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Apache Kafka® et le traitement de flux chez Pinterest

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Apache Kafka® est très utilisé chez Pinterest afin d'assurer le fonctionnement des systèmes de recommandation pour le contenu organique et le contenu publicitaire auprès de ses plus de 200 millions d'utilisateurs actifs mensuels.

Avec l'adoption récente du client Confluent Go et de Kafka Streams, Pinterest a pu profiter d'une amélioration significative de la stabilité et des performances du système de ses clients Kafka et du cadre de traitement en temps réel, ainsi que d'une évolutivité améliorée et de coûts d'entretien réduits.

Dans cet entretien, les membres de l'équipe de Pinterest :

  • Partagent des détails au sujet de leurs résultats
  • Offrent des leçons tirées de la migration de leur client Confluent Go
  • Discutent de leurs cas d'utilisation pour l'adoption de Kafka Streams

Speakers

Liquan Pei, ingénieur en logiciels, équipe de l'infrastructure publicitaire, Pinterest

Liquan Pei est actuellement ingénieur en logiciels dans l'équipe de l'infrastructure publicitaire chez Pinterest, et il travaille sur le développement d'infrastructures de flux pour l'établissement en temps réel de la budgétisation, du rythme et de l'ingénierie des fonctionnalités.

Boyang Chen, ingénieur en logiciels, équipe de l'infrastructure publicitaire, Pinterest

Boyang Chen est actuellement ingénieur en logiciels dans l'équipe de l'infrastructure publicitaire chez Pinterest, et il travaille également sur l'établissement en temps réel de la budgétisation, du rythme et de l'ingénierie des fonctionnalités.

Shawn Nguyen, ingénieur de plateforme, Pinterest

Shawn Nguyen est actuellement ingénieur de plateforme chez Pinterest, et il travaille sur le développement d'une infrastructure de données évolutive et fiable pour des systèmes de journalisation et de big data.