⚡ Как прокачали стриминг: AI, оптимизация и микросервисы

🎧 Как развивали стриминговую платформу с помощью ИИ

Перед командой стояла задача:

👉 ускорить систему
👉 снизить нагрузку
👉 внедрить AI

Сервис уже был зрелым продуктом с миллионами треков и широкой аудиторией.

📚 Содержание

1. AI-функции
2. Оптимизация кода
3. AI для разработки
4. Результаты

🤖 AI-функции: как удерживают пользователей

Главная идея — персонализация.

Система учитывает:

• историю прослушивания
• поведенческие сигналы
• контекст использования

🔍 Ключевые решения:

• динамические рекомендации
• сценарные подборки
• персонализированные плейлисты

💡 Пример:

Пользователь → спорт → энергичная музыка
Пользователь → вечер → аудиокнига

🔎 Улучшение поиска

Проблема:

• одинаковые названия
• неточный поиск

Решение:

• внедрение LLM
• учет контекста
• повышение релевантности

⚙️ Оптимизация архитектуры

Было:

• быстрый MVP
• дорогая инфраструктура

Стало:

• оптимизированные сервисы
• Go для тяжелых задач

📉 Итог:

• −25% ресурсов
• +20% скорости

🧱 Микросервисы вместо монолита

Аналитическая система была:

• монолитной
• сложной в поддержке

После изменений:

• разделена на сервисы
• переведена на Python

📊 Плюсы:

1. масштабируемость
2. гибкость
3. удобство разработки

🤖 AI внутри разработки

ИИ применили в Dev-процессах:

📌 Возможности:

• автотесты
• генерация тестовых данных
• CI/CD интеграция

📋 AI-агент:

1. читает код
2. запускает тесты
3. проверяет API
4. пишет отчёт

Дополнительно:

• помогает QA
• обновляет документацию

📈 Результаты

• рост MAU
• улучшение retention
• снижение затрат

Команда с опытом проектов уровня Evrone показала:

👉 ИИ — это не хайп
👉 это инструмент оптимизации и роста