Scalability
Source: https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability at
c9ca9f248d4d
License: MIT
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Una lista de lectura actualizada y organizada para ilustrar los patrones de sistemas escalables, fiables y performant a gran escala. Los conceptos se explican en los artículos de ingenieros prominentes y referencias creíbles. Los estudios de casos son tomados de sistemas de prueba de batalla que sirven millones a miles de millones de usuarios.
Si su sistema va lento
Sección titulada «Si su sistema va lento»Entienda sus problemas: problema de escalabilidad (rápido para un solo usuario pero lento bajo carga pesada) o problema de rendimiento (bajo para un solo usuario) revisando algunos Principios de diseño y comprobar cómo escalabilidad y rendimiento problemas se resuelven en las empresas tecnológicas. La sección de Inteligencia son creados para aquellos que trabajan con datos y machine learning a gran escala (datos) y profunda (aprendizaje).
Si tu sistema cae
Sección titulada «Si tu sistema cae»“Incluso si pierdes todo un día, puedes construir todo de nuevo si conservas tu calma!” - Thuan Pham, ex CTO de Uber. Así que mantén la calma y cuidado con el disponibilidad y estabilidad ¡Importantes!
Si usted está teniendo una entrevista de diseño del sistema
Sección titulada «Si usted está teniendo una entrevista de diseño del sistema»Mira un poco Notas de entrevista y arquitecturas del mundo real con diagramas completados para obtener una visión completa antes de diseñar su sistema en pizarra blanca. Puedes comprobar algo. conversaciones de ingenieros de gigantes tecnológicos para saber cómo construyen, escalan y optimizan sus sistemas. ¡Buena suerte!
Si estás construyendo tu equipo de ensueño
Sección titulada «Si estás construyendo tu equipo de ensueño»El objetivo del equipo de escalado no es aumentar el tamaño del equipo sino aumentar la producción y el valor del equipo. Usted puede descubrir cómo las empresas tecnológicas alcanzan ese objetivo en varios aspectos: contratación, gestión, organización, cultura y comunicación en los organización sección.
Poder comunitario
Sección titulada «Poder comunitario»¡Las contribuciones son muy bienvenidas! Usted puede querer echar un vistazo a la Directa de la contribución. Si usted ve un enlace aquí que ya no se mantiene o no es un buen ajuste, por favor envíe una solicitud de tirón!
Muchas largas horas de trabajo duro han entrado en este proyecto. Si lo encuentras útil, por favor comparte en Facebook, en Twitter, on Weibo, o en sus grupos de chat! El conocimiento es poder, el conocimiento compartido es el poder multiplicado. ¡Gracias!
- Principio
- Escalabilidad
- Disponibilidad
- Estabilidad
- Ejecución
- Inteligencia
- Arquitectura
- Entrevista
- Organización
- Talk
- Libro
Principio
Sección titulada «Principio»- Lecciones de Giant-Scale Services - Eric Brewer, UC Berkeley & Google
- Diseños, lecciones y consejos de construcción de grandes sistemas distribuidos - Jeff Dean, Google
- Cómo diseñar una buena API & Por qué importa - Joshua Bloch, CMU & Google
- Sobre eficiencia, ajuste, escalado - James Hamilton, VP en AWS
- Principios de Ingeniería de Caos
- Encontrar la Orden en Caos
- La aplicación Doce-Factor
- Arquitectura Limpia
- Alta Cohesión y Bajo Coupling
- Monolitos y microservicios
- CAP Theorem and Trade-offs
- Bases de datos CP y bases de datos AP
- Escalabilidad apátrida vs
- Escala Up vs Scale Out: Costos ocultos
- ACID y BASE
- Bloqueo/No bloqueo y sincronización/Async
- Desempeño y escalabilidad de bases de datos
- Niveles y efectos de aislamiento de bases de datos sobre rendimiento y escalabilidad
- La probabilidad de pérdida de datos en grandes cantidades
- Acceso de datos para soluciones de alta escalabilidad: uso de SQL, NoSQL y Persistencia de poliglota
- SQL vs NoSQL
- SQL vs NoSQL - Lección Aprendida en Salesforce
- NoSQL Databases: Survey and Decision Guidance
- Cómo funciona el agua
- Hashing consistente
- Hashing consistente: Tradeoffs Algorítmicos
- No te engañes con el truco de Hashing
- Hashing uniforme consistente en Netflix
- Eventualmente consistente - Werner Vogels, CTO en Amazon
- Cache es King
- Anti-Caching
- Latencia de compresión
- Números de latencia Cada programador debe saber
- El cálculo del servicio Disponibilidad
- Cuestiones de arquitectura al escalar aplicaciones web: Bottlenecks, Database, CPU, IO
- Botellas comunes
- Vida más allá de las transacciones distribuidas
- Confiando en el software para redirigir el tráfico confiable en varias capas
- Breaking Things on Purpose
- Evitar la ingeniería
- Prácticas peor escalabilidad
- Usa tecnologías sólidas - No reinventar la rueda - Mantenerla sencilla!
