Instagram: Technologie a architektura

Instagram je sociální síť zaměřená na vizuální obsah, založená v roce 2010 Kevinem Systromem a Mikem Kriegerem. V roce 2012 ji za 1 miliardu dolarů koupil Facebook (dnes Meta). Pro IT svět je Instagram symbolem škálovatelnosti a inovací v oblasti mobilního vývoje.

1. Technologický stack

Instagram začínal jako jednoduchá aplikace postavená na frameworku Django, ale s růstem na miliardu uživatelů musel svůj stack výrazně modernizovat:

Backend: Jádro stále běží na Pythonu (Django). Instagram je jedním z největších uživatelů Pythonu na světě a přispívá k jeho optimalizaci (např. vylepšování Garbage Collectoru).

Frontend (Mobil): Původně nativní aplikace byly z velké části přepsány do React Native, což Instagramu umožnilo sdílet kód mezi iOS a Androidem.

Frontend (Web): Využívá knihovnu React.

Databáze: Používá masivně sharded PostgreSQL pro strukturovaná data a Cassandru pro data s vysokou propustností (např. zprávy).

—

2. Zpracování a doručování obsahu (CDN)

Hlavní výzvou Instagramu je rychlost načítání médií. K tomu využívá:

CDN (Content Delivery Network): Globální síť serverů Meta, které ukládají kopie fotek blízko uživatelů.

On-the-fly Image Resizing: Server automaticky generuje různé velikosti obrázků podle rozlišení displeje a rychlosti připojení uživatele.

Adaptivní streaming videa: Používá technologie jako DASH nebo HLS, které upravují kvalitu videa v reálném čase podle kvality Wi-Fi/4G.

—

3. Role Algoritmů a AI

Instagram byl jednou z prvních sítí, která opustila chronologický kanál příspěvků ve prospěch algoritmického feedu:

Machine Learning: Algoritmy analyzují miliardy interakcí (lajky, komentáře, doba sledování), aby každému uživateli sestavily unikátní výběr příspěvků.

Computer Vision: Umělá inteligence „vidí“, co je na fotkách. To slouží k automatickému generování popisků pro nevidomé, k filtrování nevhodného obsahu a k cílení reklamy.

—

4. Architektura mikroslužeb

Původní monolit (jedna velká aplikace) byl postupně rozdělen na stovky mikroslužeb, které komunikují převážně přes GraphQL. To umožňuje různým týmům vyvíjet funkce (Příběhy, Reels, Direct) nezávisle na sobě.

—

5. Klíčové inovace v uživatelském rozhraní

Funkce	Rok	Technologický dopad
Filtry	2010	Popularizace mobilní úpravy fotografií.
Stories	2016	Formát efemérního (mizejícího) obsahu.
Reels	2020	Odpověď na TikTok, masivní využití AI pro doporučování videí.

Související články:

Meta: Mateřská společnost

React Native v praxi

GraphQL: Jak Instagram získává data

Tagy: tag>it-giants instagram meta python django mobile-development cdn ai