3,422 판독값

ShareChat이 데이터베이스를 확장하지 않고 ML 기능 스토어를 1000X 확장하는 방법

by
byScyllaDB@scylladb

Monstrously Fast + Scalable NoSQL. Start Fast. Scale Fearlessly

2025/09/24
featured image - ShareChat이 데이터베이스를 확장하지 않고 ML 기능 스토어를 1000X 확장하는 방법
ScyllaDB
← Previous

ScyllaDB Power Low-Latency, Real-Time ML를 위한 확장 가능한 온라인 기능 스토어

Up Next →

디지털 터빈이 한 스프린트에서 ScyllaDB를 사용하여 DynamoDB를 GCP로 마이그레이션하는 방법

About Author

ScyllaDB HackerNoon profile picture
ScyllaDB@scylladb

Monstrously Fast + Scalable NoSQL. Start Fast. Scale Fearlessly

Read my storiesAbout @scylladb

코멘트

avatar

태그 걸기

data-science#sharechat-ml-feature-store#scylladb-scaling-case-study#ml-feature-store-optimization#sharechat-moj#low-latency-ml-infrastructure#scylladb-database-optimization#p99-conf-sharechat-talk#good-company

이 기사는 다음에서 발표되었습니다.

TerminalTerminalLiteLiteAlso published here

Related Stories