Guru ofrece nuevas oportunidades de negocio con Amazon OpenSearch Service

Guru Technologies (Guru), una empresa emergente que ofrece software de administración del conocimiento, facilita a las empresas el acceso a su información interna siempre que lo necesiten, sin importar dónde esté almacenada. Obtener resultados rápidos y relevantes de las consultas siempre ha sido fundamental para Guru y su base de clientes, en la que se incluyen empresas como Slack, Noom, Nubank, Zoom Video Communications, Shopify y Spotify. Sin embargo, cuando Guru experimentó un crecimiento significativo (en particular, un considerable crecimiento interanual de los usuarios activos mensuales) descubrió que su solución de Elasticsearch autoadministrada no contaba con la escalabilidad, la velocidad o la fiabilidad que la empresa necesitaba para continuar innovando a escala. 

Luego de utilizar Amazon Web Services (AWS) desde su fundación en 2014, Guru volvió a buscar una solución en AWS. El servicio administrado Amazon OpenSearch Service permite llevar a cabo análisis interactivos de registros, supervisión de aplicaciones en tiempo real, búsqueda de sitios web y mucho más con gran facilidad.

Guru buscaba implementar una solución basada en la nube, por lo que diseñó su infraestructura tecnológica en AWS desde el comienzo. La empresa sabía que la nube podía satisfacer sus necesidades de almacenamiento, escalado y elasticidad, mientras que la ejecución de su infraestructura en un centro de coubicación implicaba un esfuerzo significativo para la administración y la expansión de la capacidad. “Cuando comenzamos a utilizar AWS, el objetivo era tener una infraestructura como código para poner en marcha nuestros entornos de forma automática”, afirma Mitchell Stewart, director de tecnología y cofundador de Guru.

En un principio, la empresa utilizaba AWS CloudFormation, que ofrece una forma sencilla de modelar un conjunto de recursos relacionados de AWS y de terceros, aprovisionarlos de manera rápida y consistente, y administrarlos a lo largo de sus ciclos de vida tratando la infraestructura como código. Guru también utilizó Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS), un servicio de almacenamiento en bloque de alto rendimiento y fácil de usar, diseñado para utilizarlo con Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) tanto en cargas de trabajo con alta intensidad de rendimiento como de transacciones, a cualquier escala. “Comenzamos con una arquitectura muy sencilla”, asegura Stewart. “Desde entonces, hemos seguido adoptando todas estas tecnologías que AWS ha lanzado en los últimos 7 años. Nuestra arquitectura se ha vuelto mucho más compleja, pero el principio es el mismo: AWS continúa proporcionando servicios completamente administrados y resolviendo una serie de problemas de escalado elástico y dinámico de manera que no tengamos que resolverlos nosotros”.

Para Guru, uno de esos problemas de escalado se centraba en Elasticsearch. En un principio, la empresa alojó su propio clúster de Elasticsearch y utilizó Amazon EC2 para la computación. “Elasticsearch es una parte central de nuestro producto”, afirma Stewart. “Hemos centrado muchos recursos y la atención en él porque buscamos activamente mejorar el rendimiento general de la búsqueda proporcionando una baja latencia y resultados de la búsqueda relevantes para nuestros usuarios”. La decisión de migrar a Amazon OpenSearch Service se basó en los recursos. “Nos preguntamos: ‘¿Queremos tener empleados dedicados que se preocupen por nuestro clúster de Elasticsearch?’”, continúa Stewart, “¿o preferimos que un servicio de Elasticsearch nos brinde una administración experta?”.

Guru inició su migración a Amazon OpenSearch Service en el verano de 2020 y finalizó unos meses después. En poco tiempo, la empresa pudo ver varios beneficios de la migración. Por un lado, la empresa pudo utilizar Amazon EMR, un servicio de macrodatos en la nube líder en el sector para procesar grandes cantidades de datos con herramientas de código abierto, para desarrollar un marco de experimentación con el objetivo de mejorar la relevancia de los resultados de las búsquedas de su motor de búsqueda. En última instancia, esto ayudaría a los usuarios a encontrar la información que buscan más rápido.

