La Arquitectura de Software de Instagram

Muchas cosas suceden detrás de la red social Instagram.

Hay muchas tecnologías nuevas y otras con muchos años en el mercado que la sostienen.

En este artículo conocerás cómo es La Arquitectura de Software de Instagram, vamos con ello.

Historia y Evolución de la Arquitectura

Cuando Instagram fue lanzado en el año 2010 por sus creadores originales Kevin Systrom y Mike Krieger.

No tenía una arquitectura que constaba con tecnologías muy pomposas u ostentosas.

Las tecnologías que en la actualidad componen la arquitectura de Software de Instagram se fueron añadiendo con el paso del tiempo.

A continuación repasaremos una línea de tiempo con las tecnologías principales que Instagram fue añadiendo a su ecosistema año por año hasta la actualidad.

Tecnologías de Instagram en el año 2010

En el año 2010 Instagram fue lanzado teniendo como lenguaje de programación principal al lenguaje de programación Python.

En su lado backend usaban el framework Django. Este framework fue elegido por su rapidez para desarrollar este entorno en el servidor.

La base de datos elegida para gestionar la información de la red social fue la base de datos PostgreSQL.

Tecnologías de Instagram en el año 2011

En el año 2011, Instagram tuvo un crecimiento rápido.

Su hardware e infraestructura se tuvo que optimizar para que pueda manejar millones de solicitudes y datos de los usuarios.

Se optó por usar Amazon S3 para el almacenamiento de las imágenes.

Para mejorar la velocidad de carga de la información, optaron por usar la base de datos Redis.

Tecnologías de Instagram en el año 2012

En el año 2012, la empresa Facebook (actualmente Meta) compró Instagram por $1,000 millones de dólares.

Al pertenecer a Facebook, Instagram tuvo que ser integrada al ecosistema de Facebook.

Instagram empezó a trabajar con la máquina virtual HipHop (HipHop Virtual Machine) basada en el lenguaje de programación PHP.

HipHop mejoró el rendimiento de Python y del framework Django.

Tecnologías de Instagram en el año 2013

En el año 2013, Instagram incorporó FFmpeg que permite editar, grabar, convertir, procesar y comprimir videos.

También añadieron Memcached para cachear datos en memoria y acelerar las consultas de esos datos.

Mejoraron la distribución del tráfico con balanceadores de carga con el servidor Nginx.

Tecnologías de Instagram en el año 2014

Instagram inicia un proceso de descomposición del monolito del framework Django en una arquitectura de microservicios.

Integraron el protocolo de comunicación Apache Thrift con la interfaz de programación API REST para una mejor comunicación entre sus servicios incorporados.

También añadieron Apache Kafka que permite hacer tareas en el servidor cuando se lleva a cabo un determinado evento.

Tecnologías de Instagram en el año 2015

En el año 2015 decidieron hacer que el feed se personalice según las preferencias de los usuarios.

Para esta personalización hicieron uso de inteligencia artificial y machine learning con la librería PyTorch y la librería Tensorflow.

El frontend de Instagram Web, se empezó a migrar parcialmente a la librería React.

Tecnologías de Instagram en el año 2016

El equipo de desarrollo de Instagram, crea e implementa un algoritmo de recomendación basada en inteligencia artificial.

Se agrega Instagram Direct mediante WebSockets para los mensajes en tiempo real.

Algunas de sus API REST fueron reemplazadas por el lenguaje de consulta GraphQL.

Tecnologías de Instagram en el año 2017

Se introducen las Stories en Instagram con el estándar de comprensión de video H.625

Para detectar los contenidos inapropiados y no permitidos, empezaron a usar Machine Learning.

También mejoraron la caché de datos usando Redis Cluster.

Tecnologías de Instagram en el año 2018

Sus servicios fueron migrados a la plataforma de contenedores Kubernetes.

Los servicios que necesitaban ser mejorados con urgencia, fueron gestionados con el lenguaje de programación Go.

Tecnologías de Instagram en el año 2019

Las consultas realizadas con GraphQL fueron optimizadas.

