좋은 시스템을 설계하려면 다년간 많은 지식을 쌓아야 한다. 지식을 쌓는 한가지 지름길은, 실세계에서 쓰이는 시스템의 구조를 공부하는 것이다.
- 페이스북 타임라인: 비정규화의 힘
- 페이스북에서의 규모 확장성
- 타임라인: 한 사람의 인생을 담기에 충분한 규모 확장성
- 페이스북에서 Erlang을 사용하는 방법
- 페이스북 채팅
- 건초더미에서 바늘 찾기: 페이스북의 사진 저장소
- 페이스북 멀티피드
- 페이스북 멤캐시 시스템의 규모 확장성
- TAO: 페이스북의 소셜 그래프 분산 저장 소
- 아마존 아키텍처
- 다이나모: 아마존의 고가용성 키-값 저장소
- 넷플릭스 기술 스팩을 모든 각도에서 살펴보기
- 결국 A/B 테스팅 문제: 넷플릭스의 실험 지원 플랫 폼
- 넷플릭스 추천 시스템(1부)
- 넷플릭스 추천 시스템(2부)
- 구글 아키텍처
- 구글 파일 시스템
- 차이 기반 동기화(델타 동기화)
- 유튜브 아키텍처
- 유튜브의 규모 확장성
- 빅테이블: 구조화된 데이터를 위한 분산 저장소 시스 템
- 인스타그램 아키텍처: 천사백만 사용자, 테라바이트 규모의 사진, 수백 대 규모의 서버, 수십 가지 기술
- 트위터는 어떻게 150M 활성 사용자를 감당할 시스템을 만들었나
- 트위터 규모 확장하기: 트위터를 1000배 빠르게 만든 비결
- 스노플레이크
- 타임라인과 규모 확장성 문제
- 우버는 실시간 마켓 플랫폼의 규모를 어떻게 늘렸나
- 핀터레스트의 규모확장성
- 핀터레스트 아키텍처 업데이트
- 링크드인이 규모 확장성을 어떻게 성취해 왔는지에 대한 간략한 보고서
- 플리커 아키텍처
- 우리는 드롭박스의 규모를 어떻게 확장했나
- 페이스북이 $19B에 사들린 왓츠앱의 아키텍처
- 시스템 디자인 프라이머