Tìm kiếm
29 kết quả cho “real-time graph”. Tìm không phân biệt dấu.
- How PayPal Uses Real-time Graph Database and Graph Analysis to Fight Fraud Bài tóm tắt · PayPal · 2021
…— [bài gốc](https://medium.com/paypal-tech/how-paypal-uses-real-time-graph-database-and-graph-analysis-to-fight-fraud-96a2b918619a) Bài nói mô hình dữ liệu đồ thị trong ví dụ khôn…
- Federated GraphQL Server at Scale: Zillow Rental Manager Real-time Chat Application Bài tóm tắt · Zillow · 2019
Zillow Rental Manager (ZRM): chủ nhà xem được tin nhắn của người thuê nhưng không trả lời được trong app; trước đó trao đổi qua email.
- Real-time Distributed Tracing for Website Performance and Efficiency Optimizations Bài tóm tắt · LinkedIn · 2015
…s://engineering.linkedin.com/distributed-service-call-graph/real-time-distributed-tracing-website-performance-and-efficiency) Bài mô tả công cụ nội bộ inCapacity; các con số latenc…
- Smart alerts in ThirdEye, LinkedIn's real-time monitoring platform Bài tóm tắt · LinkedIn · 2019
…nkedin.com/blog/2019/06/smart-alerts-in-thirdeye--linkedins-real-time-monitoring-platfor) Bối cảnh - ThirdEye giám sát và phân tích nguyên nhân cho metric từ sức khoẻ sản phẩm tới…
- The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction Bài tóm tắt · LinkedIn · 2013
…-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying) Bài luận dài của Jay Kreps (khi đó ở LinkedIn). Phần lớn là lý thuyết về log; trang này tóm ph…
- Samza Aeon: Latency Insights for Asynchronous One-Way Flows Bài tóm tắt · LinkedIn · 2018
…on chỉ ra đoạn gây trễ, sửa xong đặt alert theo SLA nội bộ. Real-time Platform theo dõi typing indicator, seen receipt và giao tin nhắn. - Theo bài, công cụ được dùng rộng vì dựa t…
- How LIquid Connects Everything So Our Members Can Do Anything Bài tóm tắt · LinkedIn · 2023
LIquid () giữ Economic Graph: kết nối giữa member, trường, kỹ năng, công ty, vị trí, việc làm, sự kiện, nhóm. Năm 2023: 270 tỷ cạnh, 2 triệu query/giây, dự kiến gấp đôi trong 18 tháng; hơn 930 triệu member; 99,99%…
- Rethinking site capacity projections with Capacity Analyzer Bài tóm tắt · LinkedIn · 2021
LinkedIn load test hằng ngày trên production bằng cách dồn traffic của các DC khác vào DC cần test; mục tiêu đặt theo dự báo QPS của quý.
- Multilingual message content moderation at scale (part 1) Bài tóm tắt · Bumble · 2021
…rollback: mọi hệ ML có logging chung, phát hiện bất thường real-time, dashboard tập trung; từ những bản đầu đã có thể kiểm hiệu năng ở production và rollback phiên bản theo một tậ…
- Integrating Neo4j Into Your Stack Bài tóm tắt · Doximity · 2022
Doximity là mạng nghề nghiệp cho bác sĩ; câu hỏi kiểu "hai user nối với nhau thế nào", "bạn cấp 1 hay 2", "đồng nghiệp chung" khó hoặc chậm trên SQL. Họ dùng Neo4j cho đồ thị quan hệ, cạnh ứng dụng Rails.
- Building Scalable Real Time Analytics, Alerting and Anomaly Detection Architecture at Dream11 Bài tóm tắt · Dream11 · 2019
…gốc](https://blog.dream11engineering.com/building-scalable-real-time-analytics-alerting-and-anomaly-detection-architecture-at-dream11-e20edec91d33) Site chặn crawler; wiki đọc toà…
- Chọn database theo workload Chủ đề Thành viên
Không có database tốt nhất, chỉ có database hợp với mẫu đọc/ghi ở một quy mô cụ thể. Mẫu đó thay đổi khi sản phẩm lớn lên. Ngoài ra, chuyên môn vận hành của đội cũng là một phần của "workload".
