Pinterest in AWS
Pinterest ist eine visuelle Entdeckungsmaschine, die Milliarden von Bildern hostet, die über 450 Millionen Nutzer erkunden, speichern und als „Pins“ auf personalisierten digitalen Inspirationsboards teilen können. Pinterest wurde in der Amazon Web Services (AWS) Cloud geboren und kann die Verarbeitung, Speicherung und Analyse seiner schnell wachsenden Datenmenge skalieren und gleichzeitig das Infrastrukturmanagement reduzieren und sich auf Innovationen konzentrieren. Mithilfe der Rechenlösungen von AWS migrierte Pinterest seine iOS-Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipeline (CI/CD) von vor Ort, um Build-Fehler um über 80 Prozent zu reduzieren. Pinterest nutzt auch Machine Learning (ML), um sein visuelles Suchwerkzeug Pinterest Lens zu betreiben, das über 2,5 Milliarden Objekte erkennen und sie Produkten zuordnen kann. Heute läuft die Exabyte-Datenplattform von Pinterest vollständig auf AWS, wodurch die Protokollsuche und -analyse auf über 1,7 TB skaliert und gleichzeitig die Betriebskosten um 30 % gesenkt werden.
Der Weg in die Cloud von Pinterest in AWS
Speicher
Einsatz von zuverlässigem, skalierbarem und sicherem Speicher zur Beschleunigung von Innovationen
Datenlösungen
Sichern von Daten und Erschließen ihres Wertes in großem Maßstab
Machine Learning
Schneller innovieren mit umfassenden KI- und ML-Services
Migration
Effiziente Nutzung der Cloud nach der Migration
Kostenoptimierung
Kontrolle über die Kosten und kontinuierliche Optimierung der Ausgaben
Sicherheit
Aufbau sicherer und konformer cloudbasierter Lösungen
Nachhaltigkeit
Nachhaltigkeitsziele vorantreiben
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Speicher
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Datenlösungen
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Machine Learning
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Migration
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Kostenoptimierung
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Sicherheit
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Nachhaltigkeit
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Speicher
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2022
Build With Me – Pinterest und AWS
Erfahren Sie, wie Ambud Sharma, Tech Lead und Engineering Manager bei Pinterest, seine Leidenschaft für Technologie entdeckte und wie ihn seine Recherchen im Bereich Vertriebssysteme schließlich dazu veranlassten, sie von Grund auf neu zu entwickeln. Ambud erklärt auch, wie der Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) für einen Teil der Arbeit von Pinterest von grundlegender Bedeutung war, und beschreibt ihn als einen Wendepunkt für die laufende Arbeit von Pinterest.
2022Wie Pinterest AWS verwendet, um ein System zur Verkürzung der Entwicklungszeiten zu erstellen
Um seinen Nutzern die Bereitstellung von Analysetools zu ermöglichen, stellte Pinterest fest, dass diese Nutzer die Erlaubnis haben sollten, auf die Daten zuzugreifen. Pinterest verwendete Amazon S3 und AWS Identity and Access Management (IAM), um ein feinkörniges Zugriffskontrollsystem zu entwickeln, das sicherstellt, dass die richtigen Benutzerberechtigungen vorhanden sind, was wiederum die Entwicklungszeit für die internen Benutzer verkürzt.
2021Wie Pinterest mit AWS zusammengearbeitet hat, um eine neue Methode zur Verwaltung des Datenzugriffs zu entwickeln
Da Tausende von Ingenieuren und Entwicklern auf seiner Plattform arbeiteten, musste Pinterest den Datenzugriff auf bestimmte Benutzer und Prozesse beschränken und wandte sich an AWS, um Hilfe bei der Entwicklung einer Lösung zu erhalten. Erfahren Sie mehr über die Zusammenarbeit zwischen Pinterest und AWS bei der Entwicklung des skalierbaren und sicheren Fine-Grain-Access Control-Systems (FGAC) für die Daten von Pinterest auf Amazon S3 und wie FGAC Pinterest dabei hilft, unterrepräsentierte Creators zu fördern.