- Simplicidad mediante la distribución de la complejidad
- ¿Por qué el uso excesivo es malo
- El rendimiento es una característica
- Hacer el rendimiento parte de su flujo de trabajo
- Los beneficios de Server Side Rendering sobre Rendering lado del cliente
- Automatizar y Resumen: Lecciones en Facebook
- AWS Do’s y Don’s
- (UI) Design Does’t Scale - Stanley Wood, Director de Diseño de Spotify
- Linux Performance
- Construcción de aplicaciones web rápidas y resilientes - Ilya Grigorik
- Aceptar falas parciales, minimizar la pérdida de servicio
- Diseño de Resiliencia
- Diseño para auto-sanación
- Diseño para escalar fuera
- Diseño para la evolución
- Aprender de errores
Escalabilidad
Sección titulada «Escalabilidad»- Microservicios y Orquesta
- Arquitectura de microservicio orientada al dominio en Uber
- Arquitectura de servicio (3 partes: Puertas de dominio, Servicios de valor añadido, BFF) en SoundCloud
- Container (8 partes) en Riot Games
- Containerization at Pinterest
- Evolución del uso de contenedores en Netflix
- Dockerizing MySQL en Uber
- Testing of Microservices at Spotify
- Docker en producción en Arbolado
- Microservicios en Sonido
- Operar Kubernetes Fiablemente en Stripe
- Cross-Cluster Traffic Mirroring with Istio at Trivago
- Agrarian-Scale Kubernetes (3 partes) en New York Times
- Nanoservices at BBC
- PowerfulSeal: Herramienta de prueba para Kubernetes Clusters en Bloomberg
- Conductor: Microservicios Orquesta en Netflix
- Docker Containers that Power Más de 100.000 Tiendas Online en Shopify
- Microservice Architecture at Medium
- De metal desnuda a Kubernetes en Betabrand
- Kubernetes en Tinder
- Kubernetes en Quora
- Plataforma Kubernetes en Pinterest
- Microservicios en Nubank
- Gestión de las transacciones de pago en microservicios en Mercari
- Mesh de servicio en Snap
- GRIT: Protocolo para las transacciones distribuidas en microservicios en eBay
- Rubix: Kubernetes en Palantir
- CRISP: Análisis de trayectoria crítica para arquitecturas de microservicio en Uber
- Caché distribuido
- EVCache: Caché en memoria distribuida en Netflix
- EVCache Cache Warmer Infrastructure at Netflix
- Memsniff: Robust Memcache Traffic Analyzer en Box
- Caching with Consistent Hashing and Cache Smearing at Etsy
- de la toma de fotos en Facebook
- Ejercicio de Eficiencia Caché en Facebook
- tCache: Cocción de datos escalable en Java en Trivago
- Pycache: En proceso de caché en Quora
- Reducir el uso de memoria memcached en un 50% en Trivago
- Servicio Interno de Caching Calls at Yelp
- Estimando la Eficiencia del Cache utilizando Big Data en Allegro
- Caché distribuida en Zalando
- Caché distribuida para S3 en ClickHouse
- Data Caching de RAM a SSD en NetFlix
- Tradeoffs of Replicated Cache at Skyscanner
- Ubicación Caching con Quadtrees en Yext
- Metadatos de vídeo en Vimeo
- Escalando Redis en Twitter
- Búsqueda de trabajo escalada con Redis en Slack
- Moving persistent data out of Redis at Github
- Llevando involucrados de millones de simples pares de valor clave en Redis en Instagram
- Redis en Trivago
- Optimización del almacenamiento de Redis en Deliveroo
- Optimización de memoria en España
- Redis Fleet en Heroku
- Resolver las faltas de caché de construcción remota partes (2) en SoundCloud
- Calificaciones y versiones (2 partes) en Flipkart
- Prefetch Caching of Items at eBay
- Biblioteca de Caching de la región en Wix
- Mejorar el rendimiento y la eficiencia de caché distribuidos en Pinterest
- Normalizar y mejorar los microservicios Caching en DoorDash
- HTTP Caching y CDN
- Cerraduras distribuidas
- Seguimiento, rastreo y medición distribuidos
- Zipkin: Localización de sistemas distribuidos en Twitter
- Mejorar los rastros de Zipkin usando Metadatos Pod Kubernetes en SoundCloud
- Canopy: Análisis de localización distribuida escalable en Facebook
- Pintrace: Localización distribuida en Pinterest
- XCMetrics: All-in-One Tool for Tracking Xcode Build Metrics at Spotify
- Localización distribuida en tiempo real en LinkedIn
- Infraestructura de servicios de seguimiento en Escala en Shopify
- Localización distribuida en HelloFresh
- Analyzing Distributed Trace Data at Pinterest
- Localización distribuida en Uber
- JVM Profiler: Tracing Distributed JVM Applications at Uber
- verificación de datos en Dropbox
- Sistemas distribuidos en Showmax
- osquery Across the Enterprise at Palantir
- StatsD en Etsy
- Programación distribuida
- Programación de tareas distribuidas (3 partes) en PagerDuty
- Edificio Cron en Google
- Arquitectura de Cron distribuida en Quora
- Chronos: Un espejo para Cron en Airbnb
- Programador en Nextdoor
- Peloton: Unified Resource Scheduler for Diverse Cluster Workloads at Uber
- Fenzo: OSS Scheduler for Apache Mesos Frameworks at Netflix
- Flujo de aire - Orquesta de flujo de trabajo
- Airflow at Airbnb
- Airflow at Adyen
- Airflow en Pandora
- Airflow at Robinhood
- Aire acondicionado en Lift
- Airflow at Drivy
- Aire acondicionado en Cochabamba
- Airflow en Adobe
- Auditoría del flujo de aire Job Runs en Walmart
- MaaT: Distributed Task Scheduler at Aliba
- frontera-capa: flujos de trabajo declarados de flujo de aire en Etsy
- Vigilancia y alerta distribuidas
- Unicornio: Sistema de rehabilitación en eBay
- M3: Plataforma de medición y vigilancia en Uber
- Athena: Sistema Automatizado de Gestión de la Salud en Dropbox
- Vortex: Aplicaciones de monitorización de servidores en Dropbox
- Nuage: Servicio de Gestión de la Nube en LinkedIn
- Telltale: Monitoreo de aplicaciones en Netflix
- ThirdEye: Monitoring Platform at LinkedIn
- Periskop: Servicio de Vigilancia de Excepciones en SoundCloud
- Securitybot: Distributed Alerting Bot at Dropbox
- Monitoring System at Alibaba
- Monitoreo real del usuario en Dailymotion
- Ecosistema de alerta en Uber
- Marco de alerta en Airbnb
- Alerta sobre objetivos de nivel de servicio (SLO) en SoundCloud
- Flujo de trabajo de predicción basada en el trabajo para detección de anomalías de la observabilidad en Uber
- Sistema de vigilancia y uso de Graphite y Cabot en HackerEarth
- Observabilidad (2 partes) en Twitter
- Alerta de seguridad distribuida en Slack
- Alertas en tiempo real en Bloomberg
- Sistema de monitoreo de tuberías de datos en LinkedIn
- Vigilancia y Observabilidad en Picnic
- Seguridad distribuida
