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