Tìm kiếm
21 kết quả cho “Offline index build”. Tìm không phân biệt dấu.
- Vector search và index ANN Chủ đề Thành viên
Search ngữ nghĩa, gợi ý và RAG quy về tìm các vector (embedding vài trăm tới vài nghìn chiều) gần một vector query. Vector không có thứ tự tự nhiên, nên B-tree hay inverted index không dùng được; ở quy mô lớn phải dùng…
- Did you mean "Galene"? Bài tóm tắt · LinkedIn · 2014
…ai thiết kế giống nhau ở nhiều chỗ (static rank, index dựng offline + live update). Bối cảnh - Search của LinkedIn (hơn 300 triệu member, 2014) dựng trên Lucene , rồi đắp thêm từng…
- Online index migration and shard-scaling in OpenSearch with AOSC Bài tóm tắt · Atlassian · 2026
…, adaptive (Gradient2 cho cả batch và concurrency, dùng khi offline). - Hỏng thì sao: trước khi đổi alias, nguồn vẫn là sự thật duy nhất, chạy lại là xong. Đổi alias là bước duy nh…
- Nebula as a Storage Platform to Build Airbnb's Search Backends Bài tóm tắt · Airbnb · 2016
…ka, thao tác hàng loạt (snapshot, compact, nạp feature tính offline, thay cả cột), chi phí vận hành thấp. Thay đổi chính - Nebula : kho dữ liệu versioned dạng bảng (row, column, ve…
- Under the Hood: Building out the infrastructure for Graph Search Bài tóm tắt · Meta · 2013
…truy vấn quan hệ thành phép giao/hợp posting list. - Index offline + cập nhật trực tuyến và static rank để dừng sớm: cùng khung với LinkedIn Galene một năm sau (). Liên quan - Cùn…
- Building Venice with Apache Helix Bài tóm tắt · LinkedIn · 2017
…tion theo kích thước dataset. - State model năm trạng thái: OFFLINE → BOOTSTRAP (đang đọc Kafka, chưa phục vụ) → ONLINE; lỗi thì ERROR; DROPPED khi dọn. Helix bảo đảm replica cùng…
- Search Architecture Bài tóm tắt · Instagram · 2015
…n - Cùng công ty: · · · · - Unicorn gốc: · cùng hướng index offline + cập nhật trực tuyến: - ·…
- DataHub: A generalized metadata search & discovery tool Bài tóm tắt · LinkedIn · 2019
…hay đổi nhỏ kéo theo sửa cả stack. 3. Online quan trọng như offline: dump vào Hadoop chưa đủ; kiểm soát truy cập, xử lý quyền riêng tư cần query metadata mới nhất. 4. Quan hệ là cô…
- MySQL sharding at Quora Bài tóm tắt · Quora · 2020
…ọc toàn văn qua trình duyệt ngày 2026-10-21, Wayback lúc đó offline. Bối cảnh - MySQL giữ câu hỏi, câu trả lời, upvote, comment: hàng chục TB (chưa kể replica), hàng trăm nghìn QPS…
- ML Model Deployment for Zillow Floor Plans with SageMaker Bài tóm tắt · Zillow · 2020
…uá đắt so với lợi ích độ chính xác). - Thử nghiệm online vs offline, loại instance, số instance, batch size; chọn Batch Transform trên CPU : không cần realtime vì có khoảng trễ giữ…
- Hạ tầng tìm kiếm Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, tìm kiếm là LIKE trên database hoặc một thư viện (Lucene) nhúng trong app. Khi dữ liệu và tính năng tăng, search thành một hệ có trạng thái riêng, khác database ở mấy điểm:
- Sharding và tách database Chủ đề Thành viên
Một database quan hệ duy nhất là điểm khởi đầu của hầu hết sản phẩm. Đến một lúc nó không chịu nổi lượng ghi, dữ liệu không còn vừa một máy, hoặc một sự cố ở DB đó làm sập mọi tính năng.
- Deploy và release an toàn Chủ đề Thành viên
Phần lớn sự cố bắt đầu bằng một thay đổi: code mới, cấu hình mới, hạ tầng mới. Khi hệ thống và tổ chức lớn lên, câu hỏi là làm sao đưa thay đổi lên production thường xuyên mà vẫn giới hạn được thiệt hại khi có lỗi.
- Nền tảng ML (feature, training, serving, giám sát model) Chủ đề Thành viên
Model ML đầu tiên của một công ty thường được nhúng thẳng vào một service có sẵn, với feature tính trong vài script và train bằng một job riêng. Khi số model và số người làm model tăng, bốn chỗ cùng hỏng:
- Pipeline dữ liệu và analytics Chủ đề Thành viên
Lúc đầu, báo cáo chạy thẳng trên DB production. Đến một lúc truy vấn phân tích làm chậm giao dịch, dữ liệu cần gộp từ nhiều nguồn, và có thêm người dùng mới (analyst, ML, khách hàng xem dashboard). Khi đó cần một mặt…
- Cache và invalidation Chủ đề Thành viên
Cache là cách rẻ nhất để một DB chịu được lượng đọc tăng nhiều lần. Vì vậy nó xuất hiện ngay từ giai đoạn đầu (Instagram 2011, Facebook 2004–2010). Cái giá đến sau, và lặp lại ở hầu hết các nguồn:
- Sự cố và postmortem Chủ đề Thành viên
Nhiều bước ngoặt kiến trúc trong wiki bắt đầu từ một sự cố: Netflix lên cloud sau 3 ngày không gửi được DVD, Twitter viết lại hệ thống sau World Cup 2010, Instagram đi nhiều data center sau trận bão 2012. Trang này gom…
- LinkedIn Công ty Thành viên
Bài khung là bài nhìn lại năm 2015 . LinkedIn bắt đầu năm 2003 là một monolith tên Leo. Service đầu tiên tách ra là member graph, vì đồ thị kết nối có profile tải khác hẳn; DB profile được đỡ bằng scale dọc rồi replica…
- Uber Công ty Thành viên
Một vòng đủ: monolith → microservices → tổ chức lại microservices. Năm 2012–2013 Uber có hai monolith; khi lên hàng trăm kỹ sư thì tách. Lý do chủ yếu là tổ chức. Năm 2015 họ có 500+ service và phải chuẩn hoá contract…
- Airbnb Công ty Thành viên
Airbnb chuyển từ một ứng dụng Rails khổng lồ sang SOA, và lộ ra chi phí test: deep integration test cho mọi service không scale, nên họ chuyển sang tháp test + CD có canary analysis . Năm 2025 với ba trụ sản phẩm, data…
- How Instacart Uses Embeddings to Improve Search Relevance Bài tóm tắt · Instacart · 2022
…ợt mua. - Phục vụ qua nền tảng MLOps Griffin: job chấm điểm offline hằng ngày tính embedding cho query và sản phẩm mới; embedding sản phẩm được đánh index bằng FAISS trong một serv…