2021Wie Pinterest Amazon S3 Glacier Deep Archive verwendet, um den Speicher für seine Visual Discovery Engine zu verwalten
Als großer Nutzer von Amazon S3 speichert Pinterest Milliarden von Objekten und fast ein Exabyte an Daten in mehreren AWS-Regionen. Erfahren Sie, wie Pinterest Amazon S3 Lifecycle verwendet, um Daten optimalen Amazon-S3-Speicherklassenzuweisungen zuzuordnen. So können Sie umfangreiche Kostenziele erreichen und die Speichereffizienz maximieren.
2021Tipps für eine effektive Innovationszusammenarbeit von Pinterest und AWS
Keith Regier, technischer Leiter bei Pinterest, und Doug Youd, Senior Solutions Architect bei AWS, geben sechs Tipps zur Zusammenarbeit, die sie aus ihrer gemeinsamen Arbeit beim Aufbau des FGAC-Systems von Pinterest gewonnen haben. Entdecken Sie umsetzbare Erkenntnisse, z. B. wie Sie ein Problem klar definieren, warum selbst „schlechte“ Ideen nützlich sein können und was AWS tun kann, um Kunden wie Pinterest bei der Entwicklung von Lösungen für schwierige technische Herausforderungen zu unterstützen.
Als visuell getriebene Plattform ist Pinterest stark von der Geschwindigkeit und Qualität der Bilder abhängig. Der Text hinter diesen Bildern ist jedoch genauso wichtig, da er Kontext bietet und Pins für unsere 200 Millionen aktiven „Pinner“ zu Aktionen macht. Durch den Einsatz von Amazon Rekognition Text in der Image-Funktion können wir den auf Bildern in jeder Größe erfassten Text besser extrahieren und mit geringer Latenz für die Millionen Pins in Amazon S3 bereitstellen.“
Vanja Josifovski
Chief Technology Officer, Pinterest
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Datenlösungen
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2022
Wie Pinterest mit AWS Proserve zusammengearbeitet hat, um sicherzustellen, dass Pinner stets auf seine Plattform zugreifen können
Pinterest wuchs aufgrund großer Datenmengen schnell und erkannte die Notwendigkeit, einen Disaster Recovery-Plan aufzustellen. Da bereits bestehende Lösungen auf AWS verfügbar waren, beauftragte Pinterest AWS Professional Services, um auf diesen Lösungen aufzubauen und seine annähernd Exabyte an Daten zu übernehmen, sie zu versionieren und regional zu verteilen.
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Machine Learning
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2022
Pinterest Lens hilft Nutzern, den perfekten Artikel zu finden und zu kaufen
Pinterest stützt sich auf AWS-Speicher- und Rechenlösungen, um die ML-Engines hinter der Lens-Kamerafunktion seiner App zu betreiben, mit der jeden Monat Hunderte Millionen visueller Suchanfragen durchgeführt werden. Erfahren Sie, wie Lens als digitaler Shopping-Concierge verwendet werden kann, um Benutzern zu helfen, Artikel innerhalb von Minuten zu beschaffen und zu kaufen.
Pinterest entwickelt kontinuierlich Systeme für Machine Learning, um Objekte für visuelle Such- und Moderationsanwendungen zu erkennen. Um dies zu erreichen, müssen wir Millionen von Bildern beschriften, um die erforderlichen Trainingsdatensätze zu generieren. Pinterest verfügt über eine bestehende Kennzeichnungsplattform, die Amazon-Services wie Amazon Mechanical Turk integriert hat. Wir waren begeistert, die Nutzung von SageMaker Ground Truth zu testen, um diese Plattform so zu erweitern, dass sie Kennzeichnungsaufgaben für Begrenzungsrahmen unterstützt. Wir haben festgestellt, dass SageMaker Ground Truth eine einfache, optimierte Oberfläche bietet, um mit Kennzeichnungsaufgaben zu beginnen.“
Veronica Mapes
Technical Program Manager, Pinterest
2022AWS ist wie: Kleine Schwester
Wenn ein neues Baby auf dem Weg ist, können Sie mit vielen Veränderungen rechnen. Zum Glück machen diese Änderungen dank Unternehmen, die AWS als Cloud-Plattform verwenden, die Dinge nur besser.