- Chi phí hạ tầng và build vs buy Chủ đề Thành viên
Khi còn nhỏ, chi phí hạ tầng là chuyện phụ và cloud là lựa chọn hiển nhiên. Khi lớn lên, hoá đơn có thể chiếm phần lớn giá vốn. Hai câu hỏi xuất hiện: tối ưu chi phí trên nền đang có thế nào, và khi nào nên tự xây (hoặc…
- 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…
- 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:
- 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:
- Kiến trúc frontend Chủ đề Thành viên
Frontend bắt đầu là vài trang render ở server; lớn lên thành ứng dụng có trạng thái, nhiều team cùng sửa, và mỗi tính năng thêm vào là thêm byte phải tải. Ba trục lặp lại trong các nguồn: render ở đâu (server, client,…
- Migration không downtime Chủ đề Thành viên
Hệ thống đang chạy thật (gọi xe, chat, thiết kế) không được dừng, nhưng phải đổi ngôn ngữ, database hoặc hạ tầng bên dưới.
- Tracing phân tán và log theo request Chủ đề
Khi một request đi qua hàng chục service, metric của từng service cho biết có chậm, log của từng service cho biết từng mảnh; không cái nào trả lời "request này chậm vì đâu" hay "trang này tốn bao nhiêu". Tracing phân…
- Batching và khấu hao round-trip Chủ đề Thành viên
Nhiều nút thắt không nằm ở việc mỗi thao tác tốn bao nhiêu công, mà ở chi phí cố định trả cho mỗi thao tác: một round-trip mạng, một lần fsync, một PUT lên object storage, một syscall, một transaction. Khi chi phí cố…
- 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:
- Event-driven, message queue và Kafka Chủ đề Thành viên
Khi một hệ có nhiều bên cần biết "có gì vừa xảy ra" (đơn hàng đổi trạng thái, tin đăng được sửa, ticket được cập nhật), gọi đồng bộ từng bên một làm producer phải biết mọi consumer, và một consumer chậm kéo chậm cả…
- Stream processing Chủ đề Thành viên
Khi batch hằng ngày hay hằng giờ không còn đủ tươi (chi tiêu quảng cáo phải dừng đúng lúc chạm ngân sách, dashboard MRR không được trễ 24 giờ, alert phải bắn khi contest sắp đầy), hệ phải tính liên tục trên luồng sự…
- 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…
- Zillow Công ty Thành viên
Zillow cho thấy một công ty dữ liệu đi từ ứng dụng web có cache tự làm sang nền tảng dữ liệu, ML và thí nghiệm dùng chung. Năm 2012 các sản phẩm mới đã chạy trên AWS: nền tảng website cho môi giới trên WordPress dùng…
- PayPal Công ty Thành viên
Nguồn đầu tiên của PayPal trong wiki là về tổ chức: các team sản phẩm tự chủ cao, không có cơ quan trung tâm quy định quy trình. Từ cuối 2019 một nhóm tình nguyện liên phòng ban định nghĩa thế nào là sự cố, mức nghiêm…
- How LinkedIn extended ClickHouse from distributed tracing to metric discovery and analytics Bài tóm tắt · ClickHouse · 2026
Hệ tracing dựa trên OpenTelemetry theo request từ app của member xuống mọi service. Lấy mẫu đầu 1% mà vẫn sinh khoảng 0,8 nghìn tỉ span và 200 TB chưa nén mỗi ngày.
- Doximity Công ty Thành viên
Mọi app Rails dùng Kafka qua gem nội bộ dox-messaging. Năm 2022 họ thay ruby-kafka (heartbeat chung thread, gây rebalancing storm) bằng rdkafka trên librdkafka mà giữ nguyên interface; qua đợt segfault khi rollout,…
- LinkedOut: A Request-Level Failure Injection Framework Bài tóm tắt · LinkedIn · 2018
Mục tiêu: biết một trang xuống cấp ra sao khi service phía dưới hỏng, thử ngay trên production mà không làm member hay khách bị ảnh hưởng. Cách mịn nhất là inject lỗi theo từng request.