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「10 年続ける」ということ : niPhotane
18:33:01 <k*****> あともう一点気になってるのがデータ削除タイミングです 18:33:21 >nipotan< ○○が削除されたら削除したいところ 18:34:37 <k*****> なるほど。あと放置しとくとどんどんデータが増えていくと思うのですが、ログのローテートみたいな感じで古いのを消す感じにするのかーとか、悩んでます 18:36:01 >nipotan< ○○が消えてないかぎりは残したほうがいいのかも 18:36:38 <k*****> 本番系のハードディスクサイズはどんなかんじなんだろう 18:37:06 <k*****> 実質無限にあるみたいな感じなのかな 18:37:37 >nipotan< そうなるとおもう 18:37:40 >nipotan< スケールするようになってるし 18:38:21 >nipotan< ペタバイトとか超えたら考えたほうがいいけど 1
「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
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