Bạn có biết Zendesk, công ty phần mềm CRM hàng đầu, đã giải quyết thách thức lưu trữ dữ liệu khổng lồ như thế nào không? Họ đã chuyển từ DynamoDB sang giải pháp kết hợp MySQL và Amazon S3, giúp tiết kiệm tới 80% chi phí! Bài viết này chia sẻ chi tiết về hành trình tối ưu hóa của Zendesk, từ việc thiết kế pipeline dữ liệu đến triển khai các kỹ thuật nâng cao như Bloom Filter và Count-Min Sketch. Nếu bạn quan tâm đến big data, cloud computing hoặc đang tìm cách tối ưu chi phí cho hệ thống của mình, đây chắc chắn là một case study đáng đọc. Hãy cùng khám phá cách Zendesk đạt được hiệu suất cao với chi phí thấp!
Canva cần một hệ thống để đếm số lượt sử dụng, các lượt đếm này không chỉ là lượt sử dụng các mẫu thiết kế, mà còn bao gồm cả hình ảnh, video, và các loại nội dung khác. Thử tưởng tượng với số lượng người dùng của Canva thì việc đếm này lớn đến mức nào. Cùng tìm hiểu bài toán đằng sau nhé
Có lẽ mục đích thật sự đằng sau đó là muốn chúng ta hiểu về tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu. Thật vậy, rất nhiều ý tưởng, giải pháp được phát minh ra dựa trên chúng. Có thể kể đến là Message queue - một cấu trúc góp mặt trong thiết kế hệ thống phần mềm, nhằm tăng khả năng xử lý và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong hệ thống phân tán.
Apache Kafka là một nền tảng xử lý luồng dữ liệu phân tán, mã nguồn mở, được xây dựng để xử lý các luồng dữ liệu theo thời gian thực. Kafka ban đầu được phát triển bởi LinkedIn và sau đó trở thành một dự án của Apache Software Foundation. Kafka được thiết kế để quản lý các dữ liệu lớn với khả năng mở rộng cao, tính sẵn sàng cao và độ tin cậy.
Redis là một kho dữ liệu key-value mạnh mẽ, vượt trội với các công việc có độ trễ thấp và thông lượng cao. Tốc độ của nó được cho là do ba yếu tố chính, cùng chúng mình tìm hiểu nhé!!!
Mô tả ngắn
Bạn có biết Zendesk, công ty phần mềm CRM hàng đầu, đã giải quyết thách thức lưu trữ dữ liệu khổng lồ như thế nào không? Họ đã chuyển từ DynamoDB sang giải pháp kết hợp MySQL và Amazon S3, giúp tiết kiệm tới 80% chi phí! Bài viết này chia sẻ chi tiết về hành trình tối ưu hóa của Zendesk, từ việc thiết kế pipeline dữ liệu đến triển khai các kỹ thuật nâng cao như Bloom Filter và Count-Min Sketch. Nếu bạn quan tâm đến big data, cloud computing hoặc đang tìm cách tối ưu chi phí cho hệ thống của mình, đây chắc chắn là một case study đáng đọc. Hãy cùng khám phá cách Zendesk đạt được hiệu suất cao với chi phí thấp!
Canva cần một hệ thống để đếm số lượt sử dụng, các lượt đếm này không chỉ là lượt sử dụng các mẫu thiết kế, mà còn bao gồm cả hình ảnh, video, và các loại nội dung khác. Thử tưởng tượng với số lượng người dùng của Canva thì việc đếm này lớn đến mức nào. Cùng tìm hiểu bài toán đằng sau nhé
Có lẽ mục đích thật sự đằng sau đó là muốn chúng ta hiểu về tầm quan trọng của cấu trúc dữ liệu. Thật vậy, rất nhiều ý tưởng, giải pháp được phát minh ra dựa trên chúng. Có thể kể đến là Message queue - một cấu trúc góp mặt trong thiết kế hệ thống phần mềm, nhằm tăng khả năng xử lý và giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong hệ thống phân tán.
Apache Kafka là một nền tảng xử lý luồng dữ liệu phân tán, mã nguồn mở, được xây dựng để xử lý các luồng dữ liệu theo thời gian thực. Kafka ban đầu được phát triển bởi LinkedIn và sau đó trở thành một dự án của Apache Software Foundation. Kafka được thiết kế để quản lý các dữ liệu lớn với khả năng mở rộng cao, tính sẵn sàng cao và độ tin cậy.
Redis là một kho dữ liệu key-value mạnh mẽ, vượt trội với các công việc có độ trễ thấp và thông lượng cao. Tốc độ của nó được cho là do ba yếu tố chính, cùng chúng mình tìm hiểu nhé!!!
Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào một ứng dụng có thể gửi hàng triệu thông báo chỉ trong vài giây? Câu chuyện về cách Duolingo đối mặt với thử thách này trong chiến dịch quảng cáo Super Bowl sẽ mang đến cho bạn cái nhìn độc đáo và đầy thú vị về thiết kế hệ thống đỉnh cao!