Instagram’ın yalnızca 3 mühendisle 14 milyon kullanıcıya ulaşma yöntemi

• 2010/10’dan 2011/11’e kadar yaklaşık 1 yılda 0’dan 14 milyon kullanıcıya ulaştı. Mühendis sayısı sadece 3’tü
• 3 ilkeye bağlı kaldılar
  • Basit tutmak (Keep things very simple.)
  • Tekerleği yeniden icat etmemek (Don’t re-invent the wheel.)
  • Mümkün olduğunda kanıtlanmış, sağlam teknolojiler kullanmak (Use proven, solid technologies when possible.)

Kullanıcı perspektifinden stack’e basit bir bakış

• İlk altyapı AWS EC2 üzerinde Ubuntu Linux’tu
• Instagram uygulaması önce yalnızca iOS’ta çıktı; Swift duyurulmadan önce olduğu için büyük olasılıkla Objective-C + UIKit kullanıyordu
• Yük dengeleme için Amazon Elastic Load Balancer ve 3 adet NGINX instance’ı kullanıldı
• Backend
  • Uygulama sunucuları Python ile geliştirildi; Django ve WSGI sunucusu olarak Gunicorn kullanıldı
  • Fabric ile birden çok instance üzerinde aynı komut eşzamanlı çalıştırıldı. Bu sayede kod birkaç saniye içinde deploy edildi
  • 25 adet yüksek performanslı CPU Extra-Large makine çalıştırıldı. Hepsi stateless olduğu için gerektiğinde kolayca daha fazlası eklenebiliyordu
• Genel veri deposu
  • İlişkili fotoğraf ID’leri, bu ID’lerin gerçek fotoğrafları ve fotoğraflara ait kullanıcı verileri
  • Uygulama sunucuları verileri PostgreSQL’den alıyordu
  • Django ile PostgreSQL arasında pgbouncer ile pooling yapıldı
  • Instagram, zamana göre sıralanabilen ID’ler kullanıyordu: 41 bit milisaniye + 13 bit shard ID + 10 bit otomatik artan sequence
• Fotoğraf depolama: S3 ve Cloudfront
• Caching: Redis ve Memcached
  • Akıllı hashing sayesinde 300 milyon anahtar eşlemesi 5 GB’tan az alanda saklandı
  • Ayrıca 2 yıl sonra Facebook, Memcached’i ölçekleyerek saniyede milyarlarca isteği nasıl büyüttüğüne dair bir makale yayımladı
• Hem Postgres hem de Redis Master-Replica modunda çalıştırıldı. Amazon EBS snapshot’larıyla sürekli yedeklendi
• Push notification ve async task: Bildirimler için pyapns, task queue için Gearman kullanıldı
• Hataları gerçek zamanlı izlemek için açık kaynaklı Django uygulaması Sentry, sistem genelindeki metrikler için Munin, dış servis izleme için ise Pingdom ve PagerDuty kullanıldı

[botplaysdice]

Instagram ilk zamanlarında (inatla yalnızca iPhone'u desteklediği dönemde) daha çok havalı bir görüntü filtresi uygulaması gibi geliyordu. Böyle büyük bir patlama yapacağını hiç tahmin etmemiştim. (Benim hayal gücüm ancak o kadardı ;;;)

[princox]

Exit yaşamış ürünleri karşılaştırırken, Instagram’ın kişi başına düşen exit tutarının oldukça yüksek olduğunu gördüğümü hatırlıyorum. Öğrenilecek çok şey olduğunu düşünüyorum.

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Instagram'ın yalnızca üç mühendisle 14 milyon kullanıcıya nasıl ulaştığına dair bir yazı
• Instagram'ın Objective-C ve UIKit ile yazıldığını varsayan dil üzerine tartışma
• Bazı yorumlar Instagram'ın teknoloji yığınının sadeliğini övüyor ve birçok şirketin benzer bir yaklaşımdan fayda görebileceğini öne sürüyor
• Bir yorumda vurgulanan ekip üyesi seçiminin önemi: "Doğru insanları seçerseniz yalnızca birkaç kişiye ihtiyacınız olur. Aksi halde herkese ihtiyacınız olur."
• Instagram'ın milyonlarca kullanıcının akışını anında nasıl güncellediğine dair merak; bunun, dağıtık sistemlerde okumayı ölçeklendirmekten daha zorlayıcı bir iş olduğu düşünülüyor
• Django, Postgres, Redis ve donanım hızındaki gelişmeler göz önüne alındığında, Instagram'ın modern teknolojiyle ne kadar ölçeklenebileceğine dair spekülasyonlar
• Mühendislik ekibinin büyüklüğü üzerine tartışma başlatan yazı; temel bir CRUD uygulamasına sahip bazı organizasyonların neden binlerce mühendise ihtiyaç duyduğunu anlamakta zorlanan kişiler var
• Bazı okurlar arasında Instagram'ın kendi versiyonunu yapmak istemelerine yol açan bir ilham duygusu
• Instagram'ın ilk günlerinde yalnızca iOS uygulaması şeklinde tek bir frontend olduğu ve günümüz sosyal medya platformlarına göre daha az özelliğe sahip olduğu belirtiliyor
• Meta'nın Threads uygulamasını Instagram altyapısı üzerinde geliştirmeye dair yakın tarihli bir içeriden deneyim paylaşımı; uygulamanın başarısı ve ilgili ekibin büyüklüğü vurgulanıyor