menos conta.

Antes	Depois
Maestro cobrando cada passo	Orquestração: controle dentro do próprio programa
Ida e volta ao depósito a cada etapa	Armazenamento: dados na memória, sem ler e gravar o tempo todo
Dados enviados entre as peças	Transferência: etapas trocam dados dentro do mesmo processo

Para crescer: detectores em várias tarefas. O próprio autor avisa: a escolha depende do caso.

Pegue uma caneta e preencha com o seu projeto:

Se não consegue preencher, ainda está olhando a chave.

Descreva o problema antes de escolher a ferramenta.