# Etsy Saga:从筒仓到开心到一个月的浏览量达到数十亿
> 原文: [http://highscalability.com/blog/2012/1/9/the-etsy-saga-from-silos-to-happy-to-billions-of-pageviews-a.html](http://highscalability.com/blog/2012/1/9/the-etsy-saga-from-silos-to-happy-to-billions-of-pageviews-a.html)
![](https://img.kancloud.cn/d3/8d/d38de1ecb79c7b01a039a17f0b8ad42d_240x161.png)
我们很少听到有关流行网站在其形成时期所获得的颠簸和擦伤的故事。 [Etsy 的高级软件工程师 Ross Snyder](http://ross-snyder.com/) 通过在 [Surge 2011](http://omniti.com/surge/) :[扩展 Etsy:什么地方出错了,什么地方正确了](http://www.youtube.com/watch?v=eenrfm50mXw)。
罗斯详细而诚实地描述了 Etsy 从 2005 年的原始创业公司到 2007 年为成功而苦苦挣扎的创业公司,再到 2011 年成为普通的手工,超级缩放,ops 驱动的机器。
从这个富有启发性的变革故事中可以学到很多东西:
## 起源故事
* [Etsy](http://www.etsy.com/) 是手工制品的市场。 他们与买卖双方建立联系,类似于 eBay,他们不处理商品。
* 开始时间:2005 年 6 月, [3 个人住在一个公寓里](http://www.seomoz.org/web2.0/interview/etsy/2006)。
* 如今:250 名员工,每月浏览量达数十亿。 总共 6 年。
## 2007 年–当时的架构
* Ubuntu,PostgreSQL,lighttpd,PHP,Python
* PostgreSQL 存储过程中全部包含业务逻辑。 一次非常常见的体系结构。
* 前端使用包装在 PHP 中的存储过程调用与数据库进行了交互。
* 大型中央数据库,具有按功能进行分区。 分区给他们买了一些时间。
* 网站正常运行时间不是很好,这需要为电子商务网站付费。
* 定期维护窗口意味着该站点将定期关闭。
* 大爆炸软件部署通常会导致中断。
## 2008-失败的 Sprouter 实验
* 现阶段仍是一家初创企业,最高人数为 20-30 人。
* 康威定律:当团队生产产品时,产品最终类似于生产产品的团队。
* 团队看起来像:开发人员,DBA,运营人员。 开发人员编写代码,DBA 编写存储的 proc,Ops 部署的代码。 一个筒仓组织,团队之间有很多墙。
* 为了解决其可伸缩性问题,他们创建了中间件层,称为 Sprouter-存储过程路由器。
* Sprouter 是位于 Web 服务器和数据库之间的 Python 守护程序。 给它一些参数,它调用存储过程,并返回结果。 从理论上讲,它可以进行一些缓存和分片,但是这些功能并未实现。
* 希望 Sprouter 比数据库更容易扩展,因为围绕存储过程构建的体系结构几乎是不可能的。
* 已于 08 年秋季准备就绪。自 09 年起弃用,此方法无效。
* Sprouter 仍然是一个筒仓架构,类似于他们拥有的团队。
* 由于 DBA 忙于所有数据库工作,这给开发人员带来了很多麻烦,这与时间表的依赖关系很大。 请记住,只有 DBA 才能进行数据库工作。
* 已弃用 Ops 仍必须处理依赖项。 事实证明,Sprouter 依赖于 Python 的早期版本,这意味着他们无法升级 Python。 因此,有很多运营开销。
* 由于 Sprouter 缓存了存储过程标识符(在升级期间无效),因此 Made 的部署情况更糟。 部署几乎每次都中断。
* 没有分片,数据库仍然是单点故障。
## 2008 年-大文化转变
* [Chad Dickerson](http://blog.chaddickerson.com/) 被聘为首席技术官,后来成为首席执行官。 他带来了新的文化,以前的文化不再存在于 Etsy。
* 删除旧文化也被删除:
* 致力于 PostgreSQL 和存储过程。
* 担心开发人员使用 SQL 编码。
* 通常,开发人员都不会接触该产品。
* 不频繁和大型部署是将代码移入生产环境的想法。
* 美国国立卫生研究院的一般态度。
## 2009 年春季-前进的方式:第 1 部分
* DevOps 救援
* DevOps 是同时也是工程师和 Ops 的 Ops 人员。
* 筒仓变坏了。
* 信任,合作,透明和共同承担责任变得良好。
* 我们在一起。 让我们互相帮助,共同完成任务。
* 稳定网站:
* **安装/改进指标并监视**。
* 尽可能垂直升级数据库。 还是不够,但是买了一些呼吸的空间。
* 使开发人员生产**访问正在运行的代码**,以便他们可以帮助解决问题。 开发了一个名为 [StatsD](https://github.com/etsy/statsd) 的工具。 虽然并非所有开发人员都扎根于生产机器。
## 持续部署-前进的方向:第 2 部分
* 添加了**连续部署**。 Etsy 中的任何工程师都可以随时将整个站点部署到生产中。 每天发生 25 次,因为它很容易。 这是**一键部署**。
* 开发了一个名为 [Deployinator](https://github.com/etsy/deployinator) 的工具。 **Chef** 用于配置管理。
* 最大的收获是,**小更改集**一直在淘汰,而不是大规模部署。 如果出现问题,他们可以迅速找出问题所在并加以解决。
