A lentidão no carregamento de páginas na web é um problema crescente. Ninguém mais quer esperar o processo. Por isso, já há uma série de técnicas, muitas vezes focada em compressão de dados, que prometem mais velocidade, reduzindo o número de milissegundos no carregamento.
Pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência artificial do MIT estão trabalhando em uma ferramenta, chamada Polaris, que busca reduzir o tempo de carregamento de páginas em 34%.
Sua técnica se concentra no mapeamento das ligações, conhecida por ‘dependências’, entre diferentes objetos em uma página, a fim de descobrir dinamicamente a rota mais eficiente para um navegador carregar os vários elementos interdependentes.
“O que ferramentas anteriores fizeram com seus gráficos de dependência entre os objetos na página foi focado na forma como os navegadores de hoje carregam as páginas”, explica o doutorando Ravi Netravali.
Segundo ele, até pouco tempo muitas pessoas tinham como alvo melhorar navegadores, ou tornar motores de JavaScript mais rápidos fazendo com que o processador de HTML fosse mais ágil. “Agora, dado o aumento do acesso via celular, o foco está mudando”, avaliou.
Ele afirma que há toneladas de estudos nos últimos anos que, basicamente, dizem, da perspectiva de um provedor de conteúdo, cada milésimo de segundo ou dezenas de milissegundos de um aumento do tempo de carregamento da página leva a perdas significativas de receitas e base de usuários.
A ideia do Polaris é reverter isso. A tecnologia precisa ser instalada no servidor, e inclui uma ferramenta – chamada Scout – para que as páginas carreguem localmente e extraiam todas as várias dependências.
Os pesquisadores testaram o Polaris em uma gama de condições de rede em 200 dos melhores sites classificados no Alexa, chegando ao resultado de redução de 34% no tempo de carregamento em grande parte dos testes.
Netravali observa que aceleração varia, dependendo da complexidade das páginas da web. Páginas simples não vão ser beneficiadas pela nova técnica, mas páginas mais complexas terão ganhos mais efetivos.