- Aardvark y Repokid: AWS Best Privilege for Distributed, High-Velocity Development at Netflix
- LISA: Firewall distribuido en LinkedIn
- Infraestructura segura para almacenar bitcoin en la nube en Coinbase
- BinaryAlert: Detección de malware sin servidor en tiempo real en Airbnb
- Arquitectura escalable IAM para garantizar el acceso a 100 cuentas AWS en segmento
- OAuth Audit Toolbox en realidad
- Active Directory Password Blacklisting at Yelp
- Auditoría de Syscall en Scale en Slack
- Athenz: Control de acceso basado en roles en Yahoo
- Seguridad del ciclo de vida en Slack
- Container Builds inprivileged at Kinvolk
- Diffy: Differencing Engine for Digital Forensics in the Cloud at Netflix
- Detectar Compromiso Credencial en AWS en Netflix
- Scalable User Privacy at Spotify
- AVA: Aplicaciones Web de auditoría en efecto
- TTL como servicio: Revocación automática de avisos de estalla en Yelp
- Enterprise Key Management en Slack
- Escalabilidad y autenticación en Twitch
- Autenticación de Edge y Propagación de Identidad de Token-Agnostic en Netflix
- Hardening Kubernetes Infraestructura con Cilium en Palantir
- Mejora de la gestión de vulnerabilidad web a través de la automatización en Lyft
- Reloj Skew cuando sincronizar contraseña carga en Drobbox
- Mensajes distribuidos, búsqueda y transmisión de eventos
- Cabo: Marco de procesamiento de la corriente de eventos en Dropbox
- Brooklin: Servicio distribuido para la transmisión de datos en tiempo real en Linked In
- Samza: Sistema de Procesamiento de Corrientes para Insighs en LinkedIn
- Bullet: Motor de búsqueda de futuro para la transmisión de datos en Yahoo
- EventHorizon: Herramienta para ver los eventos que se expanden en Etsy
- Qmessage: Distribuida, cola de tareas asincrónica en Quora
- Cherami: Sistema de búsqueda de mensajes para el transporte de tareas asinc en Uber
- Dynein: Distributed Delayed Job Queueing System at Airbnb
- Timestone: Queueing System for Non-Parallelizable Workloads at Netflix
- Servicio de mensajería en Riot Juegos
- Modelo de sistema de mensajería en Dropbox
- Debugging Production con Event Logging en Zillow
- Servicio de mecanizado en aplicación cruzada en Netflix
- Video Gatekeeper en Netflix
- Moscación de presión para millones de dispositivos en Netflix
- Delaying Asynchronous Message Processing with RabbitMQ at Indeed
- Benchmarking Streaming Computation Engines en Yahoo
- Mejorar la calidad de los datos de la corriente con la validación de esquemas de protobuf en Deliveroo
- Escala de infraestructura de correo electrónico en Medium
- Mensajería en tiempo real en España
- Base de datos de Event Stream en Nike
- Sistema de seguimiento de eventos en Udemy
- Mensajería del evento
- Diseño de dominio en Alibaba
- Diseño de dominio en Weebly
- Diseño de dominio en Moonpig
- Escalada de eventos para Netflix Descargas
- Localización de eventos en Jet.com
- Sourcing (2 partes) en eBay
- Evento Sourcing en AHORA
- Alimentación de contenido escalable usando patron de sourcing de eventos y CQRS en Brainly
- Mensajería Pub-Sub
- Kafka - Mensaje Broker
- Kafka en LinkedIn
- Kafka en Pinterest
- Kafka en Trello
- Kafka en Salesforce
- Kafka en el New York Times
- Kafka en Yelp
- Kafka en Criteo
- Kafka en Kubernetes en Shopify
- Kafka on PaaSTA: Running Kafka on Kubernetes at Yelp (2 parts)
- Migrando al Zooman de Kafka sin tiempo de descanso en Yelp
- Procesamiento y muerte de cartas colas con Kafka en Uber
- Chaperone: Auditoría Kafka End-to-End en Uber
- Encontrar Kafka límite de rendimiento en infraestructura en Dropbox
- Costo Orquesta en España
- InfluxDB y Kafka para escalar a más de 1 millón de métricas un segundo en Hulu
- Escalando Kafka para apoyar el crecimiento de datos en PayPal
- Stream Data Deduplication
- Registros distribuidos
- Iniciar sesión en LinkedIn
- Ingestión de registro escalable y fiable en Pinterest
- Servicio de registro replicado de alto rendimiento en Twitter
- Servicio de registro con Spark en CERN Accelerator
- Registro y agregación en Quora
- Colección y análisis de registros de Daemon en Badoo
- Pase de sesión con análisis de códigos estáticos en Palantir
- Registro centralizado de aplicaciones en eBay
- Enrich VPC Flow Logs en Hyper Scale para proporcionar Network Insight en Netflix
- BookKeeper: almacenamiento de registros distribuidos en Yahoo
- LogDevice: Tienda de datos distribuidos para registros en Facebook
- LogFeeder: Sistema de recogida de registros en Yelp
- DBLog: Marco Genérico de Cambio-Captura de Datos en Netflix
- Búsqueda distribuida
- Buscar Arquitectura en Instagram
- Buscar Arquitectura en eBay
- Buscar Arquitectura en Box
- Search Discovery Indexing Platform en Coupang
- Sistema de búsqueda universal en Pinterest
- Mejorar la eficiencia del motor de búsqueda en más del 25% en eBay
- Indización y búsqueda de registros de telemetría con Lucena en Palantir
- Entendimiento de consultas en TripAdvisor
- Buscar Arquitectura de la Federación en LinkedIn (2018)
- Búsqueda en Slack
- Search Engine at DoorDash
- Estabilidad y escalabilidad para la búsqueda en Twitter
- Servicio de Búsqueda en Twitter (2014)
- Búsqueda Autocompleta (2 partes) en Traveloka
- Data-Driven Autocorrection System en Canva
- Adaptación de búsqueda a fonética india en Flipkart
- Nautilus: Search Engine at Dropbox
- Galene: Buscar Arquitectura de LinkedIn
- Manas: Sistema de búsqueda personalizada de alto rendimiento en Pinterest
- Sherlock: Índice de búsqueda en tiempo real en Flipkart
- Nebula: Plataforma de almacenamiento para construir backends de búsqueda en Airbnb
- ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) Stack
- Predicciones en tiempo real con ELK en Uber
- Construyendo una pila ELK escalable en Envato
- ELK at Robinhood
- Scaling Elasticsearch Clusters en Uber
- Elasticsearch Performance Tuning Practice en eBay
- Mejorar el rendimiento usando Plugins Elasticsearch (2 partes) en Tinder
- Elasticsearch at Kickstarter
- Log Parsing con Logstash y Google Protocol Buffers en Trivago
- Búsqueda de orden rápido utilizando la tubería de datos y la investigación elástica en Yelp
- Moving Core Business Search to Elasticsearch at Yelp
- Sharding out Elasticsearch at Vinted
- Búsqueda auto-reflexión con Elasticsearch en Watpad
