News360 + Azure Архитектура системы в Windows Azure – что удалось эффективно использовать для решения нашей задачи, и какие преимущества показались недостатками.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Выполнил студент 544 группы Лев Гуревич Научный руководитель: Проф. Олег Николаевич Граничин Рецензент: Аспирант Дмитрий Шалымов.
Advertisements

Эволюция архитектур систем статистики Максим Зотов, Герман Клименко. Компания LiveInternet.ru РИФ 2006, 22 марта.
Руслан Заединов РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ ЦОД КОМПАНИИ КРОК САМЫЕ ЭФФЕКТИВНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ОПТИМИЗАЦИИ ЗАТРАТ НА ИТ.
Правильная архитектура высоконагруженных решений в Windows Azure Дмитрий Мартынов microsoft.com.
Начальныеинвестиции в IT в IT Время ресурсы IT Реальная нагрузка Планы по IT ресурсам Неиспользуемыересурсы Ресурсов недостаточно для обсуживания клиентских.
Опыт вещания Евро-2012 и лондонской Олимпиады в Интернете Ярослав Городецкий Генеральный директор CDNvideo.
Twitter для бизнеса Дмитрий (dimok) Голополосов twitter.com/dimokru ROTAPOST.RU - эффективная реклама в блогах.
CMS Система управления и отображения информации (издательская система)
Почему именно Galya.ru – это зарегистрированных участниц, подписчиков на Клуб, где идет активное общение между участницами.
Организация доставки видеоконтента пользователям Андрей Смирнов (НетСтрим)
Конференция "Управление аудиторией и реклама в Интернете" Основные выдержки _________________________.
Инфраструктура как сервис (IaaS) Олег Тягунов, Active Technologies.
Вывод на российский рынок средства для ухода за кожей с помощью PR в Интернете.
Основана в 2007 году Сильная команда инвесторов и партнеров Almaz Capital (В портфеле Яндекс, Parallels, Qik) Visma (#1 ERP вендор в Скандинавии, оборот.
Организация распределенных прикладных систем. Попытаемся ответить на вопросы Как устроены распределенные прикладные системы? Каковы наиболее важные их.
Ашманов и Партнеры Оценка качества и результатов поискового продвижения Мастер-класс Привлечение аудитории РИФ апреля 2008 года Андрей Кузьменков,
© 2009 Grid Dynamics Scaling Mission Critical Systems Алексей Рагозин Oracle Day, 2009.
Windows ® Azure Platform. 3 Время Вычислительные ресурсы Фактическая нагрузка Выделенные ресурсы Слишком много Недостаточно Прогноз нагрузки.
Для высоконагруженных проектов Облачная платформа Windows Azure.
LOGO Add your company slogan Back CRM и миллионные аудитории Обзор решения.
Транксрипт:

News360 + Azure Архитектура системы в Windows Azure – что удалось эффективно использовать для решения нашей задачи, и какие преимущества показались недостатками

Персонализация новостей Фильтрация по атрибутам Предпочтения пользователей

News360: Content Discovery Platform 3 млн пользователей 100 тыс. в день статей в сутки из СМИ + миллионы социальных событий Извлечение знаний Например, о ком и о чем пишут в статье, где происходит действие Персонализация новостного потока Показывать пользователю только то, что ему интересно

News360 Semantic Analysis Platform

3 млн пользователей Гео-распределенный фасад REST- сервисов в 3-х датацентрах TrafficManager CDN

Время

1 секунда – все еще плохо Все в память – кэширование на сервере Близко к пользователям – CDN Сжатие трафика и кэширование на клиенте Оптимизация протокола Оптимизация интерфейса

новостей в сутки Система роботов сбора новостей Хранилище новостей Очереди поставки статей и соц. сигналов 30 тыс. СМИ 2 млн. соц. сигналов / сутки 200 тыс. новостей / сутки 50 GB / час

Извлечение знаний Категоризация, поиск упоминаний

Извлечение знаний Категоризация, поиск упоминаний Кластеризация Онтология – это большой объем данных

Что мы собираемся делать дальше Развитие системы персонализации Оптимизация производительности Выход на новые рынки

Уменьшение времени отклика Использование MapReduce Оптимизация хранения данных - близко к CPU Балансировка нагрузки по пользователям

Оптимизация времени рекомендаций Оптимизация алгоритмов рекомендаций Кластеризация пользователей Предварительная подготовка данных

Оптимизация времени рекомендаций Оптимизация алгоритмов рекомендаций Кластеризация пользователей Предварительная подготовка данных

Развитие системы рекомендаций Коллаборативная фильтрация – использование знаний полученных от группы пользователей для рекомендаций одному пользователю Адаптивная персонализация – использование знаний о поведении конкретного пользователя для оптимизации алгоритма рекомендаций для этого пользователя

Заключение Основана в июле 2010 г. 31 человек в 2 офисах скачиваний активных пользователей

Вопросы. Так же после конференции в течение дня я отвечу на

Заповни Анкету Виграй Приз