# Feedblendr 架构-使用 EC2 进行扩展
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2007/10/30/feedblendr-architecture-using-ec2-to-scale.html](http://highscalability.com/blog/2007/10/30/feedblendr-architecture-using-ec2-to-scale.html)
一个男人做了一个梦。 他的梦想是将一堆 RSS / Atom / RDF 提要混合到一个提要中。 这个人是 [Feedville](http://feedville.com/) 的 Beau Lebens,并且像大多数梦想家一样,他的硬币有些短缺。 因此,他在廉价的托管服务提供商的家中避难,而 Beau 实现了他的梦想,创建了 [FEEDblendr](http://feedblendr.com/) 。 但是 FEEDblendr 消耗了太多 CPU 来创建混合供稿,以至于廉价的托管服务提供商命令 Beau 来寻找另一个家。 博去哪儿了? 他最终在亚马逊 EC2 的虚拟机室内找到了一个新家。 这是关于 Beau 最终如何能够在负担得起的 CPU 周期的摇篮中安全地创建自己的供稿的故事。
网站:http://feedblendr.com/
## 该平台
* EC2(Fedora Core 6 Lite 发行版)* S3* 阿帕奇* 的 PHP* 的 MySQL* DynDNS (for round robin DNS)
## 统计资料
* Beau 是具有一些系统管理员技能的开发人员,而不是 Web 服务器管理员,因此创建 FEEDblendr 涉及很多学习。* FEEDblendr 使用 2 个 EC2 实例。 两个实例都使用相同的 Amazon 实例(AMI)。* 已经创建了 10,000 多个混合,其中包含 45,000 多个源 feed。* 每天大约创建 30 个混合。 实际上,这两个实例上的处理器被钉得很高(大部分时间的平均负载为 10 到 20)。
## 架构
* 轮询 DNS 用于在实例之间进行负载平衡。
-手动更新 DNS,因为在更新 DNS 之前验证实例可以正常工作。
-实例现在看起来比以前更稳定,但是您仍然必须假设它们随时都可能丢失,并且两次重启之间不会保留任何数据。* 由于 EC2 没有像样的持久性存储系统,因此数据库仍托管在外部服务上。* AMI 保持最小。 这是一个干净的实例,带有一些自动部署代码,可从 S3 加载应用程序。 这意味着您不必为每个软件版本创建新实例。* 部署过程为:
-软件是在笔记本电脑上开发的,并存储在 Subversion 中。
-Makefile 用于获取修订,修复权限等,打包并推送到 S3。
-AMI 启动时,它将运行脚本以从 S3 获取软件包。
-打开包装包,并执行其中的特定脚本以继续安装过程。
-Apache,PHP 等的配置文件已更新。
-固定了服务器特定的权限,符号链接等。
-Apache 重新启动,并使用该计算机的 IP 发送电子邮件。 然后使用新的 IP 地址手动更新 DNS。* 提要独立于每个实例进行智能缓存。 这是为了尽可能减少对饲料的昂贵轮询。 尝试将 S3 作为两个实例的通用提要缓存,但是速度太慢。 也许可以将提要写入每个实例,以便将它们缓存在每台计算机上?
