KKaichi
commented
1 week ago Introducing Netflix’s TimeSeries Data Abstraction Layer
要約（GPT4oさん）
NetflixのTimeSeriesデータ抽象化レイヤーは、膨大な時系列データを効率的に管理し、レコメンドシステムの精度と応答速度を向上させるために設計されています。具体的には、ユーザーの視聴履歴や行動データをリアルタイムで処理し、パーソナライズされたレコメンドを提供します。
このレイヤーは、以下の特徴を持っています。
- 高スループット: 毎秒最大1,000万件の書き込みを高可用性で処理します。
- 低遅延アクセス: ペタバイト規模のデータに対しても、低遅延でのアクセスを実現します。
- 柔軟なストレージ統合: Apache CassandraやElasticsearchなど、複数のストレージバックエンドと統合可能です。
- スケーラビリティ: 水平・垂直方向のスケーリングに対応し、増大するデータ量やトラフィックに適応します。
- コスト効率: 長期的なデータ保持を実現しつつ、インフラコストを最適化します。
これらの機能により、Netflixはユーザーの嗜好やトレンドの変化を即座に反映したレコメンドを提供し、ユーザーエンゲージメントの向上に寄与しています。
chimuichimu
Hayashi-Yudai
takaki-otake
Why
推薦・機械学習勉強会は、推薦や機械学習、その周辺技術を通じてサービスを改善することにモチベーションのある人達の集まりです。ニュースやブログから論文まで、気になったものについてお互い共有しましょう！
発信のため、ここは public にしてあります。外部からの参加をご希望の方は林/python_walker、市村/chimuichimu まで DM を送るか、Wantedly Visit の募集（https://www.wantedly.com/projects/391912） よりご連絡ください！
What
Wantedly では隔週水曜日に
といった話をする「推薦・機械学習勉強会」を開催しています。 この ISSUE はその会で話すネタを共有するための場所です。
話したいことがある人はここにコメントしましょう！ 会の間に話した内容もここにメモしましょう！
prev: https://github.com/wantedly/machine-learning-round-table/issues/272