Instagram se ha convertido en una de las aplicaciones más populares para compartir fotos y vídeos, revolucionando el ecosistema de las aplicaciones móviles. Gracias a su facilidad de uso y a su enorme capacidad de escalabilidad, Instagram es popular entre adolescentes y adultos por igual. En este artículo, vamos a descifrar la arquitectura del sistema de Instagram y descubrir cómo ha seducido a casi el 30% de los usuarios de Internet, inspirándoles a compartir al menos una imagen al mes.
Una breve historia de Instagram
Cuando Kevin Systrom y Mike Krieger empezaron a trabajar en una nueva aplicación móvil de check-in llamada Burbn, ya habían recibido una financiación inicial de 500.000 dólares y estaban cerca de la fecha de lanzamiento. Sin embargo, el parecido con FourSquare era demasiado evidente, y decidieron pivotar y empezar a desarrollar una aplicación para compartir fotos, un concepto cuya popularidad aumentaba cada día.
En julio de 2010, a los cuatro meses de la financiación inicial, los fundadores subieron su primera imagen a la web de Instagram, y en tres meses, su aplicación móvil ya estaba disponible en la plataforma iOS. No se imaginaban que este primer paso se convertiría en una de las plataformas para compartir fotos más utilizadas del mundo.
El increíble ascenso de esta aplicación para compartir fotos
A día de hoy, Instagram, una combinación de los términos «Instant Camera» (cámara instantánea) y «Telegram» (telegrama), es la cuarta aplicación móvil más grande del mundo, con más de 2.000 millones de usuarios en todo el mundo. En 2013, es decir, tres años después de su lanzamiento, Instagram acumuló 100 millones de usuarios, y en los cinco años siguientes, en 2018, tenían 1.000 millones de usuarios. En 2024, Instagram alcanzó los 2.000 millones de usuarios.
Los Reels muestran la asombrosa escalabilidad de Instagram
En 2020, Meta, propiedad de Mark Zuckerberg, introdujo Reels en Instagram como un medio para contrarrestar la creciente popularidad de TikTok, y esta apuesta dio sus frutos. A día de hoy, Instagram cuenta con más de 2.500 millones de usuarios activos que interactúan con un Reel al menos una vez al mes. La friolera de 140.000 millones de Reels se reproducen cada día en Instagram y Facebook, mientras que 243 es el número medio de «me gusta» que recibe cada Reel compartido en Instagram.
El aspecto más fascinante es que los Reels constituyen el 50% de los contenidos compartidos en Instagram. Pero, ¿cómo garantiza Instagram una usabilidad sin fisuras para miles de millones de usuarios? ¿Cómo consigue que cada interacción con cada contenido de su plataforma se realice sin obstáculos? La respuesta está en la arquitectura del sistema de Instagram.
Descifrando la arquitectura del sistema de Instagram
Comencemos analizando los sistemas frontend y backend de Instagram, junto con su robusta red de entrega de contenidos.
Arquitectura del sistema de Instagram del lado del cliente
- Aplicaciones móviles: La interfaz principal de Instagram es su aplicación móvil, disponible en iOS y Android. La aplicación se comunica con los servicios de backend a través de las API REST.
- Interfaz web: Una aplicación web responsiva permite a los usuarios acceder a las funciones de Instagram desde los navegadores, lo que aumenta aún más la participación de los usuarios.
Servicios de backend
- Arquitectura monolítica: Inicialmente, Instagram utilizaba una arquitectura monolítica basada en el framework Django de Python. Esta configuración permitía un desarrollo y despliegue rápidos, pero requería una optimización significativa a medida que crecía la demanda de los usuarios.
- Transición a los microservicios: Con el tiempo, Instagram hizo la transición a una arquitectura de microservicios para mejorar la escalabilidad y la capacidad de mantenimiento. Cada servicio gestiona funcionalidades específicas (por ejemplo, autenticación de usuarios, almacenamiento multimedia) y puede desarrollarse de forma independiente.
Soluciones de almacenamiento de datos
- PostgreSQL: Inicialmente utilizado para almacenar los datos de los usuarios, ofrecía gran coherencia pero enfrentaba problemas de escalabilidad.