## 学过的知识
* 低预算的启动可以使用 EC2 和 S3 有效地引导。* 对于精打细算的人,免费的 ZoneEdit 服务可能与每年 50 美元的 DynDNS 服务(效果很好)一样好。* 循环负载平衡缓慢且不可靠。 即使 DNS 的 TTL 较短,某些系统仍会长时间使用寻址的 IP,因此新计算机无法实现负载平衡。* RSS 实施存在许多问题,无法有效地合并摘要。 因为没有可靠的交叉实现方式来判断提要何时真正更改,所以不必要地花费大量 CPU 读取和混合提要。* 考虑到实例可以随时消失,这确实是一个很大的观念转变。 您必须更改您的架构和设计以适应这一事实。 但是,一旦将此模型内部化,就可以解决大多数问题。* EC2 较差的负载平衡和持久性功能使开发和部署变得异常困难。* 使用 AMI 的能力来传递参数,以选择要从 S3 加载的配置。 这样,您就可以测试不同的配置,而无需移动/删除当前活动的配置。* 创建一个自动化测试系统以在实例启动时对其进行验证。 如果测试通过,则自动更新 DNS。 这使得创建新实例变得容易,并且使慢速人员脱离了循环。* 始终从 S3 加载软件。 您想要发生的最后一件事是实例加载,由于某种原因无法联系您的 SVN 服务器,因此无法正确加载。 将其放在 S3 中实际上消除了这种情况的发生,因为它在同一网络上。
## 相关文章
* [什么是“新闻河”风格的聚合器?](http://www.reallysimplesyndication.com/riverOfNews)* [使用亚马逊服务以 100 美元的价格构建无限可扩展的基础架构](http://highscalability.com/build-infinitely-scalable-infrastructure-100-using-amazon-services)
我可能会缺少一些东西,但我看不出这是“使用 EC2 进行扩展”的有趣示例。
在 Beau 使用 EC2 的方式使用 EC2 和从正常提供商设置两个租用服务器之间似乎没有什么区别。 实际上,获得租用服务器可能会更好,因为成本可能更低(EC2 实例的成本为每月 72 美元/月+带宽),并且数据库将位于同一网络上。
Beau 似乎没有做任何利用 EC2 的事情,例如根据需求动态创建和丢弃实例。
我在这里想念什么吗? 这是使用 EC2 进行扩展的有趣用法吗?
>我可能缺少一些东西,但是我看不出这是“使用 EC2 进行缩放”的有趣示例。
我承认在发现有趣的事情上有些变态,但从博人的立场(这是很多人的观点)来看,这部戏令人激动。 故事始于冲突:如何实现这个想法? 第一种选择是传统的廉价主机选择。 长期以来,故事的结局已经到了。 具有高端 CPU,RAM 和持久存储的专用服务器仍然不便宜。 因此,如果您不赚钱,那将是故事的结局。 通过添加越来越多的专用服务器进行扩展是不可能的。 希望新的网格模型将使很多人继续写自己的故事。 他创建系统的学习曲线是最有趣的。 弄清楚如何进行设置,负载均衡,软件加载,测试,常规的螺母和螺栓开发工作。 这样一来,他就可以在需要的时候立即获得更多的 CPU。 他已经可以进行基础工作,因此能够快速添加该功能。 但是现在它运行良好。 计划中的扳手是数据库,它指出了 EC2 的致命缺陷,即数据库。 如果该部分工作得更好,则该计划看起来会更成功,但事实并非如此,这也很有趣。
@Todd,感谢您的撰写,并进行了一些快速更正/澄清:
-“ Beau 是具有某些 sysadmin 技能的开发人员,而不是 Web 服务器管理员,因此在创建 FEEDblendr 时需要进行很多学习。” -需要明确的是,学习曲线主要是在处理 EC2 及其工作原理,而不是 FeedBlendr,它的核心是相对简单的。
-“重新启动之间不会保留任何数据”,这并非完全正确。 重新引导将保留数据,但是真正的“崩溃”或实例的终止将丢弃所有内容。
-“由于 EC2 没有像样的持久性存储系统,数据库仍托管在外部服务上”-此处的情况更多是我不想处理(或付费)设置某些东西来满足 他们没有持久性存储。 它是由其他人完成的,并且可以完成,这似乎对我所做的事情来说太过分了。
-“ EC2 较差的负载平衡和持久性功能使开发和部署比原本要难得多”-很明显,EC2 没有**内在**固有的负载平衡,因此,这取决于您(开发人员/管理员) 自己提供某种方式。 有很多不同的方法可以使用,但是我选择动态 DNS 是因为我很熟悉它。
@Greg 在回答您的问题时-我想这里的重点是,即使 FeedBlendr **当前不是**的扩展子代,这也很重要。 正如 Todd 所说的,这是关于学习曲线以及达到**可扩展**的程度的尝试和磨难。 没有什么阻止我(除了预算!)立即启动另外 5 个实例并将它们添加到 DNS 中,然后我突然扩展了规模。 从那里,我可以终止一些实例并进行缩减。 这就是要达到我什至拥有该选项的地步,尤其是在 EC2 上是如何实现的。
干杯,
英俊
漂亮的文章和鼓舞人心的故事。 很高兴读到这个小家伙正在构建具有扩展能力的东西。
但是,如果我能提供一点反馈意见,则每台机器上独立缓存数据将不会随着应用程序的开发而扩展。 那会引起问题。 如何将 EC2 实例作为专用缓存运行? 它不是持久性的,如果失败了,那么您将不得不重建现金。 但是假设它是一种简单的存储机制,则应该保持一致。 我认为他们有很多慷慨的储物津贴。
