Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

Here's How ShareChat Scaled Their ML Feature Store 1000X Without Scaling the Database

12:42
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 508413559 series 3474670
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/heres-how-sharechat-scaled-their-ml-feature-store-1000x-without-scaling-the-database.
How ShareChat scaled its ML feature store to 1B features/sec on ScyllaDB, achieving 1000X performance without scaling the database.
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #sharechat-ml-feature-store, #scylladb-scaling-case-study, #ml-feature-store-optimization, #sharechat-moj, #low-latency-ml-infrastructure, #scylladb-database-optimization, #p99-conf-sharechat-talk, #good-company, and more.
This story was written by: @scylladb. Learn more about this writer by checking @scylladb's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
ShareChat scaled its ML feature store from failure at 1M features/sec to 1B features/sec using ScyllaDB optimizations, caching hacks, and relentless tuning. By rethinking schemas, tiling, and caching strategies, engineers avoided scaling the database, cut latency, and boosted cache hit rates—proving performance engineering beats brute-force scaling.

  continue reading

137 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 508413559 series 3474670
เนื้อหาจัดทำโดย HackerNoon เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก HackerNoon หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/heres-how-sharechat-scaled-their-ml-feature-store-1000x-without-scaling-the-database.
How ShareChat scaled its ML feature store to 1B features/sec on ScyllaDB, achieving 1000X performance without scaling the database.
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #sharechat-ml-feature-store, #scylladb-scaling-case-study, #ml-feature-store-optimization, #sharechat-moj, #low-latency-ml-infrastructure, #scylladb-database-optimization, #p99-conf-sharechat-talk, #good-company, and more.
This story was written by: @scylladb. Learn more about this writer by checking @scylladb's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
ShareChat scaled its ML feature store from failure at 1M features/sec to 1B features/sec using ScyllaDB optimizations, caching hacks, and relentless tuning. By rethinking schemas, tiling, and caching strategies, engineers avoided scaling the database, cut latency, and boosted cache hit rates—proving performance engineering beats brute-force scaling.

  continue reading

137 ตอน

Wszystkie odcinki

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น