* 添加了对代码运行的测试,以在部署之前验证代码是否正常运行。
* 小组**始终在 **IRC** 上与彼此**进行交谈。
* **质量检查由开发人员**执行。 在此过程中,没有单独的质量检查小组或阶段。 开发人员负责确保代码可靠。 较小的变更集使此操作变得容易。
* 在持续不断的部署过程中,数据库架构更改是异常的。 他们每周有一天,即**模式更改日**。 功能标志用于打开和关闭功能,因此它们可以翻转标志,并且架构在适当的位置可以打开标志。
* A / B 测试方案允许仅为管理员打开功能或将其发布给一定比例的用户。 他们创建一个**功能标记**,提交一堆代码,然后打开该标记,以便只有开发人员才能看到它。
* 每年的一周内,每个开发人员都在寻求**支持。 他们将在假期前后加倍。 Ops 有自己的轮换方式,因此开发人员和 Ops 总是随时待命。**
## 2009 年春季-Sprouter 之死-前进的方向:第 3 部分
* 使用**对象关系映射器**绕过 Sprouter。 他们写了自己的。
* 现在(再次),前端 PHP 代码通过 ORM 直接与数据库对话。
* 使用 ORM 将一些工作转移到了易于扩展的 Web 服务器上。
* ORM 进行一些前端缓存。
* ORM 是一个臭名昭著的瓶颈,但还没有解决这个问题,但他们意识到了这一潜力。
## 分片的到来-前进的方向:第 4 部分
* 在 Sprouter 被中和后,数据库仍然是单点故障。
* 由于 **Flickr** 的很多人都去了 Etsy,因此他们采用了 Flickr 的[分片方案。](http://highscalability.com/flickr-architecture)
* 基于 **MySQL** 作为简单的数据存储。 **经过 Flickr 的战斗测试**。
* 将数据库**沿水平方向**缩放到无穷远甚至更大。
* **主-主**复制用于删除 SPOF。
## 2011 年春季-关闭 Sprouter
* Sprouter 使用停止所有策略释放。 当人们在基础架构上工作时,功能开发几乎停止了,大型部署在您的面前爆炸了。
* 为了证明文化是如何发生变化的,有几个人在一边进行 Sprouter 的替换,然后他们**逐渐逐步使用**。 即使他们愿意,他们也不能只专注于 Sprouter。
* 终于在 2011 年春季,从代码库中删除了 Sprouter。
## 2011-现在的 Etsy 体系结构
* CentOS,MySQL,Apache,PHP。
* **逐步淘汰 PostreSQL** 。 仍然没有完成。 迁移基于每个功能。
* **Python 不见了**。 他们需要让人们参与进来,以便在 PHP 和 MySQL 上实现标准化。
## 获得的经验教训
* **开放和信任**比封闭和恐惧好得多。
* 如果您聪明地执行**,则可能是错误的**。 如果您打算扩展规模,请不要冒险使用未经测试的前端到数据库交互方法。 Etsy 是一个电子商务网站,他们没有向月球发射火箭。 他们在做什么并没有那么大的争议,但这也不是那么普遍。
* 在您离开后很长时间,今天做出的架构决策将产生重大影响。
* 没有漏洞那么深,以至于可靠的缩放策略无法将您排除在外。
* 没有前进的道路。 没有计划。 在文化转变开始后的几年中,这种情况逐渐发生。
尽管 Etsy 并未完全履行其 NIH 承诺,但由于他们自己构建了大多数内容,因此有关团队结构如何决定软件结构的文化/团队观察是一个深刻的问题。 [如上,](http://en.wikipedia.org/wiki/Hermeticism)以下,古人举行了会议。 在实践中如此清晰地看到它是很了不起的。 有趣的是,我们在网络开发团队中看到的全面变革-敏捷,叛乱,小组,独立行动,松散协调,目标驱动-与[第四代战争](http://en.wikipedia.org/wiki/Fourth_generation_warfare)的战斗策略和战术平行 。 我们看到集中化让位于分布式核心。 似乎复杂的不断变化的景观触发了并行的演变。
## 相关文章
* [Etsy 博客](http://codeascraft.etsy.com/)
* [Flickr 架构](http://highscalability.com/flickr-architecture)
* [优化开发人员的幸福感](http://codeascraft.etsy.com/2011/06/06/optimizing-for-developer-happiness/)
* [推送:Facebook,Flickr,Etsy](http://codeascraft.etsy.com/2011/06/01/pushing-facebook-flickr-etsy/)
* [不断变化的战争面孔:进入第四代](http://globalguerrillas.typepad.com/lind/the-changing-face-of-war-into-the-fourth-generation.html)
我很好奇要了解有关为什么分片 PostgreSQL 在 2011 年不如分片 MySQL 来证明引入第二个数据库系统的理由的更多详细信息吗?
我不知道 PostgreSQL 是否有问题,因为 Flickr 系统是建立在 MySQL 之上的,因此这显然是实现其方案的选择。
Etsy 工程团队还有一个博客,标题为“ Code as Craft”。
= > http://codeascraft.etsy.com
你好
我想知道 postgres 是否不适用于可扩展性高的网站。
谢谢
tan
有趣的是有人从 python 转向 php。
- 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