Pinterest en AWS
Pinterest es un motor de descubrimiento visual que aloja miles de millones de imágenes para que más de 450 millones de usuarios las exploren, las guarden y las compartan como “pines” en tableros de inspiración digital personalizados. Pinterest, la cual se creó en la nube de Amazon Web Services (AWS), puede escalar el procesamiento, el almacenamiento y el análisis de los datos, los cuales aumentan rápidamente, y al mismo tiempo reduce la administración de la infraestructura y se centra en la innovación. Con las soluciones de computación de AWS, Pinterest migró su canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) de iOS desde las instalaciones para reducir los errores de compilación en más del 80 por ciento. Pinterest también utiliza el machine learning (ML) para impulsar la herramienta de búsqueda visual Pinterest Lens, la cual puede reconocer más de 2500 millones de objetos y relacionarlos con los productos. En la actualidad, la plataforma de datos en exabytes de Pinterest se ejecuta completamente en AWS, lo que permite escalar la búsqueda y el análisis de registros a más de 1,7 TB y, al mismo tiempo, reducir los costos de operaciones en un 30 %.
El traspaso de Pinterest a la nube de AWS
Almacenamiento
Uso de un almacenamiento fiable, escalable y seguro para acelerar la innovación
Soluciones de datos
Mantener los datos seguros y obtener valor de estos a escala
Machine Learning
Innovar más rápido gracias a los servicios integrales de IA y ML
Migración
Aumento de la eficiencia en la nube tras la migración
Optimización de costos
Tomar las riendas de los costos y optimizar constantemente los gastos
Seguridad
Creación de soluciones basadas en la nube seguras y que cumplen requisitos de conformidad
Sostenibilidad
Promoción de objetivos de sostenibilidad
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Almacenamiento
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Soluciones de datos
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Machine learning
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Migración
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Optimización de costos
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Seguridad
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Sostenibilidad
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Almacenamiento
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2022
Crea conmigo: Pinterest y AWS
Descubra cómo Ambud Sharma, tech lead y engineering manager de Pinterest, descubrió su pasión por la tecnología y cómo su investigación en los sistemas de distribución lo llevó finalmente a crearlos desde cero. Ambud también explica cómo Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ha sido fundamental para algunos de los trabajos de Pinterest y lo describe como un punto de inflexión para su trabajo continuo.
2022Cómo Pinterest utiliza AWS para crear un sistema de aceleración de los tiempos de desarrollo
Para ayudar a los usuarios a implementar herramientas analíticas, Pinterest identificó que esos usuarios deberían tener permiso para acceder a los datos. Pinterest utilizó Amazon S3 y AWS Identity and Access Management (IAM) para crear un sistema de control de acceso detallado con el fin de garantizar la existencia de los permisos de usuario correctos, lo que, a su vez, mejoró el tiempo de desarrollo para los usuarios internos.
2021Cómo Pinterest trabajó con AWS para crear una nueva forma de administrar el acceso a los datos
Pinterest, que contaba con miles de ingenieros y desarrolladores trabajando en su plataforma, necesitaba restringir el acceso a los datos a usuarios y procesos específicos, por lo que acudió a AWS en busca de ayuda para crear una solución. Consulte la información sobre la colaboración entre Pinterest y AWS para desarrollar el sistema de control de acceso detallado (FGAC) escalable y seguro para los datos de Pinterest en Amazon S3 y cómo FGAC ayuda a Pinterest a ampliar la capacidad de los creadores subrepresentados.
2021Cómo Pinterest utiliza Amazon S3 Glacier Deep Archive para administrar el almacenamiento de su motor de detección visual
Como usuario a gran escala de Amazon S3, Pinterest almacena miles de millones de objetos y casi un exabyte de datos en distintas regiones de AWS. Descubra cómo Pinterest utiliza el ciclo de vida de Amazon S3 para destinar datos a las asignaciones óptimas de clases de almacenamiento de Amazon S3, lo que ayuda a cumplir los objetivos de costos a gran escala y a maximizar la eficiencia del almacenamiento.
2021Consejos de Pinterest y AWS para una colaboración eficaz en materia de innovación
Keith Regier, engineering manager de Pinterest, y Doug Youd, el senior solutions architect de AWS, comparten seis consejos de colaboración extraídos de la experiencia de trabajo en conjunto para crear el sistema FGAC de Pinterest. Descubra información práctica (incluida la forma de definir claramente un problema), por qué incluso las «malas» ideas pueden resultar útiles y lo que AWS puede hacer para ayudar a clientes como Pinterest a desarrollar soluciones para desafíos técnicos difíciles.
Como plataforma impulsada por la visualización, Pinterest depende, en gran medida, de la velocidad y la calidad de las imágenes. Sin embargo, el texto detrás de esas imágenes es importante, brinda contexto y hace que los pines sean procesables para nuestros 200 millones de usuarios activos. Al utilizar la característica de texto en las imágenes de Amazon Rekognition, se puede extraer mejor el texto enriquecido capturado en las imágenes a gran escala y con baja latencia para los millones de pines almacenados en Amazon S3.