无论哪种方式,几分钟之内能够打开另外 3 个实例的想法绝对是不错的,尤其是当您遇到“斜杠” /“ dugg” /之类的东西时。 如果实例可以检测到自己的高负载并自动启动新实例,那就特别好。
好故事- [http://www.callum-macdonald.com/“](<a rel=) title =” Callum“ target =” _ blank“ > Callum。
> > >需要明确的是,学习曲线主要是在处理 EC2 及其工作方式,而不是 FeedBlendr,它的核心是相对简单的。
我的帽子对你好! 很少有人会保持自己的观点。
谢谢(你的)信息。 顺便说一句,我已将其标记为@ [http://www.searchallinone.com/Other/Blogging_Locally_with_Outside-in_Founders_and_Only_the_Blog_Knows_Brooklyn__Brian_Lehrer_Live/](http://www.searchallinone.com/Other/Blogging_Locally_with_Outside-in_Founders_and_Only_the_Blog_Knows_Brooklyn__Brian_Lehrer_Live/)
- LiveJournal 体系结构
- mixi.jp 体系结构
- 友谊建筑
- FeedBurner 体系结构
- GoogleTalk 架构
- ThemBid 架构
- 使用 Amazon 服务以 100 美元的价格构建无限可扩展的基础架构
- TypePad 建筑
- 维基媒体架构
- Joost 网络架构
- 亚马逊建筑
- Fotolog 扩展成功的秘诀
- 普恩斯的教训-早期
- 论文:Wikipedia 的站点内部,配置,代码示例和管理问题
- 扩大早期创业规模
- Feedblendr 架构-使用 EC2 进行扩展
- Slashdot Architecture-互联网的老人如何学会扩展
- Flickr 架构
- Tailrank 架构-了解如何在整个徽标范围内跟踪模因
- Ruby on Rails 如何在 550k 网页浏览中幸存
- Mailinator 架构
- Rackspace 现在如何使用 MapReduce 和 Hadoop 查询 TB 的数据
- Yandex 架构
- YouTube 架构
- Skype 计划 PostgreSQL 扩展到 10 亿用户
- 易趣建筑
- FaceStat 的祸根与智慧赢得了胜利
- Flickr 的联合会:每天进行数十亿次查询
- EVE 在线架构
- Notify.me 体系结构-同步性
- Google 架构
- 第二人生架构-网格
- MySpace 体系结构
- 扩展 Digg 和其他 Web 应用程序
- Digg 建筑
- 在 Amazon EC2 中部署大规模基础架构的六个经验教训
- Wolfram | Alpha 建筑
- 为什么 Facebook,Digg 和 Twitter 很难扩展?
- 全球范围扩展的 10 个 eBay 秘密
- BuddyPoke 如何使用 Google App Engine 在 Facebook 上扩展
- 《 FarmVille》如何扩展以每月收获 7500 万玩家
- Twitter 计划分析 1000 亿条推文
- MySpace 如何与 100 万个并发用户一起测试其实时站点
- FarmVille 如何扩展-后续
- Justin.tv 的实时视频广播架构
- 策略:缓存 404 在服务器时间上节省了洋葱 66%
- Poppen.de 建筑
- MocoSpace Architecture-一个月有 30 亿个移动页面浏览量
- Sify.com 体系结构-每秒 3900 个请求的门户
- 每月将 Reddit 打造为 2.7 亿页面浏览量时汲取的 7 个教训
- Playfish 的社交游戏架构-每月有 5000 万用户并且不断增长
- 扩展 BBC iPlayer 的 6 种策略
- Facebook 的新实时消息系统:HBase 每月可存储 135 亿条消息
- Pinboard.in Architecture-付费玩以保持系统小巧
- BankSimple 迷你架构-使用下一代工具链
- Riak 的 Bitcask-用于快速键/值数据的日志结构哈希表
- Mollom 体系结构-每秒以 100 个请求杀死超过 3.73 亿个垃圾邮件
- Wordnik-MongoDB 和 Scala 上每天有 1000 万个 API 请求
- Node.js 成为堆栈的一部分了吗? SimpleGeo 说是的。
- 堆栈溢出体系结构更新-现在每月有 9500 万页面浏览量
- Medialets 体系结构-击败艰巨的移动设备数据
- Facebook 的新实时分析系统:HBase 每天处理 200 亿个事件
- Microsoft Stack 是否杀死了 MySpace?
