「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
Python高速化テクニック - atsuoishimoto's diary
ここ２〜３日、InfoPileのパフォーマンスチューニングをしており、ちょっともたつきを感じるような部分をほとんど解消することができた。InfoPileで使用した高速化テクニックの中で効果が大きく、よくつかわれそうなものを紹介しよう。尚、以下のスクリプトはPython 2.6.4で実行した。 listよりtupleを使う 可変長である必要のないシーケンスは、できるだけlistではなくtupleを使って構築しよう。listの生成/解放コストは意外と大きいのだ。 import time def run1(): for i in xrange(1000000): [i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+7, i+8] def run2(): for i in xrange(1000000): (i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+
プログラミング言語の速度とアプリケーションの速度がいかに関係ないかがわかるグラフ - kなんとかの日記
まずは次の表をご覧あれ。これはプログラミング言語のベンチマークとして有名な Computer Language Benchmarks Game のベンチマーク結果。上にいくほど高速で、下に行くほど遅い言語になる。 これを見れば、最速な言語は C/C++ であり、Java や Haskell や OCaml といった静的な言語は軒並み上位に登場する。これに対し、Ruby や Python や PHP といったスクリプトは全部下のほう (つまり遅い)。その速度差は非常に大きく、このベンチマークで見ると Python3 や Ruby1.9 は C/C++ の約50倍から60倍遅く、Perl は約90倍、PHP にいたっては約130倍遅いことになる。 (ちなみに JIT つきの Lua が驚異的に高速なのが目をひく。この結果が本当だとしたら、言語の速度に大きく関係するのは動的か静的かではなく、どれ
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