創辦人告訴你,打造 Instagram 學到的五個經驗
創辦人告訴你,打造 Instagram 學到的五個經驗

本文全文譯自 Medium ,原文標題 War Stories,Five Years of Building Instagram,作者為 Instagram 創辦人 Mike Krieger。他在文中講述了 Instagram 這五年來的 5 件里程碑事件和從中得到的經驗教訓。愛范兒積木、黃美菁翻譯出品,感謝愛范兒技術部門對技術細節的核對。

圖說明
Instagram 共同創辦人 Mike Krieger(照片來源:Twitter)

2010 年,我們推出 Instagram 第一版的前一夜,共同創辦人 Kevin 和我打賭,在沒有任何推廣的情況下,第一天會有多少人下載我們的 app。Kevin 猜是 2,500 人(編按:Kevin Systrom),而在那個特別樂觀的瞬間,我決定把數目定高,猜測會有 25,000 人。結果第二天,我都不敢相信,下載量恰好就是我所估計的數目。

如今,在我們第 5 個生日之際,Instagram 在全球已經擁有 4 億用戶,他們每天上傳 8 千萬張圖片或影片。往回看,我們在最初的產品上就實現了簡潔與精細的平衡,而在上一年,搜尋和發現功能得到更新,Instagram Direct 上線了全新界面,並且有創意小工具不斷推出,比如 Layout。

在我們團隊發展的這五年中,我們一直忠於我們的原則:先做簡單的事。而在我們的下一個五年,也會把它繼續作為核心。下面是我們在過去五年創立 Instagram 過程中的一些大的里程碑——有好的,不好的,還有令人驚喜的。我希望其中會有你可以帶走的經驗,幫助你去發展你自己的團隊和公司。

里程碑 #1:3 個月內擁有 100 萬用戶

圖說明

總結:最大的挑戰。

在 Instagram 推出後的第一個月,情況幾乎是混沌的—— 凌晨三點伺服器警告頁面的出現是常態而不是例外。在第一天激增至 25000 名用戶後,我們的用戶數繼續快速成長,直到達到 100 萬。沒有什麼刺激比人們真的想用我們的產品更強烈的了,於是我們換到了「高速檔」,確保我們可以支撐成長的需求。當我們剛開始的時候,Instagram 只在洛杉磯的一個伺服器上運行,它的運算能力比一部 Macbook Pro 還要差。在遭遇到第一天快速成長之後,我跟主機服務提供商打電話,要求增加一台伺服器,他們說需要 4 天才能實現——如果我們很急的話可以縮短到 48 小時。考慮到我們的成長看起來那麼不可預測,我們決定轉移到 AWS。

考慮到我們在基礎架構上都沒有太多的經驗,我們不得不快速地吸收盡量多的知識。QCon 和 Velocity 上有非常好的會議影片,Facebook、NEtflix、Twitter 還有其他網站上也有很多相關文章。共享技術性想法的這種開放文化是我們這個行業最好的東西之一,也是促使我們更新技術博客的主要因素。

可借鑑的經驗:我們的原則——「先做簡單的事」在最開始的時候已經成型了。因為當時我們只有兩個人,因此,每一次面對新挑戰的時候,我們都需要確定一個最快速,最簡單的解決辦法。如果當時我們對一切事情都作長遠考慮,那麼我們可能會因為什麼也做不了而癱瘓。選擇最重要的問題去解決,選擇最簡單的解決方法,這樣才能支撐起我們指數式的成長。

里程碑 #2:推出 Android 版本

總結:最令人期待的發表。

在 Instagram 的最初幾年,每一次我和 Kevin 上台時都會遇到同樣的一個問題:「Android 版本什麼時候推出?」

我們剛開始只發表了 iOS 版本,這是因為我們希望可以快速迭代我們的產品——要知道我們當時只有兩個工程師。但進入 2012 年,拓展到更多平台上的時機已經到來。在典型的 Instagram 風格下,我們的 Android app 在三個工程師的三個月努力下搭建起來。團隊裡除了有兩位為完成這個項目而學習 Android 的工程師外,還有從 Gowalla(一家 LBS 網路公司,後來被 Facebook 收購) 的 Android 部門過來的 Philip,他領導 Instagram 的行動業務直到現在。