El uso de GraphQL pasó a ser un estándar en Instagram.

Los comentarios empiezan a ser moderados con inteligencia artificial.

Tecnologías de Instagram en el año 2020

Se hace uso de Edge Computing para mejorar la velocidad de la aplicación.

Las imágenes de las Stories se empezaron a convertir al formato WebP en lugar de JPEG.

Tecnologías de Instagram en el año 2021

Se integra la tecnología de los NFT con la tecnología Blockchain.

Meta integra su propia IA llamada Meta AI, esta optimiza la moderación de los contenidos.

Los mensajes pasan a tener cifrado de extremo a extremo.

Tecnologías de Instagram en el año 2022

Las recomendaciones personalizadas son mejoradas con una arquitectura de red neuronal o Transformers.

Se introduce el aprendizaje profundo o Deep Learning para hacer un reconocimiento de contenido en las imágenes y videos.

Tecnologías de Instagram en el año 2023

En este año es lanzada la red social Threads.

Se hace uso de Meta Llama AI para analizar las interacciones de los usuarios y el contenido.

A la versión web de Instagram se le añade WebAssembly (Wasm), para mejorar la velocidad.

Tecnologías de Instagram en el año 2024

Se mejora la edición de fotos y videos con IA Generativa.

Asimismo, los Reels se empiezan a recomendar a los usuarios usando inteligencia artificial.

Se integran chatbots dentro de la plataforma usando Llama 3.

Tecnologías en la Actualidad y a Futuro

Instagram siempre está realizando actualizaciones en su aplicación.

Tienen planeado introducir personajes que sean generados con inteligencia artificial.

También están trabajando en su herramienta llamada “Movie Gen”, la cual permitirá editar videos por medio de comandos de texto con IA.

Asimismo, vienen desarrollando funciones con realidad aumentada como los filtros en 3D y eventos virtuales colaborativos.

Instagram es una de las redes sociales que más se actualiza, por ende veremos siempre nuevas funciones en ella.

En la siguiente imagen puedes ver la historia y la evolución de la arquitectura de Instagram con las tecnologías que fueron agregando año tras año:

Backend de Instagram

El entorno Backend de Instagram gestiona esencialmente las peticiones de los usuarios.

También gestiona el procesamiento de los datos, el almacenamiento de las fotos y videos.

Su backend permite una comunicación efectiva con servicios propios y externos.

1. Peticiones al servidor

Por ejemplo, cuando un usuario abre la aplicación Instagram o Instagram Web

Se realiza una petición HTTP a los servidores de Instagram usando GraphQL.

GraphQL permite que el tráfico de red se reduzca y que solo se obtengan los datos necesarios.

Entre los datos que se obtienen son las fotos, videos, stories, notificaciones y demás elementos que vemos a primera vista.

2. Inicio de Sesión

Cuando un usuario inicia sesión en Instagram.

Hace uso de los estándares OAuth y JWT (JSON Web Tokens) para acceder mediante tokens seguros.

Si los tokens no coinciden, Instagram rechaza el inicio de sesión del usuario.

Para acelerar el proceso de login, hace uso de la base de datos Redis, para almacenar los datos en memoria.

Estos datos son usados al iniciar sesión y ya no hace una consulta constante a la base de datos, aumentando la velocidad de acceso a Instagram.

3. Publicaciones y comentarios

Si un usuario publica un contenido multimedia como una imagen o video.

Los datos del contenido se almacenan en una base de datos PostgreSQL.

Estos datos almacenados pueden ser el usuario propietario de la foto, descripción, fecha, ubicación y hashtags.

La imagen es enviada a los servidores de Amazon S3 y son optimizadas con la utilidad FFmpeg.

Para que la carga de la imagen o video sea rápida, hace uso de la CDN Cloudflare.

Cloudflare distribuye las imágenes o videos en cada continente.

Al estar más cerca del usuario, las imágenes o videos cargan más rápido.

4. Notificaciones y mensajes

Para estas tareas, Instagram hace uso de Apache Kafka para manejar eventos y Apache Thrift para los servicios.

