Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT y de la Universidad de Harvard han desarrollado un sistema para reducir los tiempos de carga de las páginas web hasta un 34%.
Como dicen en la propia página del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), hay pocas cosas más frustrantes que una página que tarda en cargarse. Para las empresas supone la pérdida de visitas y, lo que es más importante, de negocio: Amazon estima que cada retraso de 100 milisegundos reduce sus beneficios un 1%.
Para atacar este problema un grupo de investigadores ha desarrollado un sistema que rebaja el tiempo de carga de las páginas un 34%. De nombre «Polaris», esta solución combina la descarga de los recursos requeridos por una página de modo que el tiempo total empleado sea menor.
Una página web está compuesta de múltiples recursos (imágenes, trozos de código, datos) que se van descargando a medida que son requeridos. Cada descarga sufre un retraso debido a la propia red que la transmite, siendo este retraso mayor cuanto más lenta sea la red. Es una de las razones por las que es tan importante tener una red de datos de calidad.
A medida que las páginas van siendo más complejas requieren más recursos, con lo que este retraso se ve acumulado. Además, cada recurso puede depender a su vez de otros para dar una funcionalidad determinada.
A diferencia de otras soluciones donde el énfasis está en la compresión de los datos para que tengan el menor peso posible y tarden menos en descargarse, como las de Google o Amazon, Polaris se centra en minimizar el impacto del retardo en la propia red. Para ello, determina previamente qué recursos va a necesitar una página, resolviendo sus dependencias y estableciendo un orden óptimo de descarga.
La analogía que utilizan los investigadores es la de una persona de negocios que tiene que hacer contacto con diversas personas en distintas ciudades. En lugar de ir a una ciudad y después decidir cuál será su siguiente destino, aprovechará mejor el tiempo si recopila por adelantado la lista de contactos y establece una ruta óptima.
Los investigadores evaluaron su sistema en distintas condiciones de red sobre 200 de las páginas web más populares, obteniendo la conclusión señalada.