2018Tiefer Einblick in Amazon Rekognition mit Pinterest
Erfahren Sie, wie Pinterest Anwendungen mithilfe von Amazon Rekognition auf einfache Weise um intelligente Bild- und Videoanalysen erweitern kann, um manuelle Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Kreativität zu fördern und ein persönlicheres Kundenerlebnis zu bieten.
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Migration
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2021
Pinterest verbessert die Zuverlässigkeit der iOS-Build-Pipeline um 80,5 % mit Mac-Instances von Amazon EC2
In dieser Fallstudie erfährst du, wie Pinterest seine CI/CD-Pipeline (Continuous Integration and Continuous Delivery) für iOS-Anwendungen von lokalen Computern auf Amazon-Elastic-Compute-Cloud-Mac-Instances (Amazon EC2) migrierte. Auf AWS können Pinterest-Entwickler jetzt nahtlos den Zugriff auf macOS-Rechenumgebungen in der Cloud bereitstellen, wodurch maschinenbedingte Build-Fehler um 80,5 Prozent reduziert und die Entwicklungsgeschwindigkeit um 18,4 Prozent verbessert werden.
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Kostenoptimierung
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2020
Pinterest skaliert die tägliche Protokollsuche und -analyse von 500 GB auf 1,7 TB und reduziert die Kosten für Amazon OpenSearch Service um 30 %
Lesen Sie, wie Pinterest seine Log- und Suchanalyse-Workloads von selbstverwalteten Elasticsearch-Tools und Drittanbieter-Tools zu Amazon OpenSearch Service migriert hat. Nach der Migration skalierte Pinterest seine täglichen Datenaufnahmekapazitäten in nur einem Jahr von 500 GB auf 1,7 TB und senkte gleichzeitig die Betriebskosten um 30 Prozent, verbesserte die Datensicherheit und erhöhte die Produktivität der Techniker.
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Sicherheit
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2022
Skalierbare Zugangskontrolle mit STS Token Vending
In diesem Video spricht Keith Regier, technischer Leiter bei Pinterest, über die skalierbare Zugriffskontrolllösung für Cluster von Amazon-EC2-Instances, die Zugriff auf Daten in Amazon S3 benötigen. Erfahren Sie, wie Pinterest mithilfe des AWS Secure Token Service (STS) einen Token-Verkaufsservice entwickelt hat, der dabei hilft, sein internes Nutzer- und Authentifizierungskonzept mit verwalteten Richtlinien und AWS Identity and Access Management (IAM) zu verbinden.
Bei Pinterest verwenden wir die Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) zur Verwaltung unserer Docker-Container-Images. Wir verwenden die Image-Scanfunktion von Amazon ECR, um die Sicherheit unserer Container-Images zu verbessern. Amazon ECR scannt Bilder auf eine breite Palette von Schwachstellen des Betriebssystems und lässt uns Tools entwickeln, um auf die Ergebnisse zu reagieren.“
Cédric Staub
Engineering Manager, Pinterest
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Nachhaltigkeit
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2022
Nachhaltigkeit und AWS Silicon
Erfahren Sie, wie Nachhaltigkeit in die AWS-Architekturentscheidungen von Pinterest integriert wird und wie AWS weiterhin Innovationen beim Chip-Design vorantreibt, während das Unternehmen auf Amazons Ziel hinarbeitet, bis zum Jahr 2040 einen Netto-Null-Emissionsausstoß zu erreichen.
Über Pinterest
Pinterest ist eine Plattform für visuelle Inspirationen und ein Social Commerce Network. Mithilfe der Speicher- und Computing-Lösungen von AWS verwendet Pinterest fortschrittliche Machine-Learning-Engines, um seinen Benutzern personalisierte Inhalte bereitzustellen.