Die Motivation hinter dem tiefergehenden Blick in die Infrastrukturtransformation von Instagram wurzelt in einer langjährigen Faszination für die Skalierbarkeit globaler Systeme. Diese Begeisterung wurde besonders angefacht, als ich begann, mich mit FastAPI, einer modernen, schnellen (high-performance) Backend-Webentwicklung mit Python zu beschäftigen. FastAPI, zusammen mit Django und Flask, bildet das Trio der führenden Backend-Frameworks in der Python-Entwicklungswelt. Jedes dieser Frameworks bringt seine eigenen Stärken und Einschränkungen mit sich, was die Entscheidung für eine Technologie sowohl zu einer Frage der Anforderungen als auch der persönlichen Vorlieben macht.

Die Entdeckung, dass Instagram, eine Plattform mit Milliarden von Nutzern, auf Django – einem Python-Framework – aufbaut, war eine Offenbarung. Es räumte mit dem Vorurteil auf, dass Python und seine Frameworks nur für kleinere Projekte oder Hobbyprogrammierer geeignet sind. Stattdessen stand ich vor einem lebendigen Beispiel dafür, wie Python-basierte Backend-Systeme skaliert und optimiert werden können, um den Anforderungen einer der größten Social-Media-Plattformen der Welt gerecht zu werden.

Diese Erkenntnis motivierte mich, tiefer in das Thema einzutauchen und die verschiedenen Quellen zu erkunden, die die Evolution der technischen Infrastruktur von Instagram beleuchten. Von der Optimierung der Datenverarbeitung über innovative Video-Codierungsmethoden bis hin zur effizienten Nutzung von Serverressourcen. Jeder Aspekt dieser Transformation bietet wertvolle Lektionen und Inspiration für Entwickler und Technologieenthusiasten.

Durch die Zusammenfassung dieser Erkenntnisse in einem Bericht wollte ich nicht nur mein Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen im Kontext globaler Skalierung vertiefen, sondern auch andere ermutigen, die Potenziale von Python und seinen Frameworks in der Entwicklung großer und leistungsfähiger Systeme zu erkennen. Die Geschichte von Instagrams technischer Evolution unterstreicht die Bedeutung kontinuierlicher Innovation und Anpassung, um den wachsenden Anforderungen einer dynamischen Nutzerbasis gerecht zu werden. Sie dient als Beweis dafür, dass mit der richtigen Strategie und den passenden Technologien auch scheinbar unüberwindbare technische Herausforderungen gemeistert werden können.

Überblick:

Die Skalierung und Optimierung der Webserver waren kritische Aspekte in der Entwicklung von Instagram, um mit dem rasanten Wachstum der Plattform Schritt zu halten. Die steigende Anzahl monatlich aktiver Benutzer und der exponentielle Anstieg der Anfragen pro Sekunde stellten eine Herausforderung dar, die nicht nur durch die Erweiterung der Serverinfrastruktur, sondern auch durch eine effiziente Gestaltung und Konfiguration der Webserver bewältigt werden musste. Instagram setzte auf zustandslose Webserver, die eine Schlüsselkomponente in modernen, hochverfügbaren Webanwendungen darstellen. Zustandslose Server speichern keine Informationen über den Benutzerzustand von einer Anfrage zur nächsten, was sie ideal für die Skalierung und Verteilung über mehrere Server und Rechenzentren macht. Dieser Ansatz ermöglichte es Instagram, eine hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, indem Benutzeranfragen effizient zwischen den Servern verteilt wurden, ohne dass die Notwendigkeit bestand, den Benutzerzustand von einem Server zum anderen zu synchronisieren. Zur Bewältigung der Last wurden die Anfragen intelligent zwischen synchronen und asynchronen Verarbeitungswegen aufgeteilt. Synchron bearbeitete Anfragen wurden direkt von den Webservern abgewickelt, um schnelle Antworten auf Benutzerinteraktionen zu ermöglichen. Asynchrone Jobs hingegen, wie das Verarbeiten von hochgeladenen Bildern oder das Versenden von Benachrichtigungen, wurden in eine Warteschlange eingereiht und von spezialisierten Async-Servern verarbeitet. Dieses Modell der Aufgabentrennung ermöglichte es Instagram, Ressourcen effizient zuzuweisen und sicherzustellen, dass zeitaufwändige Aufgaben die sofortige Benutzererfahrung nicht beeinträchtigen. Für eine optimale Lastverteilung und zur Minimierung der Latenz für Endbenutzer weltweit setzte Instagram auf Load Balancer und geografisch verteilte Rechenzentren. Die Load Balancer spielten eine entscheidende Rolle bei der Verteilung der eingehenden Anfragen auf die verfügbaren Webserver, basierend auf Faktoren wie Serverlast und geografischer Nähe zum Benutzer. Durch die geografische Verteilung der Serverinfrastruktur konnten Anfragen lokal abgehandelt werden, was die Antwortzeiten verbesserte und die Belastung der zentralen Datenbanken reduzierte. In der Erweiterung und Optimierung ihrer Webserver-Architektur nutzte Instagram Open-Source-Technologien und bewährte Verfahren. Server wie Nginx oder Apache HTTP Server, bekannt für ihre Effizienz und Flexibilität, könnten in ähnlichen Szenarien eingesetzt werden. Für die asynchrone Verarbeitung bieten Technologien wie Celery (für Python-basierte Anwendungen) oder RabbitMQ als Message Broker robuste Lösungen zur Verwaltung von Hintergrundjobs und zur Entkopplung von komplexen Verarbeitungsaufgaben. Abschließend lässt sich sagen, dass die Strategie von Instagram, in zustandslose Webserver und die intelligente Verteilung von Aufgaben zu investieren, ein beispielhafter Ansatz für die Skalierung moderner Webanwendungen ist. Diese Architektur bietet nicht nur eine solide Grundlage für das Wachstum und die Expansion, sondern gewährleistet auch eine hohe Benutzerzufriedenheit durch schnelle und zuverlässige Dienste. Entwickler, die vor ähnlichen Herausforderungen stehen, können von diesen Erfahrungen lernen und Open-Source-Alternativen in Betracht ziehen, um ihre eigenen Webanwendungen effizient und skalierbar zu gestalten.

Die Nutzung von modernen Datenformaten:

Die kontinuierliche Optimierung der Datenverarbeitung und -speicherung bei Instagram ist ein Kernaspekt der Infrastrukturentwicklung, um die Effizienz zu maximieren und das Nutzererlebnis zu verbessern. Ein herausragendes Beispiel dieser Bemühungen ist die innovative Methode zur Verarbeitung neuer Videos, die Instagrams Ingenieure entwickelt haben. Diese Methode reduziert die Kosten für die Erstellung grundlegender Video-Codierungen um 94 Prozent. Durch diese Optimierung kann die Videoinfrastruktur von Meta weiterhin skalieren, ohne zusätzliche Maschinen hinzufügen zu müssen. Dadurch werden Ressourcen frei, die es mehr Menschen ermöglichen, fortgeschrittene Codierungen zu nutzen, die ein klareres Video bieten, das flüssiger abgespielt wird. Dies ist besonders vorteilhaft für Personen in Ländern mit langsameren Internetverbindungen.

Angesichts einer stetig wachsenden Nutzerbasis von mehr als 2 Milliarden monatlich aktiven Benutzern war es für Instagram entscheidend, die bestmögliche Leistung aus seiner Serverflotte herauszuholen. Prognosen Anfang 2021 zeigten, dass innerhalb von 12 Monaten nicht genügend Kapazitäten vorhanden sein würden, um Video-Uploads für alle zu ermöglichen. Doch durch ständige Effizienzsteigerungen fand Instagram eine Möglichkeit, dieser zunehmenden Nachfrage zu begegnen und seine Infrastruktur zu skalieren, indem mehr aus den vorhandenen Maschinen herausgeholt wurde.

Instagram erzeugt mehrere codierte Versionen hochgeladener Videos, jede mit unterschiedlichen Eigenschaften. Durch die Wiederverwendung einer Art von Videocodierung zur Hilfe bei der Generierung einer anderen Art konnten die Rechenressourcen, die für weniger angesehene Videocodierungen aufgewendet wurden, um 94 Prozent reduziert werden. Mit mehr verfügbaren Ressourcen können mehr fortgeschrittene Codierungen produziert werden, was es mehr Menschen ermöglicht, Videos in klarerer Qualität mit flüssigerer Wiedergabe zu erleben.