- Cassandra: Para gestionar las enormes cantidades de datos generados, Instagram adoptó Apache Cassandra por su alta disponibilidad y escalabilidad horizontal.
Red de distribución de contenidos (CDN)
- Almacenamiento multimedia: Instagram emplea soluciones de almacenamiento en la nube, como Amazon S3, para guardar imágenes y vídeos.
- Capa de caché: Una capa de almacenamiento en caché que utiliza Memcached ayuda a reducir la carga de la base de datos.
Entendiendo la escalabilidad vertiginosa de Instagram
El viaje de Instagram desde una startup hasta una plataforma que sirve a miles de millones de usuarios ha implicado varias estrategias críticas en la arquitectura del sistema de Instagram:
Escalado horizontal
En lugar de añadir servidores más potentes (escalado vertical), Instagram optó por el escalado horizontal, añadiendo más servidores para distribuir la carga de forma eficaz.
Equilibrio de carga
Los equilibradores de carga distribuyen las solicitudes entrantes entre varios servidores, garantizando que ninguno se convierta en un cuello de botella y fortaleciendo la arquitectura del sistema de Instagram.
Partición de datos
Para gestionar grandes conjuntos de datos, Instagram emplea estrategias de partición vertical y horizontal, segmentando datos según patrones de actividad y ubicaciones geográficas.
Procesamiento asíncrono
El uso de herramientas como Celery permite gestionar tareas en segundo plano de forma asíncrona, crucial para procesos como el envío de notificaciones o el procesamiento de cargas multimedia.
Centros de datos globales
Para reducir la latencia, Instagram ha establecido centros de datos en todo el mundo, una pieza clave en la arquitectura del sistema de Instagram.
Técnicas de optimización del rendimiento
Para garantizar un rendimiento óptimo, la arquitectura del sistema de Instagram emplea varias técnicas:
Ejecución eficiente del código
Las funciones críticas se optimizan utilizando Python o C/C++ para reducir el uso de la CPU y mejorar la velocidad de ejecución.
Gestión de la memoria
Al trasladar objetos de datos de acceso frecuente de la memoria privada a la compartida, se mejora la eficiencia del uso de la memoria.
Servicio de datos obsoletos
En situaciones donde la consistencia inmediata no es crucial, Instagram sirve datos obsoletos desde cachés mientras los actualiza en segundo plano.
¿Cómo funciona el sistema de recomendación de Reels en Instagram?
Instagram Reels utiliza un sofisticado sistema de recomendación, parte integral de la arquitectura del sistema de Instagram, diseñado para mejorar la participación del usuario proporcionando contenido personalizado.
Análisis de la participación del usuario
El sistema recopila datos sobre cómo interactúan los usuarios con el contenido:
- Comportamiento de visionado
- Métricas de interacción
- Preferencias de contenido
Comprensión del contenido y el contexto
Cada vídeo se analiza en función de:
- Tipo de contenido
- Elementos de audio
- Características visuales
Adaptación en tiempo real
El algoritmo ajusta rápidamente las recomendaciones a medida que evolucionan los intereses de los usuarios.
Proceso de clasificación en varias fases
- Búsqueda de candidatos
- Primera fase de clasificación
- Clasificación de segunda fase
- Reclasificación final
Modelos de aprendizaje automático
Instagram emplea modelos avanzados de aprendizaje automático, como las redes neuronales de dos torres, en su sistema de recomendación.
El problema del arranque en frío
Instagram aborda este desafío aprovechando las conexiones dentro de la red para nuevos usuarios.
Conclusión
El diseño y la arquitectura del sistema de Instagram ejemplifican cómo las aplicaciones modernas pueden escalar eficazmente para satisfacer las demandas sin sacrificar rendimiento o fiabilidad. Mediante el uso estratégico de tecnologías como Python, PostgreSQL, Cassandra y mecanismos eficientes de almacenamiento en caché, Instagram ha construido una infraestructura resistente capaz de soportar miles de millones de usuarios diarios.
La combinación de escalado horizontal, procesamiento asíncrono, centros de datos globales y optimización continua ha permitido a Instagram no solo crecer, sino también mantener una experiencia de usuario fluida en medio de demandas masivas de tráfico. A medida que evoluciona la tecnología, Instagram sigue adaptando su arquitectura para hacer frente a los retos del futuro.
