In che modo TrafficPeak ha contribuito a offrire un'experience di livello superiore nella visione degli eventi calcistici

In Akamai, i grandi eventi sportivi, in particolare la partita di calcio dell'anno, sono tra le attrazioni più sensazionali. Le più grandi società operanti nel settore dei media utilizzano le nostre soluzioni per trasmettere in streaming gli eventi calcistici agli spettatori di tutto il mondo. Tuttavia, per garantire che ogni spettatore goda dello spettacolo senza problemi di buffering né interruzioni, dobbiamo raccogliere dati dettagliati in tempo reale.

L'ultima partita di calcio di quest’anno è stata più straordinaria che mai. Con una media di circa 124 milioni di spettatori, è stato l'evento più seguito dopo tra quelli mai trasmessi in diretta, secondo solo all'atterraggio dell'Apollo 11. Le società di streaming media e le emittenti sono tra i maggiori clienti di Akamai e per questo la nostra priorità assoluta è che le loro performance risplendano durante tutto l'evento.

Per supportare un provider di contenuti multimediali, il team di Akamai aveva bisogno di interrogare i registri CDN, il che richiedeva la capacità di recuperare i dati in pochi secondi. Sfortunatamente, per la raccolta e l'analisi dei dati DataStream 2 e CMCD stavamo impiegando 20 minuti in presenza di volumi di picchi di traffico. Per una grande partita e per qualsiasi altro evento live, 20 minuti sono troppi.

Per mitigare rapidamente i problemi di performance e sicurezza prima che gli spettatori ne avvertissero l'impatto, avevamo bisogno di informazioni sui dati in tempo reale. Per riuscire a individuare e correggere più facilmente gli errori, dovevamo raccogliere, analizzare e visualizzare dati come area geografica, città, stato, ASN (Autonomous System Number) e dettagli del server, in tempo reale e in un'unica vista. 

Se avessimo potuto vedere all'istante quali fossero i problemi specifici di un provider e quali venissero distribuiti nelle reti ASN, avremmo potuto prendere decisioni rapide di mitigazione, ad esempio spostare il traffico in diverse regioni per bypassare i transiti interessati.

Per l'analisi post-partita, volevamo anche analizzare i valori anomali della performance e identificare le loro fonti. In questo modo, avremmo potuto avere un quadro chiaro del loro impatto e, in futuro, prendere decisioni di mitigazione basate sui dati.

Dato che TrafficPeak è il nostro servizio di osservabilità gestito da Akamai e basato su Hydrolixnon ci abbiamo pensato due volte a utilizzarlo per il grande match. Il servizio è facile da implementare, anche quando è personalizzato.

Abbiamo costruito la visualizzazione intorno ai principali ASN, codici di risposta ed errori. Abbiamo esaminato le metriche delle performance di delivery e in alcune regioni abbiamo rilevato un degrado. Ad esempio, è stato facile filtrare per città e vedere se le performance fossero puntuali o se esistessero valori anomali e quindi applicare le correzioni prima che gli spettatori ne subissero l'impatto.

Per noi, TrafficPeak ha fornito il massimo valore in ben tre aree: facilità di personalizzazione, dati in tempo reale e architettura.

Come tecnico, scrivere query complesse mi rimane facile. Ciononostante, con TrafficPeak, la possibilità di personalizzare qualsiasi informazione dei dati in dashboard personalizzati si rivela una funzionalità straordinaria e stupefacente.

Sebbene per l'acquisizione, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati esistano altre soluzioni simili, come lo stack ELK, non sono veloci come TrafficPeak. Durante il picco di traffico, siamo riusciti a raccogliere 11 milioni di record al secondo, suddividendo e interrogando i dati in pochi secondi. È difficile replicare una tale velocità con altri strumenti.

TrafficPeak è progettato per essere all'interno di Kubernetes. Come utente Kubernetes, so come scalare e distribuire il servizio. La sua progettazione è ideale per le implementazioni nel cloud. È evidente come, per la progettazione del software e l'architettura back-end, sia stata dedicata molta attenzione.

Il grande match è stato un evento di successo. Abbiamo raccolto 53 miliardi di record e trasformato 41 terabyte di dati non elaborati in 5,76 terabyte di dati compressi e archiviati. Il numero degli errori era basso, cosa che attribuisco a TrafficPeak, e questo favoriva la visibilità in tempo reale degli errori nel momento stesso in cui si verificano consentendoci di intervenire immediatamente.

Ottenere la visibilità di tutti i nostri dati è stato davvero utile. In generale, con gli eventi dal vivo, è difficile vedere e capire cosa stia accadendo in tempo reale. I nostri clienti hanno bisogno di metriche come il bitrate medio mediante le quali possono garantire che la maggior parte degli utenti si trovi all'estremità superiore della ladder di conversione. TrafficPeak ci ha fornito queste metriche, consentendoci di intervenire in tempo reale.

Dopo l'evento, abbiamo utilizzato TrafficPeak per esaminare a fondo tutti i problemi di performance che si sono verificati. I risultati hanno portato a galla le aree di miglioramento da considerare per il prossimo evento, come la riscrittura dei filtri per individuare meglio problemi simili. Ora sappiamo come creare i filtri giusti per gli eventi futuri, in modo che quei problemi non si verifichino di nuovo.