- Vulcanizador: una biblioteca para operar Elasticsearch en Github
- Almacenamiento distribuido
- Almacenamiento en memoria
- MemSQL Architecture - El Fast (MVCC, InMem, LockFree, CodeGen) Y Familiar (SQL)
- Optimización de la eficiencia Memcached en Quora
- Almacén de datos en tiempo real con MemSQL en Cisco UCS
- Mover a MemSQL en Tapjoy
- MemSQL y Kinesis para Insights en tiempo real en Disney
- MemSQL a Query Cientos de Billones de Filas en un Dashboard en Pandora
- Almacenamiento de objetos
- Escalar HDFS en Uber
- Razones para elegir S3 sobre HDFS en Databricks
- Sistema de archivos en Amazon S3 en Quantcast
- Recuperación de imagen en escala usando S3 Versioning en Trivago
- Cloud Object Store en Yahoo
- Ambry: Distributed Immutable Object Store at LinkedIn
- Dynamometer: Scale Testing HDFS en hardware mínimo con máxima Fidelidad en LinkedIn
- Hammerspace: Persistente, Concurrente, almacenamiento en Airbnb
- MezzFS: almacenamiento de objetos de montaje en plataforma de procesamiento de medios en Netflix
- Magic Pocket: Sistema de almacenamiento multiexabyte interno en Dropbox
- Almacenamiento en memoria
- Bases de datos relacionales
- MySQL en Uber
- MySQL en Pinterest
- PostgreSQL en Twitch
- Scaling MySQL-based Financial Reporting System at Airbnb
- Escalando MySQL en Wix
- Construcción y despliegue de MySQL Raft en Meta
- MaxScale (MySQL) Base de datos Proxy en Airbnb
- Cambio de Postgres a MySQL en Uber
- Manejo de crecimiento con postgres en Instagram
- Escalando la base de datos de análisis (Postgres) en TransferWise
- Actualizar una base de datos de 50 Terabyte PostgreSQL en Adyen
- Escalar el acceso de la base de datos para 100 millones de consultas por día en PayPal
- Minimizing Read-Write MySQL Hora de descanso en Yelp
- Migrando MySQL de 5.6 a 8.0 en Facebook
- Migración de HBase a MyRocks en Quora
- Replicación
- MySQL Parallel Replication (4 piezas) en Booking.com
- Mitigating MySQL Replication Lag and Reducing Read Load at Github
- Read Consistency with Database Replicas at Shopify
- Auditoría de Black-Box: verificación de la integridad de la replicación final a fin entre MySQL y Redshift en Yelp
- Partición principal MySQL Base de datos en Airbnb
- Herb: Multi-DC Replication Engine for Schemaless Datastore en Uber
- Sharding
- Sharding MySQL en Pinterest
- Sharding MySQL en Twilio
- Sharding MySQL en Square
- Sharding MySQL en Quora
- Sharding Layer of Schemaless Datastore en Uber
- Sharding ” IDs at Instagram
- Sharding Postgres at Notion
- Sharding Postgres en Figma
- Solr: Mejorar el rendimiento para la indización de lotes en el recuadro
- Geosharded Recommendations (3 parts) at Tinder
- Servicios de escala con Shard Manager en Facebook
- Presto el motor de consulta SQL Distribuido
- NoSQL Databases
- Bases de datos de valor clave
- DynamoDB en Nike
- DynamoDB en Segment
- DynamoDB en Mapbox
- Manhattan: Base de datos de valor clave distribuida en Twitter
- Sherpa: Distribuido NoSQL Key-Value Store en Yahoo
- HaloDB: Motor de almacenamiento de valor clave incorporado en Yahoo
- MPH: Tiendas de valor clave móvil rápidas y compactas en efecto
- Venecia: Base de datos de valor clave distribuida en Linkedin
- Bases de datos de columnas
- Cassandra
- Cassandra en Instagram
- Industria electrónica en Walmart
- Mensajes con Cassandra en disco
- Escalando Cassandra Cluster en Walmart
- Scaling Ad Analytics con Cassandra en Yelp
- Escalar un 100+ Millones de lecturas/Writes utilizando Spark y Cassandra en Dream11
- Alimentación en movimiento de Redis a Cassandra en Zomato
- Criterios de escalabilidad de Cassandra en AWS en Netflix
- Decomposición de servicio en Escala con Cassandra en Intuit QuickBooks
- Cassandra for Keeping Counts In Sync at SoundCloud
- Configuración del controlador Cassandra para mejorar el rendimiento y el equilibrio de carga en Glassdoor
- cstar: Cassandra Orchestration Tool en Spotify
- HBase
- Redshift
- Cassandra
- Bases de datos de documentos
- eBay: Building Mission-Critical Multi-Data Center Aplicaciones con MongoDB
- MongoDB en Baidu: Multi-Tenant Cluster Storing 200+ Billion Documents across 160 Shards
- Migrando datos de Mongo en Addepar
- The AWS and MongoDB Infrastructure of Parse (aprendida por Facebook)
- Migrating Mountains of Mongo Data at Addepar
- Couchbase Ecosystem at LinkedIn
- SimpleDB en Zendesk
- Espresso: Distributed Document Store at LinkedIn
- Bases de datos de gráficos
- Bases de datos de valor clave
- Series temporales Bases de datos
- Beringei: Motor de almacenamiento de series temporales de alto rendimiento en Facebook
- MetricsDB: TimeSeries Base de datos para almacenar métricas en Twitter
- Atlas: Base de datos de la serie Dimensional del tiempo en memoria en Netflix
- Heroic: Time Series Database at Spotify
- Roshi: Sistema de almacenamiento distribuido para eventos de series temporales en SoundCloud
- Goku: Base de datos de la serie de tiempo en Pinterest
- Almacenamiento de datos de la serie de tiempo de escala (2 partes) en Netflix
- Time Series Data Abstracción Capa de Netflix
- Druid - Base de datos de análisis en tiempo real
- Repositorios distribuidos, dependencias y gestión de configuraciones
- DGit: Git distribuido en Github
- Stemma: Servidor de Git distribuido en Palantir
- Gestión de configuración para sistemas distribuidos en Flickr
- Git Repository en Microsoft
- Problema de ajuste con grandes depósitos en Microsoft
- Repositorio único en Google
- Infraestructura de escala y flujo de trabajo (Git) en Adyen
- Dotfiles Distribución en Booking.com
- Detector Secreto: Prevención de Secretos en Código Fuente en Yelp
- Gestión de la dependencia del software en Escala en Linked In
- Código de fusión en depósitos de alta velocidad en Linked In
- Configuración dinámica en Twitter
- Configuración dinámica en Mixpanel
- Configuración dinámica en GoDaddy
- Fleet Management (3 parts) at Spotify
- Escala de integración continua y entrega continua
- Estante de integración continua en Facebook
- Integración continua con depósitos distribuidos y dependencias en Netflix
- Integración y Despliegue continua con Bazel en Dropbox
- Adoptando Bazel para Web en Airbnb
- Despliegues continua en BuzzFeed
- Destornillador: Sistema de Construcción de Entrega Continua para Infraestructura Dinámica en Yahoo
- CI/CD en Mejoramiento
- CI/CD en cerebro
