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agosto 27, 2024 
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A Coinbase anunciou o lançamento de um modelo de aprendizado de máquina para prever e gerenciar picos inesperados de tráfego, otimizando o desempenho da plataforma e prevenindo interrupções.
De acordo com o blog da exchange de criptomoedas, a abordagem tradicional de escalar recursos somente quando o tráfego já está elevado é frequentemente ineficaz. Assim, o novo sistema ajusta sua capacidade de forma dinâmica com base no padrão diário de uso, até que a volatilidade diminua e o aumento da capacidade não seja mais necessário.
A IA é projetada para fornecer um aviso com 60 minutos de antecedência antes de um forte aumento no tráfego.
Anteriormente, a Coinbase havia testado um modelo de previsão baseado em séries temporais, que tentava prever os níveis de tráfego com uma hora de antecedência, mas encontrou limitações devido ao atraso nas estatísticas subjacentes.
Em vez disso, a empresa reformulou o problema como uma questão de classificação de longo prazo. O novo modelo usa sinais externos, como flutuações nos preços das principais criptomoedas, para avaliar a probabilidade de que o tráfego ultrapasse um determinado nível nas próximas horas. Essa abordagem melhorou a precisão das previsões.
“A principal percepção é que, se a volatilidade dos preços das criptomoedas é alta e o tráfego atual está se aproximando do nível-alvo mais rapidamente do que o esperado, a probabilidade de um pico de tráfego aumenta”, destaca o blog da Coinbase.
O modelo busca equilibrar a prevenção de alertas falsos e a detecção de picos reais, evitando desperdício de recursos e garantindo que a plataforma esteja preparada para grandes volumes de tráfego.