- Viddler Architecture-每天嵌入 700 万个和 1500 Req / Sec 高峰
- Facebook:用于扩展数十亿条消息的示例规范架构
- Evernote Architecture-每天有 900 万用户和 1.5 亿个请求
- TripAdvisor 的短
- TripAdvisor 架构-4,000 万访客,200M 动态页面浏览,30TB 数据
- ATMCash 利用虚拟化实现安全性-不变性和还原
- Google+是使用您也可以使用的工具构建的:闭包,Java Servlet,JavaScript,BigTable,Colossus,快速周转
- 新的文物建筑-每天收集 20 亿多个指标
- Peecho Architecture-鞋带上的可扩展性
- 标记式架构-扩展到 1 亿用户,1000 台服务器和 50 亿个页面视图
- 论文:Akamai 网络-70 个国家/地区的 61,000 台服务器,1,000 个网络
- 策略:在 S3 或 GitHub 上运行可扩展,可用且廉价的静态站点
- Pud 是反堆栈-Windows,CFML,Dropbox,Xeround,JungleDisk,ELB
- 用于扩展 Turntable.fm 和 Labmeeting 的数百万用户的 17 种技术
- StackExchange 体系结构更新-平稳运行,Amazon 4x 更昂贵
- DataSift 体系结构:每秒进行 120,000 条推文的实时数据挖掘
- Instagram 架构:1400 万用户,1 TB 的照片,数百个实例,数十种技术
- PlentyOfFish 更新-每月 60 亿次浏览量和 320 亿张图片
- Etsy Saga:从筒仓到开心到一个月的浏览量达到数十亿
- 数据范围项目-6PB 存储,500GBytes / sec 顺序 IO,20M IOPS,130TFlops
- 99designs 的设计-数以千万计的综合浏览量
- Tumblr Architecture-150 亿页面浏览量一个月,比 Twitter 更难扩展
- Berkeley DB 体系结构-NoSQL 很酷之前的 NoSQL
- Pixable Architecture-每天对 2000 万张照片进行爬网,分析和排名
- LinkedIn:使用 Databus 创建低延迟更改数据捕获系统
- 在 30 分钟内进行 7 年的 YouTube 可扩展性课程
- YouPorn-每天定位 2 亿次观看
- Instagram 架构更新:Instagram 有何新功能?
- 搜索技术剖析:blekko 的 NoSQL 数据库
- Pinterest 体系结构更新-1800 万访问者,增长 10 倍,拥有 12 名员工,410 TB 数据
- 搜索技术剖析:使用组合器爬行
- iDoneThis-从头开始扩展基于电子邮件的应用程序
- StubHub 体系结构:全球最大的票务市场背后的惊人复杂性
- FictionPress:在网络上发布 600 万本小说
- Cinchcast 体系结构-每天产生 1,500 小时的音频
- 棱柱架构-使用社交网络上的机器学习来弄清您应该在网络上阅读的内容
- 棱镜更新:基于文档和用户的机器学习
- Zoosk-实时通信背后的工程
- WordPress.com 使用 NGINX 服务 70,000 req / sec 和超过 15 Gbit / sec 的流量
- 史诗般的 TripAdvisor 更新:为什么不在云上运行? 盛大的实验
- UltraDNS 如何处理数十万个区域和数千万条记录
- 更简单,更便宜,更快:Playtomic 从.NET 迁移到 Node 和 Heroku
- Spanner-关于程序员使用 NoSQL 规模的 SQL 语义构建应用程序
- BigData 使用 Erlang,C 和 Lisp 对抗移动数据海啸
- 分析数十亿笔信用卡交易并在云中提供低延迟的见解
- MongoDB 和 GridFS 用于内部和内部数据中心数据复制
- 每天处理 1 亿个像素-少量竞争会导致大规模问题
- DuckDuckGo 体系结构-每天进行 100 万次深度搜索并不断增长