- Escalando iOS CI con Anka en Shopify
- Scaling Jira Server en Yelp
- Grupo CI/CD de escala automática en Flexport
Disponibilidad
Sección titulada «Disponibilidad»- Ingeniería de Resiliencia: Aprendizaje a la Failura del Abrazo
- Ingeniería de Resiliencia con Waterbear del Proyecto en LinkedIn
- Resiliencia contra la sobresaturación de tráfico en iHeartRadio
- Resiliencia en sistemas distribuidos en GO-JEK
- Práctico Patrón de diseño de Resiliencia NoSQL para el Enterprise en eBay
- Asegurar la resiliencia a los desastres en Quora
- Resiliencia del sitio en Expedia
- Resiliencia y recuperación de desastres con Kafka en eBay
- Recuperación de Desastres para Kafka Multi-Región en Uber
- Failover
- The Evolution of Global Traffic Routing and Failover
- Pruebas para la recuperación de desastres
- Diseño de una arquitectura de microservicios para el fracaso
- ELB for Automatic Failover at GoSquared
- Eliminar la base de datos para mayor disponibilidad en American Express
- Failover con Redis Sentinel en Vinted
- Infraestructura SaaS de alta disponibilidad en FreeAgent
- MySQL High Disponibilidad en GitHub
- MySQL High Disponibilidad en Eventbrite
- Continuidad empresarial ” Recuperación de Desastres en Walmart
- Equilibrio de carga
- Introducción a la carga de red moderna Balancing and Proxying
- Top Five (Load Balancing) Scalability Patterns
- Cargar infraestructura de equilibración para apoyar a más de 1.300 millones de usuarios en Facebook
- DHCPLB: Balanceador de carga DHCP en Facebook
- Katran: Balanceador de carga de red escalable en Facebook
- Apertura Determinista: Un Algoritmo de Equilibrio Distribuido y Cargador en Twitter
- Equilibrio de carga con Eureka en Netflix
- Equilibrio de carga Edge en Netflix
- Zuul 2: Cloud Gateway en Netflix
- Equilibrio de carga en Elp
- Equilibrio de carga en Github
- Hashing consistente para mejorar el equilibrio de carga en Vimeo
- UDP Load Balancing at 500 pixel
- QALM: Marco de gestión de carga QoS en Uber
- Dirección de tráfico usando Rum DNS en LinkedIn
- Infraestructura de tráfico (Edge Network) en Dropbox
- Equilibrio de carga basado en DNS inteligente en Dropbox
- Monitor DNS systems at Stripe
- Arquitectura multi-DNS (3 partes) al lunes
- Dynamic Anycast DNS Infraestructura en Hulu
- Tasa de limitación
- Limitación de tarifas para escalar a millones de dominios en Cloudflare
- Cloud Bouncer: Limitación de tarifas distribuidas en Yahoo
- API de escalada con limitadores de tarifas en Stripe
- Limitación de tarifas distribuidas en Allegro
- Ratequeue: Core Queueing-And-Rate-Limiting System at Twilio
- Servicio Quotas en Grabación
- Tasa de limitación en Figma
- Autoescalización
- Autoescalización Pinterest
- Autoescalización Basado en Solicitud Queuing en Square
- Auto escalando a Jenkins en Trivago
- Autoscaling Pub-Sub Consumers at Spotify
- Autoscaling Bigtable Clusters basado en CPU Load en Spotify
- Autoescalamiento AWS Paso Funciones Actividades en Yelp
- Scryer: Predictive Auto Scaling Engine at Netflix
- Bouncer: Rollovers de escala automática AWS simples en Palantir
- Clusterman: Autoscaling Mesos Clusters at Yelp
- Productos químicos en Google
- NodeJS High Disponibilidad en Yahoo
- Operaciones (11 partes) en LinkedIn
- Monitoreo Powers Alta disponibilidad para LinkedIn Feed
- Apoyo a eventos globales en Facebook
- Alta disponibilidad en España
- Disponibilidad alta en Netflix
- Infraestructura Cloud de alta disponibilidad en Twilio
- Alta disponibilidad con DB distribuida en Kubernetes en Airbnb
- Automatización de operaciones de centros de datos en Dropbox
- Globalización de cuentas de jugadores en los juegos de Ríot
Estabilidad
Sección titulada «Estabilidad»- Corredor
- Interrupción de circuitos en sistemas distribuidos
- Circuit Breaker for Scaling Containers
- Lecciones en Sonido
- Protector: Interruptor para las bases de datos de la serie de tiempo en Trivago
- Estabilidad de producción mejorada con penetraciones en Heroku
- Circuit Breaker en Zendesk
- Circuit Breaker en Traveloka
- Circuit Breaker en Shopify
- Timeouts
- Crash-safe Replication for MySQL at Booking.com
- Bulkheads: Partition and Tolerate Failure in One Parte
- Estado Steady: Pon siempre los registros en el disco separado
- Tranquilizando: Mantenga un rato
- Multi-Clustering: Mejora de la Resiliencia y la Estabilidad de un Servicio de API monolítica a gran escala en Linked In
- Determinismo (4 partes) en la liga de leyendas Servidor
Ejecución
Sección titulada «Ejecución»- Optimización del rendimiento en OS, almacenamiento, Base de datos, Red
- Mejorar el rendimiento con datos de antecedentes Prefetching en Instagram
- Arreglar regresiones de rendimiento del sistema de archivos Linux en LinkedIn
- Técnicas de compresión para Solve Network I/O Bottlenecks en eBay
- Optimización de servidores web para alta rentabilidad y baja eficiencia en Dropbox
- Análisis de rendimiento de Linux en 60.000 Milliseconds en Netflix
- Disfraces persistentes de Google Cloud (PD-SSD) en Mixpanel
- Disminución de la RAM Usage en 40% Usando jemalloc con Python & Celery en Zapier
- Reduciendo la huella de memoria en Slack
- Pruebas de carga continuas en Slack
- Mejoras de rendimiento en Pinterest
- Server Side Rendering en Wix
- Mejoras de rendimiento de 30x en España
- Optimizar APIs en Netflix
- Performance Monitoring con Riemann y Clojure en Walmart
- Performance Tracking Dashboard for Live Games en Zynga
- Optimización del Informe CAL Mapa de HadoopReducir Empleos en eBay
- Ajuste de rendimiento en el programador de cuarzo en eBay
- Profiling C++ (Parte 1: Optimización, Parte 2: Medición y Análisis) en Riot Games
- Profiling React Server-Side Rendering en HomeAway
- Transcodificación de vídeo de hardware en Dailymotion
- Transacciones difíciles cruzadas a 10 millones de RPS en Dropbox
- API Profiling en Pinterest
- Pagelets Parallelize Server-side Processing at Yelp
- Mejorando la caducidad clave en Redis en Twitter
- Optimización del rendimiento de la red de entrega de anuncios con gráficos de llama en MindGeek
- Aislamiento predictivo de la CPU de contenedores en Netflix
- Mejorar la utilización de HDFS I/O para la eficiencia en Uber
- Joyas de la nube: Estimando kWh en la nube en Etsy
- Sin trabas: Fijar los límites de la CPU en la nube (2 partes) de hecho