Estas tecnologías de código abierto, permiten la gestión eficaz de los me gusta (likes) y comentarios de los usuarios.

La mensajería en tiempo real (Instagram Direct) es gestionada por la tecnología WebSockets.

La cual permite la comunicación bidireccional y full-duplex sobre sockets TCP entre los usuarios.

5. Rendimiento y escalabilidad

Instagram hace uso de varios balanceadores de carga o Load Balancers en un servidor Nginx.

Este balanceador de carga distribuye las peticiones a su servidor.

Por ejemplo, si se cae uno de sus servidores por demasiadas solicitudes de usuarios, toma otro servidor disponible para no dejar de recibir solicitudes constantemente.

Aparte de usar la base de datos PostgreSQL que mencionamos anteriormente.

También hace uso de la base de datos No SQL Apache Cassandra.

Sus microservicios son orquestados con la herramienta Kubernetes.

Kubernetes le permite manejar cargas de trabajo intensas de forma óptima.

En la siguiente imagen puedes apreciar las tecnologías que Instagram usa en su Backend:

Frontend de Instagram

La vista frontend de Instagram se encarga de mostrar la información que procesa y devuelve el backend.

Este frontend es mejorado constantemente para brindar una buena experiencia a los usuarios.

Tanto en la aplicación móvil como en la versión web de Instagram.

1. Interfaz de Usuario (UI)

La aplicación móvil tanto para Android y iPhone han sido creadas usando el framework React Native.

Para dar una mayor compatibilidad y optimización, cada aplicación ha sido creada usando su lenguaje de programación correspondiente.

La aplicación para Android ha sido creada usando React Native y el lenguaje de programación Kotlin.

Por su parte, la aplicación para iPhone ha sido creada usando React Native y el lenguaje de programación Swift.

La versión web de Instagram o Instagram web usa la librería React con WebAssembly (Wasm).

WebAssembly permite realizar tareas en el navegador que solo se podrían hacer en la aplicación móvil.

Las imágenes son cargadas usando la tecnología Lazy Loading o carga diferida; la idea es que las imágenes carguen de manera óptima.

2. Nexo con la API

Los datos que recibe y envia el frontend de Instagram.

Los gestiona usando el lenguaje de consulta GraphQL.

GraphQL permite que los datos se muevan más rápido.

Los estados de la UI son manejados por medio de la librería Redux y la API Context de React.

3. Carga de imágenes y videos

Los archivos de las imágenes y videos en Instagram.

Se cargan usando una Red de entrega de contenido o CDN (Content Delivery Network).

Su CDN elegida es la CDN Cloudflare.

Cuando un usuario publica una imagen, el backend de Instagram la convierte al formato WebP.

WebP es el mejor formato de imágenes en la actualidad, por su poco peso, rápidez y poca pérdida de calidad.

Los videos son gestionados con el estándar HEVC (H.265).

HEVC comprime óptimamente los videos para que no pierdan mucha calidad.

Asimismo, permite que los videos se reproduzcan más rápido con una mejor taza de bits.

4. Renderizado y animaciones

Las animaciones cargan rápido gracias a la herramienta React Fiber.

React Fiber también permite que la UI de Instagram cargue con mayor fluidez.

Otra herramienta que también usa Instagram es Framer Motion.

Framer Motion es usada para optimizar las animaciones de las Stories y Reels.

En la siguiente imagen puedes conocer las tecnologías que Instagram usa en su Frontend:

Inteligencia Artificial en Instagram

Instagram usa potentes algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Para brindar una experiencia más personalizada a los usuarios y mejorar su seguridad.

1. Feed y descubrimiento

Las publicaciones son organizadas con inteligencia artificial.

Para esta tarea, previamente se hizo un aprendizaje automático (machine learning) de los gustos y orientaciones del usuario.

Estos gustos y orientaciones pueden ser las interacciones pasadas (likes y comentarios), relación con la cuenta (seguidores y amigos cercanos).

También el tiempo de publicación del usuario y el compromiso (engagement) general con su cuenta.