- SongPop 在 GAE 上可扩展至 100 万活跃用户,表明 PaaS 未通过
- Iron.io 从 Ruby 迁移到 Go:减少了 28 台服务器并避免了巨大的 Clusterf ** ks
- 可汗学院支票簿每月在 GAE 上扩展至 600 万用户
- 在破坏之前先检查自己-鳄梨的建筑演进的 5 个早期阶段
- 缩放 Pinterest-两年内每月从 0 到十亿的页面浏览量
- Facebook 的网络秘密
- 神话:埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)谈银行为什么不是碱-可用性就是收入
- 一千万个并发连接的秘密-内核是问题,而不是解决方案
- GOV.UK-不是你父亲的书库
- 缩放邮箱-在 6 周内从 0 到 100 万用户,每天 1 亿条消息
- 在 Yelp 上利用云计算-每月访问量为 1.02 亿,评论量为 3900 万
- 每台服务器将 PHP 扩展到 30,000 个并发用户的 5 条 Rockin'Tips
- Twitter 的架构用于在 5 秒内处理 1.5 亿活跃用户,300K QPS,22 MB / S Firehose 以及发送推文
- Salesforce Architecture-他们每天如何处理 13 亿笔交易
- 扩大流量的设计决策
- ESPN 的架构规模-每秒以 100,000 Duh Nuh Nuhs 运行
- 如何制作无限可扩展的关系数据库管理系统(RDBMS)
- Bazaarvoice 的架构每月发展到 500M 唯一用户
- HipChat 如何使用 ElasticSearch 和 Redis 存储和索引数十亿条消息
- NYTimes 架构:无头,无主控,无单点故障
- 接下来的大型声音如何使用 Hadoop 数据版本控制系统跟踪万亿首歌曲的播放,喜欢和更多内容
- Google 如何备份 Internet 和数十亿字节的其他数据
- 从 HackerEarth 用 Apache 扩展 Python 和 Django 的 13 个简单技巧
- AOL.com 体系结构如何发展到 99.999%的可用性,每天 800 万的访问者和每秒 200,000 个请求
- Facebook 以 190 亿美元的价格收购了 WhatsApp 体系结构
- 使用 AWS,Scala,Akka,Play,MongoDB 和 Elasticsearch 构建社交音乐服务
- 大,小,热还是冷-条带,Tapad,Etsy 和 Square 的健壮数据管道示例
- WhatsApp 如何每秒吸引近 5 亿用户,11,000 内核和 7,000 万条消息
- Disqus 如何以每秒 165K 的消息和小于 0.2 秒的延迟进行实时处理
- 关于 Disqus 的更新:它仍然是实时的,但是 Go 摧毁了 Python
- 关于 Wayback 机器如何在银河系中存储比明星更多的页面的简短说明
- 在 PagerDuty 迁移到 EC2 中的 XtraDB 群集
- 扩展世界杯-Gambify 如何与 2 人组成的团队一起运行大型移动投注应用程序
- 一点点:建立一个可处理每月 60 亿次点击的分布式系统的经验教训
- StackOverflow 更新:一个月有 5.6 亿次网页浏览,25 台服务器,而这一切都与性能有关
- Tumblr:哈希处理每秒 23,000 个博客请求的方式
- 使用 HAProxy,PHP,Redis 和 MySQL 处理 10 亿个请求的简便方法来构建成长型启动架构
- MixRadio 体系结构-兼顾各种服务
- Twitter 如何使用 Redis 进行扩展-105TB RAM,39MM QPS,10,000 多个实例
- 正确处理事情:通过即时重放查看集中式系统与分散式系统
- Instagram 提高了其应用程序的性能。 这是如何做。
- Clay.io 如何使用 AWS,Docker,HAProxy 和 Lots 建立其 10 倍架构
- 英雄联盟如何将聊天扩大到 7000 万玩家-需要很多小兵。
- Wix 的 Nifty Architecture 技巧-大规模构建发布平台
- Aeron:我们真的需要另一个消息传递系统吗?
