Instagramは2010年10月にサービスを開始後、2011年12月までのわずか1年間で1400万人に利用されるほど巨大なサービスに成長しました。こうしたスケールに対応できるシステムを組み上げたのはたった3人のエンジニアだったとのことで、どのように少人数でスケールするシステムを組み上げたのかについて、エキスパートエンジニアのレオナルド・クリードさんが解説しています。 How Instagram scaled to 14 million users with only 3 engineers https://engineercodex.substack.com/p/how-instagram-scaled-to-14-million レオナルド・クリードさんは、Instagramが3人のエンジニアで安定して巨大なサービスを提供できた理由として、下記の3つの原則を守ったからだと述べています
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
I joined GitLab in October 2015, and left in December 2021 after working there for a little more than six years. While I previously wrote about leaving GitLab to work on Inko, I never discussed what it was like working for GitLab between 2015 and 2021. There are two reasons for this: I was suffering from burnout, and didn't have the energy to revisit the last six years of my life (at that time)I w
Hypothesisとは何か、プロパティベーステストとは何か Hypothesisは、Python向けのプロパティベーステストのライブラリである。 プロパティベーステストは、生成された多数の入力データに対してプロパティ(性質)が満たされるかどうかをテストする手法である。 HaskellのQuickCheckライブラリが初出で、現在は各プログラミング言語に移植されている。 従来のユニットテストは、ある程度固定したテストデータを指定してテストを行っていた。 その際、境界値分析などで妥当なパラメータを決定していた。 しかし、境界値分析が必ず通用するとは限らないし、人間が行う以上、ミスも発生する。 プロパティベーステストはデータを固定する代わりにそのデータが満たすプロパティを指定してテストを行う。 実際のテストケースはHypothesisがプロパティを満たすパラメータを決めて生成してくれる。 人力
Django 開発の最新トレンドを知りたいですか？ PyCharm は Django Foundation と連携して世界中 4,000 人以上の Django 開発者を調査し、その回答を基にフレームワークの使用に関するトレンドを解析しました。 このブログ記事では、次のような主な結果をご紹介します。 Django 開発者の 3 人に 1 人が Flask または FastAPI も使用している。 ほとんどの開発者がフルスタック開発と API 開発の両方に Django を使用している。 Django 開発者の 61% が非同期テクノロジーを使用している。 その他にも多くのインサイトがあります！ これらの結果を詳しく確認し、インフォグラフィックによる図説も利用しながら Django 開発のその他のトレンドを発見しましょう。 バックエンド: Django 開発者 3 人に 1 人が Flask
How Instagram scaled to 14 million users with only 3 engineers
Instagram scaled from 0 to 14 million users in just over a year, from October 2010 to December 2011. They did this with only 3 engineers. They did this by following 3 key principles and having a reliable tech stack. Instagram’s Guiding PrinciplesKeep things very simple. Don’t re-invent the wheel. Use proven, solid technologies when possible. Before I continue… I want to introduce SWE Quiz. It’s a
情報発信に便利で軽量なActivityPubサーバー「Takahē」［後編］ ～基本的なアーキテクチャと特徴的なコンポーネントの紹介と、サーバーの構築方法 前編では、ActivityPub/FediverseサーバーTakahē（タカヘー）の特徴（特に、他のActivityPubサーバーでサポートされていないマルチドメインサポート）と、クライアントアプリElkとともに使用する方法について紹介しました。 後編の記事では、Takahēサーバーの基本的なアーキテクチャや、Takahēの特徴的なコンポーネント、内部で使われている面白いライブラリなどを紹介します。記事の最後では、docker-composeを使って実際にTakahēサーバーをコンテナで起動し、手元で試してみます。 Takaheの基本的なアーキテクチャ Takahēは、主に3つのコンポーネントから作られています。メインのTakah
Autogenerating django integration tests using Kolo and trace inversion Kolo test generation in action I don’t enjoy writing tests I have a confession to make: I don’t enjoy writing tests. I really enjoy writing code, really enjoy bringing a feature to life and getting it out there, but writing tests is probably my least favourite part. I do appreciate the tests that already exist, the ones that ma
INSTALLED_APPS = [ "rest_framework", # 先ほどインストールしたdrf_spectacularを記述 "drf_spectacular", ] DEFAULT_AUTO_FIELD = "django.db.models.BigAutoField" REST_FRAMEWORK = { 'DEFAULT_SCHEMA_CLASS': 'drf_spectacular.openapi.AutoSchema', } SPECTACULAR_SETTINGS = { 'TITLE': 'プロジェクト名', 'DESCRIPTION': '詳細', 'VERSION': '1.0.0', # api/schemaを表示しない 'SERVE_INCLUDE_SCHEMA': False, } from django.urls import path from dr
Django.WTF lists popular Django projects, apps and tools. The latest and greatest news in the Django community.
Selfs Ryo Com - 独学エンジニアの独学ブログ
独学で学んだことを発信していくblogです。主にPythonやDjangoにまつわる記事を書いていきます。
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Instagramはどうやって3人のエンジニアで1400万人にサービスを提供できるシステムを組み上げたのか
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