在那段時間裡我部分的工作是成為一個「專業的 eBay 購物者」,因為我們希望在盡可能多的裝置上測試我們的 app,包括一個叫「M865 Ascend II 2 Touch」的手機。通常的流程是,拆開送來我們辦公室的新手機,安裝我們的測試版 app,然後贊嘆 app 在上面的良好表現。Android 裝置的廣泛給我們帶來了一些挑戰——特別當我們開發 Instagram 影片產品的時候。但是,在很小的改動後,我們的 App 就能適應如此多裝置,這讓我們非常興奮。

圖說明

當 Android 版本發表後的 12 個小時,有超過 100 萬新用戶加入 Instagram——這是一個非常難以置信的結果。在那個時候,我還寫了一些在基礎架構上學到的東西。隨著時間的推移,我們的 Android 版本不斷更新,越來越像平台上的原生 App 了。到了今天,它已經成為成長最快、評分最高的 Android App 之一。

可借鑑的經驗:從一個平台上起步,這使得我們可以專注其中,並且,我們可以快速迭代而不需要任何東西都重復實現兩次(在 Instagram 內部我們經常說「把更少的事情做好」)。當到了需要拓展到更多平台的時間,我們搭建了一個小團隊,裡面包括 Android 的專家和一些對這個平台不熟悉但有才華的工程師。組建一支成熟的 Android 團隊讓我們的 app 可以逐漸適應那個平台。

里程碑 #3:2012 年維吉尼亞風暴

總結:最糟糕的斷電。

當時,我正在波特蘭享受三天的長週末,電話響了:「Instagram.com 網站掛了。」我立刻上網查看,發現除了 Instagram 之外,Netflix 和其他網站也出現了同樣的問題。我跑回旅館,打開筆電,看到 AWS 的狀態頁面上有一條讓人驚慌的消息:「us-east 可用區(位於美國東部)出現電力問題」。一場大風暴席卷了維吉尼亞,我們的虛擬伺服器幾乎一半都失去了電力。接下來的 36 個小時裡,我們艱難地重建了幾乎全部的基礎設施。可以苦中作樂的是,由於此事,出現了下面這幅搞笑圖片:

圖說明

(Instagram 當掉了,跟我說說你中午飯吃了什麼)

當時,我們全部的後端技術團隊只包括我自己、首位工程師 Shayne 和 Rick——他加入 Instagram 的時間不到一個月。用戶數據未遭受任何損失,但是,此次斷電揭示出了我們在自動化運維上的短板。

這次斷電倒逼我們採用重用性更高的伺服器配置。在之後的一年裡,我們將所有配置從一大堆容易出問題的 shell 腳本遷移到了 chef (一個開源的配置管理以及自動化運維工具),這大幅降低了新團隊上手的門檻。

除此之外,我們還使用了開源項目 WAL-E 和 Postgres 內置的 WAL (預寫日志)替代了依賴於 Amazon ELB (Amazon AWS 提供的塊儲存方案) 的數據庫備份方案,並實現了數據庫同步 (replication)。除此之外,我們也成立了一個可靠性工作組,這個工作組使 Instagram 擁有了運行在物理分布式的數據中心上的能力。

可借鑑的經驗:儘管構建一個腳本話的基礎構架需要不少前期工作,但是在基礎設施運維組有新成員加入時以及在災難恢復工作進行時,這些前期工作將得到回報。除此之外,我也很高興的看到,我們招聘的工程師非常優秀——當遇到狀況外的糟糕狀況時,Shayne 和 Rick 都緊張的投入了工作,讓我們重新恢復了服務。一次解決一個問題,像 Mark Watney(小說《火星任務》裡的主角)那樣。