- Optimización del rendimiento por Tuning Garbage Collection
- Colección de basura en aplicaciones Java en LinkedIn
- Colección de basura en servicios de aprendizaje de máquinas de bajo rendimiento en Adobe
- Colección de basura en aplicaciones Redux en SoundCloud
- Colección de basura en Go Aplicación en Twitch
- Analyzing V8 Garbage Collection Logs at Alibaba
- Colección Python Garbage para dejar caer 50% Crecimiento de memoria por solicitud en Instagram
- Rendimiento Impacto de la eliminación fuera de la banda coleccionista de basura (OOBGC) en Github
- Debugging Java Memory Leaks en Allegro
- Optimización de JVM en Alibaba
- Tuning JVM Memory for Large-scale Services at Uber
- Solr Performance Tuning en Walmart
- Memory Tuning a High Throughput Microservice at Flipkart
- Optimización del rendimiento en imagen, vídeo, página
- Optimización de 360 fotos en Facebook
- Reducción de tamaño de archivo de imagen en la infraestructura de fotos en Etsy
- Mejorar el rendimiento de GIF en Pinterest
- Optimización del rendimiento de reproducción de vídeo en Pinterest
- Optimización de flujo de vídeo para el ancho de banda bajo con optimizador dinámico en Netflix
- Adaptive Video Streaming en YouTube
- de carga de vídeo en Dailymotion
- Mejora del rendimiento de la página principal en Zillow
- El proceso de optimización para el rendimiento del cliente en Expedia
- Web Performance en BBC
- Optimización del rendimiento por la compresión de Brotli
- Optimización del rendimiento idiomas en y marcos
- Python en Netflix
- Python a escala (3 partes) en Instagram
- OCaml mejores prácticas (2 partes) en Issuu
- PHP en Slack
- Go at Trivago
- TipoScript en Etsy
- Kotlin para llamar al estado en Etsy
- Kotlin en DoorDash
- BPF y Go at Bumble
- Ruby on Rails at GitLab
- Rust en producción en España
- Elegir un idioma en WeWork
- Cambiar de Go a Rust en Discord
- Optimización de rendimiento básico de ASP.NET en Agoda
- Data Race Patterns in Go at Uber
- Java 21 Threads virtuales en Netflix
Inteligencia
Sección titulada «Inteligencia»- Big Data
- Plataforma de datos en Uber
- Data Platform en BMW
- Plataforma de datos en Netflix
- Plataforma de datos en Flipkart
- Data Platform at Coupang
- Plataforma de datos en DoorDash
- Data Platform at Khan Academy
- Infraestructura de datos en Airbnb
- Infraestructura de datos en LinkedIn
- Infraestructura de datos en Go-JEK
- Infraestructura de Ingestión de Datos en Pinterest
- Data Analytics Architecture at Pinterest
- Data Orchestration Service at Spotify
- Big Data Processing (2 partes) en Spotify
- Procesamiento de Big Data en Uber
- Pipeline de análisis en Lift
- Pipeline de análisis en Grammarly
- Pipeline de análisis en España
- ML Data Pipelines for Real Fraud Prevention en PayPal
- Big Data Analytics y ML Techniques en LinkedIn
- Auto-Serve Reporting Platform on Hadoop at LinkedIn
- Información y análisis de privacidad en LinkedIn
- Analytics Platform for Tracking Item Disponibilidad en Walmart
- Análisis en tiempo real para aplicaciones móviles Crashes using Apache Pinot en Uber
- HALO: Análisis de hardware y optimización del ciclo de vida en Facebook
- RBEA: Plataforma analítica en tiempo real en King
- AresDB: Motor de análisis en tiempo real de GPU en Uber
- AthenaX: Streaming Analytics Platform en Uber
- Júpiter: Config Driven Adtech Batch Ingestion Platform en Uber
- Delta: Plataforma de sincronización de datos y enriquecimiento en Netflix
- Keystone: Plataforma de procesamiento de corrientes en tiempo real en Netflix
- Libro de datos: Convertir Big Data en Conocimiento con Metadatos en Uber
- Amundsen: Data Discovery & Metadata Engine at Lyft
- Maze: Funnel Visualization Platform en Uber
- Metacat: Hacer grandes datos Descubribles y Significativos en Netflix
- SpinalTap: Cambiar el sistema de captura de datos en Airbnb
- Aceleración: Marco de procesamiento rápido de datos en eBay
- Omid: Plataforma de procesamiento de transacciones en Yahoo
- TensorFlowOnSpark: Aprendizaje profundo distribuido en grandes grupos de datos en Yahoo
- CaffeOnSpark: Distributed Deep Learning on Big Data Clusters at Yahoo
- Spark on Scala: Arquitectura de referencia de análisis en Adobe
- Experimentation Platform (2 partes) en Spotify
- Plataforma de experimentación en Airbnb
- Smart Product Platform en Zalando
- Plataforma de análisis de registros en LINE
- Plataforma de Visualización de Datos en Myntra
- Construcción y escalada de datos en Netflix
- Creación de un sistema de gestión de datos escalable para tareas de visión informática en Pinterest
- Materiales en Etsy
- Escalar una tubería de datos maduros - Gestión de la sobrecarga en Airbnb
- Spark Partitioning Strategies at Airbnb
- Escalando el sistema de archivos distribuidos Hadoop en LinkedIn
- Escalando el grupo Hadoop YARN más allá de 10.000 nodos en LinkedIn
- Escalar controles de acceso de datos grandes en Pinterest
- Aprendizaje de máquinas distribuidas
- Plataforma de aprendizaje automático en Yelp
- Plataforma de aprendizaje automático en Etsy
- Plataforma de aprendizaje automático en Zalando
- Escalando la infraestructura AI/ML en Uber
- Sistema de recomendación en Lyft
- Plataforma de aprendizaje de refuerzo en Lyft
- Plataforma para cumplir las recomendaciones en Etsy
- Infrastructure to Run User Forecasts at Spotify
- Aroma: Utilizar ML para la Recomendación del Código en Facebook
- Flyte: Cloud Native Machine Learning and Data Processing Platform en Lyft
- LyftLearn: ML Model Training Infrastructure built on Kubernetes at Lyft
- Horovod: Open Source Distributed Deep Learning Framework for TensorFlow at Uber
- Genie: Gen AI On-Call Copilot en Uber
- COTA: Mejorar la atención al cliente con NLP & Machine Learning en Uber
- Manifold: Modelo-Agnostic Visual Debugging Tool for Machine Learning at Uber
- Repo-Topix: Marco de Extracción de Temas en Github
- Concourse: Generating Personalized Content Notifications in Near-Real-Time at LinkedIn
- Altus Care: Applying a Chatbot to Platform Engineering at eBay
- PyKrylov: Acelerating Machine Learning Research at eBay
- Gráfico de caja: Red Social Espontanea en Box
- PreciosNet: Modelo de precios con redes neuronales en Skyscanner
- PinText: Multitask Text Embedding System at Pinterest
- SearchSage: Learning Search Query Representations at Pinterest
