- जुलाई 2023 में लॉन्च हुआ Threads, और पहले 5 दिनों में 10 करोड़ साइन-अप हुए
- एक छोटे, चुस्त engineering team ने केवल 5 महीनों के तकनीकी काम में Threads को बनाया
- बड़ी संख्या में लोगों के साइन अप करने के दौरान बिना रुकावट scale कर पाना 10+ वर्षों के infrastructure और product development प्रयासों का परिणाम था
- Threads के लिए अलग से बनाया गया infrastructure नहीं, बल्कि Meta के कई products के लिए पहले से बने infrastructure का उपयोग किया गया
- वास्तव में बहुत बड़ी मात्रा में infrastructure उपयोग हुआ, लेकिन यहाँ सबसे महत्वपूर्ण distributed key-value store ZippyDB और asynchronous serverless function platform Async का परिचय दिया गया है
ZippyDB: Threads के लिए keyspace scaling
- ZippyDB, Meta के infrastructure का उपयोग करते हुए शुरू से बनाया गया distributed key/value database है, और यह engineers के लिए उस पर build करने योग्य एक fully managed service है
- ZippyDB पर host किए गए keyspaces को अपेक्षाकृत आसानी से scale up और down किया जा सकता है, और इन्हें कई data centers में लचीले ढंग से deploy किया जा सकता है
- social graph storage के लिए MySQL-आधारित TAO (The Associations and Objects) का उपयोग किया जाता है
- ZippyDB, MySQL के अनुरूप key/value database है, और इसका उपयोग counters, feed ranking/state, search आदि में होता है
ZippyDB optimization और product launch
- ZippyDB का resharding protocol, clients पर असर डाले बिना पूर्ण consistency और correctness बनाए रखते हुए, ZippyDB use cases के sharding factor को तेज़ी से बढ़ाने में सक्षम बनाता है
- नए physical shards के set को provision करके और live configuration changes के माध्यम से clients पर नई logical-to-physical shard mapping install करके, बिना downtime के resharding किया गया
- resharding operations को horizontally scalable तरीके से design किया गया, ताकि Threads launch जैसी ज़रूरतों के समय resharding speed बढ़ाई जा सके
- अचानक बढ़ने वाले use-case growth को आसानी से संभालने के लिए emergency operator tools का एक set विकसित किया गया
Async: Threads के लिए workload execution scaling
- Async (या XFaaS) एक serverless function platform है, जो engineers को solution concept से production deployment तक का समय कम करने में मदद करता है
- Async वर्तमान में प्रतिदिन खरबों function calls को handle करता है, और HackLang, Python, Haskell, Erlang जैसी कई programming languages को support करता है
- यह deployment, queuing, scheduling, scaling, disaster recovery और readiness की बारीकियों को abstract कर देता है, ताकि developers core business logic पर focus कर सकें
- Async का मुख्य उपयोग उन कार्यों के लिए होता है जिन्हें user experience को बाधित किए बिना कुछ सेकंड से कुछ घंटों बाद तक किया जा सकता है
- Threads में, इसने users को उन लोगों को Threads पर भी follow करने देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई जिन्हें वे पहले से Instagram पर follow करते थे, जिससे community building को तेज़ समर्थन मिला
- 5 दिनों में 10 करोड़ users को संभालने के लिए काफ़ी processing capacity की ज़रूरत थी, और Async ने बढ़े हुए load को सहजता से absorb किया और controlled execution के लिए queue किया
इंफ्रास्ट्रक्चर और संस्कृति का संगम
- केवल 5 महीनों के तकनीकी कार्यकाल में Threads का तेज़ development, Meta के infrastructure और engineering culture की ताकत को अच्छी तरह दिखाता है
- Meta के products लंबे समय तक परखे गए shared infrastructure का उपयोग करते हैं, जिससे product teams तेज़ी से आगे बढ़ सकती हैं और सफल products को जल्दी scale कर सकती हैं
- इस infrastructure में automation का स्तर बहुत ऊँचा है, इसलिए अल्प अवधि में capacity secure करने के प्रयासों को छोड़कर workload का automatic redistribution, load balancing और scaling सहज और पारदर्शी रूप से होता है
- Meta एक fast-moving engineering culture का अनुसरण करता है, और engineers मजबूत ownership के साथ सहयोग करते हुए बड़े shared goals को कुशलतापूर्वक हासिल करते हैं
3 टिप्पणियां
कमाल का है
समझ गया~