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UberのCacheFront：レイテンシーを大幅に削減し、毎秒4000万件の読み取りを可能に
Uber社は、社内分散データベースDocstoreのために革新的なキャッシング・ソリューションCacheFrontを開発した。CacheFrontは、オンラインストレージから毎秒4000万件以上の読み取りを可能にし、P75レイテンシの75%削減、P99.9レイテンシの67%削減など、大幅なパフォーマンス向上を達成し、システム効率とスケーラビリティの向上に有効であることを実証した。
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Netflix、MaestroとApache Icebergを使ったインクリメンタル処理ソリューションを構築
Netflixは、データ・プラットフォームにおけるインクリメンタル処理のための新しいソリューションを構築した。インクリメンタルアプローチは、完全なデータセットの処理を避けるため、コンピューティングリソースのコストと実行時間を大幅に削減する。同社は、Maestro workflow engineとApache Icebergを使用して、データの鮮度と精度を向上させ、マネージドバックフィル機能を提供する予定である。
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Netflix Studio Search：ElasticsearchとApache Flinkを使ってフェデレーションGraphQLデータのインデックス付け
Netflixのエンジニアは最近、どのようにStudio Searchの構築したかを公開した。そこでは、Apache Kafkaストリーム、Apache Flinkベースのデータメッシュプロセス、Elasticsearchシンクを使ってインデックスが管理される。彼らは、NetflixのフェデレーションGraphQLグラフの要素を抽出し、それを検索可能にするプラットフォームを設計した。現在、Studio Searchでは、組織内の多くのアプリケーションのユーザエクスペリエンスに関して重要な部分が強化されている。
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Uberが基礎のフルフィルメントサービスを再構築
Uberは先頃、Uberの基本的なプラットフォームサービスの1つ、フルフィルメントサービスの再構築の方法を共有した。30以上のチームと数百人の開発者が関わった2年間の取り組みに続いて、Uberのエンジニアは「新しいプラットフォームでさまざまなタイプの物理的フルフィルメントカテゴリをモデル化するための強力な基盤を構築し、既存のすべての輸送ユースケースを移行した。」