Cliente: Un proveedor líder de servicios de streaming OTT en los Estados Unidos con más de 5 millones de suscriptores activos.

Desafío: El cliente enfrentaba latencias críticas y fallos en la inserción de anuncios del lado del servidor (SSAI) durante eventos deportivos en vivo de alta demanda, lo que resultaba en una pérdida significativa de ingresos publicitarios y una experiencia de usuario degradada. Necesitaban optimizar su Desarrollo de Sistema de Gestión de Inventario Publicitario de Medios para manejar picos de tráfico masivos.

Solución: Nuestro equipo aumentado de ingenieros Go rediseñó el microservicio de decisión de anuncios (Ad Decision Service). Migraron la lógica de negocio crítica de un sistema heredado monolítico a una arquitectura de microservicios en Go altamente concurrente. Implementaron técnicas avanzadas de almacenamiento en caché y optimizaron las conexiones a los servidores de demanda (DSP) para garantizar respuestas rápidas incluso bajo carga extrema.

Resultado: La nueva arquitectura permitió manejar un aumento del 400% en el tráfico concurrente durante la final del campeonato. Se logró una reducción del 65% en la latencia de inserción de anuncios, eliminando el buffering relacionado con la publicidad y recuperando un estimado de $2.5M en ingresos anuales previamente perdidos por fallos técnicos.

Cliente: Una de las cadenas de retail más grandes de Norteamérica lanzando su propia red de medios (Retail Media Network).

Desafío: El sistema existente no podía predecir con precisión la disponibilidad de inventario publicitario futuro basándose en el tráfico web y las tendencias de compra, lo que llevaba a la sobreventa o infrautilización de espacios premium. Requerían un Desarrollo de Sistema de Gestión de Inventario Publicitario de Medios capaz de procesar Big Data en tiempo casi real.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo de desarrolladores Go especializados en procesamiento de datos. Desarrollaron un motor de pronóstico de inventario utilizando Go para el procesamiento paralelo de logs históricos y datos de tráfico en tiempo real. Este sistema se integró con bases de datos de series temporales para ofrecer proyecciones de disponibilidad instantáneas al equipo de ventas.

Resultado: La precisión del pronóstico de inventario mejoró drásticamente, permitiendo al equipo de ventas maximizar el fill rate. El cliente reportó un aumento del 22% en los ingresos publicitarios en el primer trimestre post-implementación gracias a la optimización del yield y la eliminación de compensaciones por sobreventa de impresiones.

Cliente: Un Ad Exchange global especializado en tráfico móvil y publicidad in-app.

Desafío: La plataforma estaba perdiendo oportunidades de subasta debido a tiempos de respuesta lentos que excedían los límites de tiempo (timeouts) impuestos por los DSPs. La infraestructura existente en Java consumía demasiados recursos y dificultaba el escalado rentable del Desarrollo de Sistema de Gestión de Inventario Publicitario de Medios.

Solución: Integramos un escuadrón de expertos en Go para reescribir el núcleo del motor de subastas (Bidder). Aprovechando las goroutines y la gestión eficiente de memoria de Go, el equipo optimizó el manejo de solicitudes entrantes y salientes, reduciendo el overhead del sistema. También implementaron un nuevo protocolo de comunicación binaria para acelerar la transferencia de datos entre componentes internos.

Resultado: El sistema optimizado logró procesar el doble de solicitudes por segundo (QPS) con la misma infraestructura de hardware. Se consiguió una disminución del 40% en los costos de servidor y una reducción de la latencia promedio de 120ms a 45ms, lo que incrementó la tasa de participación en subastas (bid rate) en un 35%.