- Cannes: ML ahorra $1.7M al año en las previsiones de documentos en Dropbox
- Arboles de gradiente escalada para Predicción de nova clic en Agotado en Yelp
- Aprender con Privacidad en Escalada en Apple
- Experimento de clasificación de imágenes en Mercari
- Deep Learning for Frame Detection in Product Images at Allegro
- Predicción de Relevancia de Video basada en contenidos en Hulu
- Contenido de vídeo inapropiado moderado en Yelp
- Mejorar la selección de fotos con aprendizaje profundo en TripAdvisor
- Recomendaciones personalizadas para experiencias que utilizan el aprendizaje profundo en TripAdvisor
- Sistemas de recomendación personalizadas en BBC
- Machine Learning (2 partes) en Condé Nast
- Procesamiento del lenguaje natural y análisis del contenido (2 partes) en Condé Nast
- Mapping the World of Music Using Machine Learning (2 parts) at iHeartRadio
- Aprendizaje de la máquina para mejorar la calidad de la corriente en Netflix
- Machine Learning to Match Drivers & Riders at GO-JEK
- Mejorar las miniaturas de vídeo con redes neuronales profundas en YouTube
- Regreso Cuántil para Entregar Tiempo en Instacart
- Cross-Lingual End-to-End Búsqueda de productos con Deep Learning en Zalando
- Machine Learning en Jane Street
- Machine Learning for Ranking Answers End-to-End at Quora
- Ranking Platform en Booking.com
- Historias similares Usando LDA en Flipboard
- Búsqueda de la similitud en Flickr
- Plantilla de aprendizaje de máquina de gran escala para recomendaciones de trabajo en realidad
- Deep Learning from Prototype to Production at Taboola
- Atom Smashing Machine Learning en CERN
- Mapping Tags at Medium
- Clustering con el modelo de mezcla del proceso de Dirichlet en Scala en Monsanto
- Mapa Pins with DBSCAN ” Random Forests at Foursquare
- Pronóstico en Uber
- Financiamiento financiero en Uber
- Producción de ML con flujos de trabajo en Twitter
- GUI Testing Powered by Deep Learning at eBay
- Máquina de escalada Aprendizaje para recomendar rutas de conducción en Pivotal
- Predicciones en tiempo real en DoorDash
- Machine Learning for Indexing Text from Billions of Images at Dropbox
- Modeling User Journeys via Semantic Embeddings at Etsy
- Detección automática de cuentas falsas en LinkedIn
- Ausencia de conocimiento en Airbnb
- Modelado básico en Instagram
- Neural Architecture Search (NAS) for Prohibited Item Detection at Mercari
- Computer Vision en Airbnb
- Algoritmos 3D Home Backend en Zillow
- Pronósticos a largo plazo en Lyft
- Descubriendo discos populares con aprendizaje profundo en Yelp
- SplitNet Architecture for Ad Candidate en Ranking Twitter
- Trabajos Filtro en España
- Architecting Restaurant Wait Time Predictions at Yelp
- Music Personalization at Spotify
- Deep Learning for Domain Name Valuation at GoDaddy
- Similitud Agrupación de Anillos de Fraude en Stripe
- Búsqueda personalizada en Etsy
- ML infraestructura de servicio de características en Lyft
- Context-Specific Bidding System en Etsy
- Moderating Promotional Spam and Inappropriate Content in Photos at Scale at Yelp
- Optimización de pagos con aprendizaje automático en Dropbox
- Aprendizaje de máquina de escalar en Netflix
- Similaridad Motor en eBay
- Machine Learning in Content Moderation at Etsy
Arquitectura
Sección titulada «Arquitectura»- Tech Stack en Medium
- Tech Stack en Shopify
- Servicios de construcción (4 partes) en Airbnb
- Arquitectura de Evernote
- Arquitectura de Chat Service (3 partes) en Riot Games
- Arquitectura de la Liga de Leyendas Actualización de clientes
- Arquitectura de la plataforma de anuncios en Twitter
- Arquitectura de API Gateway en Uber
- Arquitectura de API Gateway en Tinder
- Arquitectura básica de Slack
- Arquitectura Distribuida Ligera para Manejar Miles de Bibliotecas en eBay
- Back-end en LinkedIn
- Back-end at Flickr
- Infraestructura (3 partes) en Zendesk
- Infraestructura de la nube en Grubhub
- Plataforma de Presencia en tiempo real en LinkedIn
- Settings Platform en LinkedIn
- Sistema de línea fija para escalar y rendimiento (2 partes) en Glassdoor
- Sistema de contabilidad de acciones de usuario en tiempo real para anuncios en Pinterest
- API Platform en Riot Games
- Games Platform en The New York Times
- Kabootar: Plataforma de comunicación en Swiggy
- Simone: Servicio de simulación distribuido en Netflix
- Seagull: Sistema distribuido que ayuda a ejecutar 20 millones de pruebas por día en Yelp
- PriceAggregator: Intelligent System for Hotel Price Fetching (3 parts) at Agoda
- Phoenix: Plataforma de prueba (3 partes) en Tinder
- Arquitectura hexagonal en Netflix
- Arquitectura de los servicios de pegatina en LINE
- Stack Overflow Enterprise en Palantir
- Arquitectura de las siguientes semillas, información de interés, y elegido para usted en Pinterest
- API Especificación flujo de trabajo en WeWork
- Base de datos de medios en Netflix
- Arquitectura de historia de la transacción de miembros en Walmart
- Sync Engine (2 piezas) en Dropbox
- Servicio de Pacto de Anuncios en Twitter
- Sistema de notificación rápida de eventos en Netflix
- Arquitecturas de Finanzas, Banca y Sistemas de Pagos
- Bank Backend en Monzo
- Plataforma de comercio para escala en Wealthsimple
- Core Banking System en Margo Bank
- Arquitectura de Nubank
- Tech Stack en TransferWise
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- Evitar pagos dobles en un sistema de pagos distribuidos en Airbnb
- Pagos de escala (3 partes) en Etsy
- Handles Millions of Digital Transactions Safely Todos los días en Paytm
- Plataforma de facturación y pago en Grammarly
Entrevista
Sección titulada «Entrevista»- Diseño de sistemas de gran escala
- My Scaling Hero - Jeff Atwood (una dosis de Endorphins antes de su entrevista, JK)
- Asesoramiento de ingeniería de software de la construcción de sistemas distribuidos en gran escala - Jeff Dean
- Introducción a sistemas de arquitectura para escala
- Anatomía de una entrevista de diseño del sistema
- 8 cosas que necesitan saber antes de una entrevista de diseño del sistema
- Principales 10 preguntas de diseño del sistema
- Top 10 Patrones Arquitectónicos de Software de Gran Escala Común en un Nutshell
- Cloud Big Data Design Patterns - Lynn Langit
- ¿Cómo NO diseñar Netflix en su entrevista de diseño de sistema de 45 minutos?