里程碑 #4:Instagram 式的融合

總結:最具野心的工程專案。

2010.10.5 : 0 用戶
2010.10.6: 25,000 用戶
2010.11: 100 萬用戶
2012: 3000 萬用戶
2013: 2 億用戶

到了 2013 年,Instagram 的每月使用人數達到 2 億,儲存照片達到 200 億張。儘管團隊在擴張,整個團隊仍然是個小團隊,而且,我們激動地看到了 Instagram 社群的持續成長。

隨著時間推移,我們不斷思考如何與 Facebook 的現有後端系統進行整合。例如, Site Integrity(站點完整性)系統可以對抗垃圾信息。但是,因為基礎設施運行在在 AWS 上,這種整合就很難進行。而且,我們等待時間越長,不斷擴張(而且愈加昂貴)的基礎架構就越不容易遷移。

很顯然,我們需要遷移到 Facebook 的基礎設施上面,但是,當我們遷移上億用戶和數十億圖片時,我們不想影響自己的服務。於是,Instagration(這是作者創造的符合詞,instagram+intergration,Instagram 式的整合)開始了。對於這件事,我比較喜歡的一個比方是汽車在 100 英里時速的行駛中更換所有的零件。一個包括 Instagram 員工與 Facebook 工程師的 8 人小團隊接受了這個挑戰。首先,他們開發了一個叫做 Neti (https://github.com/Instagram/neti) 的工具把實例從 AWS EC2 經典網絡遷移到了 VPC 上。接下來,他們構建了一個叫做 「ig」 的命令行工具,在 Facebook 的數據中心中模擬了 AWS 的設計模式以及使用習慣。在這一切的周密安排下, Instagram 在做到最小的影響下完成了一次最大的遷移。

可借鑑的經驗:不要重新發明輪子。轉向 Facebook 的伺服器後,我們的基礎設施變得更快速、更高效。同時,我們還可以利用 Facebook 的其他工具,比如反垃圾工具等等。我們仍然維持了小團隊,但是,我們利用了 Facebook 的資源和經驗,實現了更快的迭代。

里程碑 #5:Instagram 的「熱門」功能

總結:下一個大賭注。

今年早期,我們重新設計了「搜尋和探索」功能,使用戶能夠更方便地尋找 Instagram 上的有趣時刻——當它們發生的時候。我們推出了熱門標簽和地點功能,並且構建了全新的基礎架構,能夠對 Instagram 上最好的內容進行辨識、排序和展現。

我們對熱門趨勢的首次展現是 2010 年的「流行」頁面。這是 Instagram 發表時就有的功能。算法非常簡單:用每張照片實際擁有的按讚數來排列,而 4 小時之後照片就會逐漸消失。當我們的社群很小時,這是不錯的做法,但是,隨著時間的推移,我們意識到,我們需要一種更為精細的方法。

考慮到我們已經擴大的社群,2014 年,我們開始了「探索」功能的個性化,為每個人帶來了可無盡滑動的圖片和影片頁面。在幾個月裡,我們的用戶與內容的交互次數達到了「探索」未個性化前的 5 倍。今年,我們讓原來的「流行「頁面回歸——讓你一覽 Instagram 的全貌——它就是我們的「熱門」功能。隨著排序和機器學習專家加入我們的團隊,我們能夠使廣為人知的熱門趨勢算法適應 Instagram 社群的各種需求。

可借鑑的經驗:先做簡單的事並不意味著你的方案永遠合適。我們學會了以開放態度對待產品的進化,以及為實現特定目標而組建團隊,比如 Datagram 團隊。這使得我們可以適應快速擴大的社群。

對於我們中的大多數人來說,過去的五年是一段狂野的旅程。在生日之際,停下來反思,這是一件不錯的事情。我相信,我們的社群會繼續成長,而我們的產品也會不斷改進。當我今後在 Medium 寫下「回顧 10 年「 的時候,肯定還有聊不完的話題。向接下來的 5 年進發!

文章來源:ifanr

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關鍵字: #Instagram
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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