Con este marco, Guru puede ejecutar muchas pruebas rápidas y útiles. Por ejemplo, la empresa puede activar un nuevo clúster de Elasticsearch con los cambios de algoritmo propuestos y determinar si la relevancia de los resultados de la búsqueda del clúster nuevo es mejor o peor que la del clúster original. Guru pudo medir y comparar la relevancia de los resultados de las búsquedas en parte porque Amazon OpenSearch Service permite que la empresa registre las consultas de búsqueda en tiempo real. “Si no tuviéramos [Amazon OpenSearch Service], Amazon EMR y todas esas herramientas fácilmente disponibles para hacer pruebas con las iteraciones de los algoritmos, ni siquiera habríamos tenido el ancho de banda para considerar hacerlo”, afirma Stewart.

Los experimentos que Guru había intentado anteriormente tomaban semanas o meses. Pero después de la migración al entorno de AWS, la empresa podía ejecutar experimentos en horas o incluso minutos. “Antes, cada vez que necesitábamos ejecutar un experimento, un recurso de DevOps tardaba de 5 a 6 horas solo para escalarlo de forma que pudiéramos ejecutar el experimento”, afirma Nabin Mulepati, ingeniero principal de machine learning en Guru. “Ahora podemos decir ‘necesito 30 nodos’, y en una hora tenemos un clúster listo para ejecutar experimentos. Y una vez que hayamos terminado, podemos reducirlo para evitar costos innecesarios”.

Entre la finalización de su migración en el otoño de 2020 y principios de 2021, Guru ejecutó experimentos que implicaron la reproducción de casi 500 millones de consultas. Como resultado de estos experimentos, la empresa vio una mejora del 10 % en el rendimiento de las búsquedas.

Incluso cuando Guru no está ejecutando experimentos de forma activa, el entorno administrado de Amazon OpenSearch Service hace que las actualizaciones sean mucho más sencillas para la empresa. “En el pasado, no podíamos aprovechar las características nuevas que lanzaba Elasticsearch, lo que significaba que no podíamos resolver los problemas de nuestros clientes”, afirma Jeff Plater, ingeniero principal de Guru. “Ahora que migramos a [Amazon OpenSearch Service], podemos mantenernos actualizados y obtener esas características. En última instancia, eso nos permitirá mejorar con mayor rapidez el servicio de búsqueda para nuestros usuarios”. Con hasta 1 millón de solicitudes de búsqueda al día, Guru no puede permitirse el lujo de reducir la velocidad.

Gracias a la migración de los clústeres autoadministrados de Elasticsearch a Amazon OpenSearch Service, Guru pudo dedicar más tiempo a la experimentación y la innovación. Con este marco, Guru cuenta con un camino escalable para experimentar con machine learning y el aprendizaje profundo, incluida la implementación del algoritmo k-nearest neighbors y el aprendizaje de clasificación. La empresa también planea comenzar a utilizar Amazon SageMaker, que ayuda a los científicos de datos y a los desarrolladores a preparar, crear, entrenar e implementar con rapidez modelos de machine learning de alta calidad, ya que pone a disposición un amplio conjunto de capacidades especialmente diseñadas para machine learning.

Como empresa emergente que buscaba crecer rápidamente mientras lanzaba características nuevas, Guru descubrió que AWS podía proporcionar la fiabilidad, la escalabilidad y la elasticidad que la empresa necesitaba para seguir innovando. “Una característica excelente de AWS es que es de autoservicio: uno puede moverse tan rápido como quiera dentro del propio entorno”, afirma Steve Mayernick, director de Marketing de Productos de Guru. “Se puede ingresar muy rápido, utilizar los sistemas que sean necesarios para la empresa emergente y luego simplemente iterar, iterar e iterar. Se puede crear todo sin necesidad de interactuar con un proveedor externo que puede ralentizar el proceso”.