- Prácticas óptimas de API: Webhooks, Deprecation y Design
- Explicación de sistemas de bajo nivel (OS, Network/Protocol, Database, Storage)
- “Lo que sucede cuando… y cómo” Preguntas
Organización
Sección titulada «Organización»- Niveles de ingeniería en SoundCloud
- Funciones de ingeniería en Palantir
- Marco de carrera de ingeniería en Dropbox
- Equipos de ingeniería de escalada en Twitter
- Escalando la toma de decisiones a través de equipos en Linked In
- Equipo de ciencia de datos escalando en GOJEK
- Scaling Agile en Zalando
- Escalada Agile en bol.com
- Lecciones Aprendidas de Escalar un Equipo de Producto en Intercom
- Equipos de ingeniería de contratación, gestión y escalado en Tipoform
- Escalar el Equipo de Datagram en Instagram
- Escalar el equipo de diseño en Flexport
- Modelo de equipo para escalar un sistema de diseño en Salesforce
- Building Analytics Team (4 piezas) en Wish
- De 2 Fundadores a 1000 Empleados en Transferwise
- Clases Aprendidas Creciendo un equipo UX de 10 a 170 en Adobe
- Cinco lecciones de escalada en Pinterest
- Ingeniería de enfoque en Vinted
- Utilizando métricas para mejorar el proceso de desarrollo (y personas del entrenador) en efecto
- Errores para evitar al crear un producto interno en Skyscanner
- RACI (Responsable, Accountable, Consultad, Informed) en Etsy
- Cuatro Pilares de personas líderes (Empatía, inspiración, confianza, honestidad) en Zalando
- Programación de pares en Shopify
- Responsabilidad distribuida en Asana
- Rotating Engineers at Zalando
- Experiment Idea Revisión en Pinterest
- Tech Migrations at Spotify
- Mejoramiento de la propiedad del código en Yelp
- Base de código ágil en eBay
- Ingeniería de datos ágiles en Miro
- Administración de incidentes automatizada a través de Slack en Airbnb
- Refactor Organization at BBC
- Code Review
- Distributed Systems in One Lesson - Tim Berglund, Director Principal de Experiencia de Desarrolladores en Confluente
- Building Real Time Infrastructure en Facebook - Jeff Barber y Shie Erlich, Ingeniero de Software en Facebook
- Building Reliable Social Infrastructure for Google - Marc Alvidrez, Senior Manager en Google
- Construcción de un sistema de construcción distribuido en Google Scale - Aysylu Greenberg, SDE en Google
- Ingeniería de diseño del sitio en Dropbox - Tammy Butow, Administrador de ingeniería de preservar del sitio en Dropbox
- Cómo Google hace Planeta escala para Planeta-Escale Infra - Melissa Binde, Director SRE para Google Cloud Platform
- Netflix Guide to Microservices - Josh Evans, Director de Ingeniería de Operaciones en Netflix
- Tiempos de respuesta rápida en los grandes servicios en línea - Jeff Dean, Google Senior Fellow
- Arquitectura para Handle 80K RPS Celebrity Sales en Shopify - Simon Eskildsen, Engineering Lead en Shopify
- Lecciones de Escala en Facebook - Bobby Johnson, Director de Ingeniería en Facebook
- Optimización del rendimiento para la Región China Mayor en Salesforce - Jeff Cheng, Arquitecto de Empresas en Salesforce
- Cómo GIPHY entrega un GIF a 300 millones de usuarios - Alex Hoang y Nima Khoshini, ingenieros de servicios en GIPHY
- High Performance Packet Processing Platform at Alibaba - Haiyong Wang, Senior Director at Aliba
- Solución de centros de datos a gran escala y problemas de interconexión en la nube - Ihab Tarazi, CTO en Equinix
- Escalando Dropbox - Kevin Modzelewski, Ingeniero de Back-end en Dropbox
- Escalada con Performance en Facebook - Bill Jia, VP de Infraestructura en Facebook
- Escalando videos en vivo a un billón de usuarios en Facebook - Sachin Kulkarni, Director de Ingeniería en Facebook
- Infraestructura de escalada en Instagram - Lisa Guo, Instagram Engineering
- Infraestructura de escalada en Twitter - Yao Yue, Ingeniero de Software del Personal en Twitter
- Infraestructura de escalada en Etsy - Bethany Macri, Gerente de Ingeniería en Etsy
- Escalando la infraestructura en tiempo real en Alibaba para Global Shopping Holiday - Xiaowei Jiang, Director Principal de Alibaba
- Scaling Data Infrastructure at Spotify - Matti (Lepistö) Pehrs, Spotify
- Escalando Pinterest - Marty Weiner, ingeniero fundador de Pinterest
- Scaling Slack - Bing Wei, Ingeniero de Software (Infraestructura) en Slack
- Scaling Backend at Youtube - Sugu Sougoumarane, SDE at Youtube
- Scaling Backend en Uber - Matt Ranney, Arquitecto de Sistemas Jefe en Uber
- Scaling Global CDN at Netflix - Dave Temkin, Director de Redes Globales en Netflix
- Carga de escalada Balancing Infra para apoyar 1.3 Billion Usuarios en Facebook - Patrick Shuff, Ingeniero de Producción en Facebook
- Escalada (un sitio NSFW) a 200 Millones de Vistas Un día y más allá - Eric Pickup, desarrollador de plataforma líder en MindGeek
- Scaling Counting Infrastructure at Quora - Chun-Ho Hung and Nikhil Gar, SEs at Quora
- Scaling Git en Microsoft - Saeed Noursalehi, Director de Programas en Microsoft
- Arquitectura multiteniente escalando a través de múltiples centros de datos en Shopify - Weingarten, Lead de ingeniería en Shopify
Un pedazo de pastel
Sección titulada «Un pedazo de pastel»Las rosas son rojas. Las violetas son azules. Binh Me gusta dulce. ¿Tratar a Binh a tiramisu? :cake:
HagiCode
HagiCode es un espacio de programación con agentes. Las interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir, para una experiencia de desarrollo atractiva.
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Descargar para Windows
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