Expertos en Streaming

El cliente, una plataforma de **OTT líder en el mercado hispano**, enfrentaba problemas críticos de escalabilidad durante los estrenos de series exclusivas. Su infraestructura anterior, basada en tecnologías monolíticas, sufría caídas recurrentes y una latencia inaceptable cuando los usuarios concurrentes superaban los 50,000. El desafío principal era modernizar su arquitectura mediante un **Desarrollo de Backend de Plataforma de Streaming de Medios** robusto sin interrumpir el servicio existente.  Nuestra solución consistió en desplegar un equipo aumentado de tres ingenieros Senior en Go. En un plazo de cuatro meses, el equipo diseñó e implementó una arquitectura de microservicios orientada a eventos. Se reescribió el módulo de ingestión y transcodificación de video utilizando las capacidades nativas de concurrencia de Go, integrando FFmpeg para un procesamiento más eficiente. Además, se implementó un sistema de caché distribuido y se optimizó la entrega de contenido a través de múltiples CDNs, utilizando algoritmos de balanceo de carga personalizados.  El resultado fue transformador para el negocio. La nueva arquitectura permitió soportar picos de tráfico 5 veces superiores a los anteriores sin degradación del servicio. Se logró una **reducción del 65% en la latencia** de inicio de reproducción y una disminución del 40% en los costos de infraestructura en la nube debido a la eficiencia de memoria de Go.

Una startup de **Live Commerce** en rápida expansión acudió a nosotros con un problema grave de sincronización. Durante las ventas flash, los usuarios experimentaban un retraso entre el video en vivo y la aparición de los botones de compra, lo que resultaba en pérdida de ventas y frustración del usuario. El desafío técnico requería un **Desarrollo de Backend de Plataforma de Streaming de Medios** de ultra baja latencia que pudiera sincronizar metadatos de productos con el flujo de video en tiempo real.  Smartbrain proporcionó dos desarrolladores Go especializados en WebRTC y WebSockets. El equipo trabajó en estrecha colaboración con el CTO del cliente para migrar el sistema de señalización a Go. Desarrollaron un servicio de backend personalizado que incrustaba marcas de tiempo precisas en los paquetes de datos y video, asegurando que la interfaz de usuario del cliente reaccionara en el milisegundo exacto en que el presentador mostraba un producto. También se optimizó el manejo de conexiones concurrentes para soportar miles de compradores simultáneos.  La intervención fue un éxito rotundo. La plataforma logró una sincronización casi perfecta, con una latencia de extremo a extremo inferior a 500ms. Esto se tradujo directamente en un **aumento del 28% en la tasa de conversión** durante las sesiones en vivo y eliminó por completo las quejas de los usuarios sobre la disponibilidad de productos mostrados.

Una empresa de **Seguridad y Videovigilancia** necesitaba actualizar su sistema de gestión de video (VMS) para soportar cámaras 4K y análisis de IA en la nube. Su sistema actual no podía procesar la ingesta masiva de datos sin crear cuellos de botella, perdiendo fotogramas críticos. El objetivo era optimizar el **Desarrollo de Backend de Plataforma de Streaming de Medios** para garantizar la integridad de los datos y el procesamiento en tiempo real.  Asignamos un equipo de ingenieros Go con experiencia en procesamiento de streams y visión por computadora. La solución implicó la creación de un pipeline de ingestión de alto rendimiento en Go, capaz de manejar múltiples flujos RTSP simultáneamente. Se implementaron buffers circulares eficientes y se integró el backend con servicios de IA para la detección de objetos, asegurando que el análisis no bloqueara el flujo de grabación. El uso de Go permitió manejar miles de goroutines para cada flujo de cámara con un consumo mínimo de recursos.  Gracias a esta optimización, el cliente pudo ofrecer soporte para cámaras de ultra alta definición sin necesidad de actualizar el hardware de sus servidores existentes. El sistema ahora procesa flujos de video continuos con **cero pérdida de fotogramas** y una reducción del 50% en el uso de CPU del servidor, permitiendo a la empresa ampliar su base de clientes sin inversiones masivas en infraestructura.