Para hacer una recolección más detallada de los datos del usuario, hace uso de Deep Learning o aprendizaje profundo.

Este aprendizaje profundo lo realiza usando la librería PyTorch y la librería TensorFlow.

2. Reels y Stories

Instagram usa algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning, ambos siempre trabajan de la mano y en este pódcast te lo explico mejor.

Estos algoritmos analizan qué videos les gustan más a los usuarios.

Y con esa información ofrece recomendaciones óptimas para los usuarios.

Para brindar contenidos más relevantes a los usuarios, Instagram hace uso de Transformadores de IA (Transformers AI).

Estos transformadores analizan la atención del usuario, si estos suelen estar más atentos a un contenido.

Instagram le ofrece contenidos similares en donde el usuario pueda estar más atento y dispuesto a verlos.

3. Moderación de contenido

Instagram pertenece a la empresa Meta (antes Facebook).

Meta integra algoritmos de Inteligencia Artificial en Instagram, para detectar los contenidos que incumplan sus normas.

Exactamente, la empresa o sección Meta AI es la encargada de hacerlo.

Meta AI es un laboratorio de Inteligencia Artificial perteneciente a la empresa Meta.

Este laboratorio creó el motor DeepText, que utiliza redes neuronales para analizar y comprender el texto de los contenidos.

DeepText ayuda a moderar los comentarios ofensivos, el spam y los bots.

4. Imágenes y videos

Instagram hace un reconocimiento de los contenidos multimedia usando Inteligencia Artificial.

Hace un etiquetado de las imágenes y los videos con Computer Vision (Visión Artificial).

Computer Vision analiza y procesa millones de contenidos multimedia al día.

Si las imágenes tienen texto, Instagram hace uso de OCR (Optical Character Recognition).

La tecnología OCR o Reconocimiento óptico de caracteres extrae el texto de las imágenes para analizarlos y gestionarlos.

En esta imagen puedes ver las tecnologías de Inteligencia Artificial que usa Instagram:

Seguridad y Privacidad en Instagram

Instagram usa diferentes tecnologías para mantener segura sus API, servicios y diferentes sistemas.

1. Cuentas falsas y bots

Hace uso de aprendizaje automático o Machine Learning para detectar actividad sospechosa.

Los sistemas de autenticación de Instagram usan desafíos de autenticación como Captcha o autenticación en dos pasos (2FA).

Estos sistemas suelen bloquear los bots en la red social.

2. Cifrado de extremo a extremo (E2EE)

La aplicación de mensajería en tiempo real de Instagram llamada Instagram Direct.

Usa cifrado de extremo a extremo o End-to-End Encryption (E2EE) para proteger los mensajes.

De esta manera, los mensajes solo pueden ser leídos por el emisor y el receptor.

3. Datos personales

Instagram mantiene los datos personales de los usuarios protegidos con cifrado AES-256.

Estos datos se cifran en sus bases de datos para que los usuarios maliciosos o hackers no puedan leerlos.

Estas protecciones y restricciones se alinean con las leyes de privacidad GDPR, CCPA y más

4. Detección de actividad sospechosa

Cuando un usuario ingresa a una cuenta usando métodos prohibidos.

Instagram lo detecta como un inicio de sesión inusual.

Su sistema envía una alerta al correo de los usuarios.

Usa un servidor de correo Postfix o un servidor de correo Exim.

En algunos casos usa Amazon SES (Simple Email Service) y Google Cloud Email para una óptima entrega masiva de correos.

En esta imagen puedes conocer las tecnologías y leyes que Instagram usa para proteger a sus usuarios:

Conclusión

La arquitectura de Instagram ha logrado crecer y evolucionar con el paso de los años.

Como dice la frase “Roma no se construyó en un día”.

Esto nos sirve de ejemplo que los proyectos deben ser mejorados sobre la marcha.

Las tecnologías que Instagram ha implementado, no son por azar.

Si no que han sido implementadas con la intención de tener una arquitectura escalable y segura.

Podemos ver que Instagram tiene planeado agregar diferentes características basadas en Inteligencia Artificial en los próximos años

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