- 机器:惠普基于忆阻器的新型数据中心规模计算机-一切仍在变化
- AWS 的惊人规模及其对云的未来意味着什么
- Vinted 体系结构:每天部署数百次,以保持繁忙的门户稳定
- 将 Kim Kardashian 扩展到 1 亿个页面
- HappyPancake:建立简单可扩展基金会的回顾
- 阿尔及利亚分布式搜索网络的体系结构
- AppLovin:通过每天处理 300 亿个请求向全球移动消费者进行营销
- Swiftype 如何以及为何从 EC2 迁移到真实硬件
- 我们如何扩展 VividCortex 的后端系统
- Appknox 架构-从 AWS 切换到 Google Cloud
- 阿尔及利亚通往全球 API 的愤怒之路
- 阿尔及利亚通往全球 API 步骤的愤怒之路第 2 部分
- 为社交产品设计后端
- 阿尔及利亚通往全球 API 第 3 部分的愤怒之路
- Google 如何创造只有他们才能创造的惊人的数据中心网络
- Autodesk 如何在 Mesos 上实施可扩展事件
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 部分的经验教训 1
- 构建全球分布式,关键任务应用程序:Trenches 第 2 部分的经验教训
- 需要物联网吗? 这是美国一家主要公用事业公司从 550 万米以上收集电力数据的方式
- Uber 如何扩展其实时市场平台
- 优步变得非常规:使用司机电话作为备份数据中心
- 在不到五分钟的时间里,Facebook 如何告诉您的朋友您在灾难中很安全
- Zappos 的网站与 Amazon 集成后冻结了两年
- 为在现代时代构建可扩展的有状态服务提供依据
- 细分:使用 Docker,ECS 和 Terraform 重建基础架构
- 十年 IT 失败的五个教训
- Shopify 如何扩展以处理来自 Kanye West 和 Superbowl 的 Flash 销售
- 整个 Netflix 堆栈的 360 度视图
- Wistia 如何每小时处理数百万个请求并处理丰富的视频分析
- Google 和 eBay 关于构建微服务生态系统的深刻教训
- 无服务器启动-服务器崩溃!
- 在 Amazon AWS 上扩展至 1100 万以上用户的入门指南
- 为 David Guetta 建立无限可扩展的在线录制活动
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿个通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训
- 缩放原理
- TripleLift 如何建立 Adtech 数据管道每天处理数十亿个事件
- Tinder:最大的推荐引擎之一如何决定您接下来会看到谁?
- 如何使用微服务建立财产管理系统集成
- Egnyte 体系结构:构建和扩展多 PB 分布式系统的经验教训
- Zapier 如何自动化数十亿个工作流自动化任务的旅程
- Jeff Dean 在 Google 进行大规模深度学习
- 如今 Etsy 的架构是什么样的?
- 我们如何在 Mail.Ru Cloud 中实现视频播放器
- Twitter 如何每秒处理 3,000 张图像
- 每天可处理数百万个请求的图像优化技术
- Facebook 如何向 80 万同时观看者直播
- Google 如何针对行星级基础设施进行行星级工程设计?
- 为 Mail.Ru Group 的电子邮件服务实施反垃圾邮件的猫捉老鼠的故事,以及 Tarantool 与此相关的内容
- The Dollar Shave Club Architecture Unilever 以 10 亿美元的价格被收购
- Uber 如何使用 Mesos 和 Cassandra 跨多个数据中心每秒管理一百万个写入
- 从将 Uber 扩展到 2000 名工程师,1000 个服务和 8000 个 Git 存储库获得的经验教训
- QuickBooks 平台
- 美国大选期间城市飞艇如何扩展到 25 亿条通知
- Probot 的体系结构-我的 Slack 和 Messenger Bot 用于回答问题
- AdStage 从 Heroku 迁移到 AWS
- 为何将 Morningstar 迁移到云端:降低 97%的成本
- ButterCMS 体系结构:关键任务 API 每月可处理数百万个请求
- Netflix:按下 Play 会发生什么?
- ipdata 如何以每月 150 美元的价格为来自 10 个无限扩展的全球端点的 2500 万个 API 调用提供服务
- 每天为 1000 亿个事件赋予意义-Teads 的 Analytics(分析)管道
- Auth0 体系结构:在多个云提供商和地区中运行
- 从裸机到 Kubernetes
- Egnyte Architecture:构建和扩展多 PB 内容平台的经验教训