1,790 測定値

ShareChatがデータベースをスケーリングせずにML機能ストアを1000Xスケールした方法

by
byScyllaDB@scylladb

Monstrously Fast + Scalable NoSQL. Start Fast. Scale Fearlessly

2026/02/03
featured image - ShareChatがデータベースをスケーリングせずにML機能ストアを1000Xスケールした方法
ScyllaDB
    byScyllaDB@scylladb

    Monstrously Fast + Scalable NoSQL. Start Fast. Scale Fearlessly

    Story's Credibility
    Opinion piece / Thought Leadership
← Previous

Cache vs. Database: Memcached と ScyllaDB の比較

Up Next →

ZEEのストリーミングプラットフォームで数百万のハートバットを追跡

About Author

ScyllaDB HackerNoon profile picture
ScyllaDB@scylladb

Monstrously Fast + Scalable NoSQL. Start Fast. Scale Fearlessly

Read my storiesAbout @scylladb

コメント

avatar

ラベル

machine-learning#scaling-sharechat-ml-feature#scylladb-feature-store#low-latency-ml-feature#scylladb-store-feature#p99-latency-feature-store#apache-flink-feature-pipeline#scalable-recommendation-infra#good-company

この記事は

TerminalTerminalLiteLiteAlso published here

Related Stories