Vanja Josifovski
Director de tecnología, Pinterest
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Soluciones de datos
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2022
Cómo Pinterest interactuó con AWS Proserve para garantizar el acceso permanente a la plataforma
Al crecer rápidamente con grandes cantidades de datos, Pinterest identificó la necesidad de establecer un plan de recuperación de desastres. Dado que las soluciones existentes ya estaban en AWS, Pinterest contrató a AWS Professional Services para construir sobre esas soluciones y tomar casi un exabyte de datos, versionarlos y distribuirlos a nivel regional.
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Machine learning
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2022
Pinterest Lens ayuda a los usuarios a encontrar y comprar el artículo perfecto
Pinterest se basa en las soluciones de almacenamiento y computación de AWS para impulsar los motores de machine learning detrás de la función Lens de la cámara de su aplicación, la cual se utiliza para realizar cientos de millones de búsquedas visuales cada mes. Descubra cómo se utiliza Lens como un conserje de compras digital que ayuda a los usuarios a buscar y comprar artículos en cuestión de minutos.
Pinterest desarrolla, de manera continua, sistemas de machine learning para detectar objetos para casos de uso de moderación y búsqueda visual. Para ello, tenemos que etiquetar millones de imágenes para generar los conjuntos de datos de entrenamiento necesarios. Pinterest dispone de una plataforma de etiquetado que integra servicios de Amazon como Amazon Mechanical Turk. Nos entusiasmaba explorar el uso de SageMaker Ground Truth para ampliar esta plataforma y respaldar las tareas de etiquetado de recuadros delimitadores. Descubrimos que SageMaker Ground Truth brinda una interfaz sencilla y optimizada para iniciar los trabajos de etiquetado”.
Veronica Mapes
Administradora del programa técnico, Pinterest
2022Con AWS, es posible: la hermana bebé
Cuando hay un nuevo bebé en camino, se pueden esperar muchos cambios. Afortunadamente, gracias a las empresas que utilizan la plataforma en la nube de AWS, esos cambios solo son para mejor.
2018Sumérjase en Amazon Rekognition junto a Pinterest
Descubra cómo Pinterest añade fácilmente el análisis inteligente de imágenes y videos a las aplicaciones que utilizan Amazon Rekognition para la automatización de los flujos de trabajo manuales, mejora la creatividad y ofrece experiencias de cliente más personalizadas.
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Migración
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2021
Pinterest mejora la fiabilidad del flujo de trabajo de creación para iOS en un 80,5 % con instancias Mac de Amazon EC2
En este caso práctico, descubra cómo Pinterest migró la canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) para aplicaciones iOS desde computadoras locales a instancias Mac de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Con AWS, los desarrolladores de Pinterest pueden brindar, sin problemas, el acceso a los entornos informáticos de macOS en la nube, lo que reduce los errores de compilación relacionados con las máquinas en un 80,5 % y mejora la velocidad de desarrollo en un 18,4 %.
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Optimización de costos
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2020
Pinterest amplía la búsqueda y el análisis de registros diarios de 500 GB a 1,7 TB y reduce los costos en un 30% en Amazon OpenSearch Service
Lea cómo Pinterest migró sus cargas de trabajo de análisis de registros y búsquedas de herramientas de Elasticsearch autoadministradas y de terceros a Amazon OpenSearch Service. Tras la migración, Pinterest amplió sus capacidades de ingesta diaria de datos de 500 GB a 1,7 TB en solo 1 año y redujo los costos operativos en un 30 %; mejoró la seguridad de los datos y aumentó la productividad de los ingenieros.
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Seguridad
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2022
Control de acceso escalable con STS Token Vending
En este vídeo, Keith Regier, el director de ingeniería de Pinterest, habla sobre la solución escalable de control de acceso para los clústeres de instancias de Amazon EC2 que necesitan acceder a los datos de Amazon S3. Descubra cómo Pinterest creó un servicio de venta de tokens con AWS Secure Token Service (STS) que ayuda a vincular su concepto interno de usuarios y autenticación con las políticas administradas y con AWS Identity and Access Management (IAM).
En Pinterest utilizamos Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) para administrar las imágenes de contenedores de Docker. Utilizamos la característica de análisis de imágenes de Amazon ECR para mejorar la seguridad de nuestras imágenes de contenedores. Amazon ECR analiza imágenes teniendo en cuenta una amplia variedad de vulnerabilidades de sistemas operativos y nos permite crear herramientas para actuar en base a los resultados”.
Cedric Staub
Engineering Manager, Pinterest
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Sostenibilidad
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2022
Sostenibilidad y silicio de AWS
Descubra cómo la sostenibilidad se integra en las decisiones de arquitectura de AWS de Pinterest y cómo AWS sigue innovando en el diseño de silicio a medida que la organización trabaja para alcanzar el objetivo de Amazon de lograr cero emisiones netas de carbono para 2040.
Acerca de Pinterest
Pinterest es una plataforma de descubrimiento visual y una red de comercio social con la misión de inspirar. Con la creación en el almacenamiento y las soluciones de computación de AWS, Pinterest utiliza motores de machine learning para entregar contenido personalizado a sus usuarios.