Das Problem bestand darin, dass über 80 Prozent der Ressourcen für die Verarbeitung von Codierungen mit minimaler Funktionalität aufgewendet wurden. Wäre diese Tendenz fortgesetzt worden, hätten diese Codierungen innerhalb eines Jahres alle Ressourcen monopolisiert, was dazu geführt hätte, dass Videos länger zum Veröffentlichen gebraucht hätten oder gar nicht erst veröffentlicht werden konnten. Fortgeschrittene Codierungen machten nur 15 Prozent der gesamten Wiedergabezeit aus, und die gesamte Rechenleistung für Versionen mit minimaler Funktionalität aufzuwenden, hätte bald verhindert, dass fortgeschrittene Videocodierungen bereitgestellt werden könnten.

Durch die Entfernung redundanter Arbeitslasten und die Neupaketierung von Videoframes in eine ABR-fähige Dateistruktur konnte Instagram signifikant Rechenressourcen freisetzen. Dieser Ansatz ermöglichte eine erhöhte Produktion fortgeschrittener Codierungen, obwohl er auf Kosten der Kompressionseffizienz der grundlegenden ABR-Codierungen ging. Die Theorie war, dass die Generierung einer größeren Anzahl fortgeschrittener Codierungen insgesamt positiv für die Nutzer von Instagram sein würde.

Nach dem Start dieser Optimierung verzeichnete Instagram erhebliche Einsparungen bei den Rechenkosten und eine höhere Wiedergabezeit fortgeschrittener Codierungen. Die neue Codierungsstrategie reduzierte die Kosten für die Erstellung grundlegender ABR-Codierungen um 94 Prozent. Mit den freigewordenen Ressourcen konnte die Gesamtwiedergabezeit fortgeschrittener Codierungen um 33 Prozent erhöht werden. Dies bedeutet, dass heute mehr Menschen auf Instagram Videos erleben können, die klarer und flüssiger abgespielt werden. Dies ist besonders wichtig, um Personen in Ländern mit langsameren Internetverbindungen ein großartiges Erlebnis zu bieten.

Diese technische Innovation unterstreicht das Engagement von Instagram, kontinuierlich seine Produktangebote zu verbessern und einen signifikanten Einfluss zu haben, insbesondere angesichts seiner Skalierung – einschließlich 2 Milliarden monatlich aktiver Nutzer auf der Plattform und mehr als 140 Milliarden Reels-Wiedergaben auf Instagram und Facebook jeden Tag. Instagrams kontinuierliche Bemühungen um Ingenieursinnovationen sind entscheidend, um der wachsenden Nutzerbasis gerecht zu werden und den Anforderungen unserer Serverflotte zu begegnen.

Quelle: https://instagram-engineering.com/under-the-hood-instagram-in-2015-8e8aff5ab7c2

Webserver:

Die effiziente Verarbeitung und Speicherung des gewaltigen Datenvolumens, das von den Millionen Instagram-Nutzern generiert wird, stellte eine erhebliche Herausforderung dar. Um dieser Herausforderung zu begegnen, setzte Instagram auf eine Kombination aus modernen Technologien und bewährten Datenmanagementstrategien. Die Wahl fiel auf PostgreSQL und Cassandra als primäre Datenbanksysteme, die für ihre Robustheit, Skalierbarkeit und Leistung bekannt sind. Diese Systeme ermöglichten es Instagram, mit der ständig wachsenden Datenmenge Schritt zu halten und eine effiziente Datenabfrage und -speicherung zu gewährleisten. PostgreSQL, ein fortschrittliches Open-Source-objekt-relationales Datenbanksystem, wurde vor allem wegen seiner Zuverlässigkeit und der starken Unterstützung für komplexe Abfragen und Transaktionen ausgewählt. Seine Fähigkeit, mit großen Datensätzen umzugehen und eine hohe Leistung bei gleichzeitiger Wahrung der Datenintegrität zu bieten, machte es zu einer idealen Wahl für die Speicherung von Benutzerdaten, Beiträgen und Beziehungen. Cassandra hingegen, ein hoch skalierbares NoSQL-Datenbanksystem, wurde für die Verwaltung von Daten verwendet, die eine schnelle Schreib- und Lesegeschwindigkeit erfordern, wie z.B. Likes und Kommentare. Durch seine verteilte Natur konnte Cassandra problemlos über mehrere Rechenzentren hinweg skaliert werden, was eine nahtlose globale Expansion unterstützte und die Grundlage für eine hohe Verfügbarkeit und Ausfallsicherheit bildete. Um die globale Konsistenz der Daten über alle Nutzer hinweg sicherzustellen, implementierte Instagram ausgeklügelte Replikationsmechanismen. Diese Mechanismen waren entscheidend, um konsistente und aktuelle Daten über verschiedene geografische Standorte hinweg zu gewährleisten. Die Replikation zwischen den Datenzentren ermöglichte es, Daten nahe am Benutzer zu halten, was die Latenzzeit verringerte und die allgemeine Benutzererfahrung verbesserte. Für die Anwendungsentwicklung und Datenverarbeitung nutzte Instagram ebenfalls eine Reihe von Open-Source-Technologien. Beispielsweise unterstützten Message-Queueing-Systeme wie RabbitMQ und Apache Kafka die asynchrone Datenverarbeitung, die für die Bewältigung der enormen Mengen an Benutzerinteraktionen erforderlich war. Diese Systeme ermöglichten eine effiziente Verarbeitung von Ereignissen und Datenströmen, indem sie eine Entkopplung der Dienste erlaubten, was zu einer verbesserten Skalierbarkeit und Wartbarkeit der Anwendungsarchitektur führte. Insgesamt bildeten die Kombination aus PostgreSQL und Cassandra für die Datenspeicherung, ergänzt durch leistungsfähige Replikationsmechanismen und unterstützt durch eine robuste Architektur für die Datenverarbeitung, das Rückgrat der Fähigkeit von Instagram, mit dem rasanten Wachstum umzugehen. Diese Technologiestapel, zusammen mit dem Einsatz von Open-Source-Tools für spezifische Aufgaben, demonstrieren einen effektiven Ansatz für die Verwaltung großer Datenmengen in einem globalen, hochverfügbaren und skalierbaren Webdienst.

Ein tiefgreifender Einblick in die Transformation:

Die umfassende Transformation von Instagram zielte darauf ab, die Skalierbarkeit und Performance der Plattform zu optimieren, insbesondere in den Bereichen Datenbankmanagement, Cache-Konsistenz und Minimierung der Netzwerklatenz. Um die Backend-Systeme effizienter zu gestalten und die Zuverlässigkeit zu erhöhen, implementierte Instagram innovative Technologien und Strategien, die eine signifikante Verbesserung der Systemperformance zur Folge hatten. Eine Schlüsselstrategie war die Nutzung von Memcache-Leasing, eine Technik, die die Effizienz des Caching-Mechanismus verbessert. Durch dieses Verfahren wurde ein Mechanismus eingeführt, der temporäre Exklusivrechte für das Aktualisieren oder Abrufen von Cache-Daten vergibt, um die Konsistenz zu gewährleisten und Cache-Stürme zu vermeiden. Dies war besonders wichtig, um die Belastung der Datenbanken zu reduzieren und gleichzeitig schnelle Zugriffszeiten auf häufig angefragte Daten zu ermöglichen. Memcache-Leasing half dabei, die Cache-Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit von Dateninkonsistenzen zu minimieren. Ein weiterer wichtiger Schritt zur Optimierung der Backend-Systeme war die Denormalisierung von Zählern in den Datenbanken. Durch die Denormalisierung – also das Speichern redundanter Daten in der Datenbank, um komplexe Abfragen zu vermeiden – konnte Instagram die Anzahl der notwendigen Datenbankzugriffe reduzieren. Dieser Ansatz war insbesondere bei der Verwaltung von hochfrequentierten Daten, wie beispielsweise der Anzahl von Likes oder Kommentaren eines Posts, effektiv. Die Denormalisierung ermöglichte es, diese Werte schnell zu aktualisieren und abzufragen, ohne aufwendige Berechnungen oder Joins durchführen zu müssen, was die Performance erheblich verbesserte. Die Kombination dieser Optimierungen führte zu einer deutlichen Reduzierung der Latenzzeiten. Ursprünglich bei etwa 10 ms, konnte Instagram die Antwortzeiten auf beeindruckende 60 ms verbessern. Dieser Leistungsgewinn trug wesentlich zu einer schnelleren und reibungsloseren Benutzererfahrung bei. Schnellere Ladezeiten und eine flüssigere Interaktion mit der Plattform erhöhen die Benutzerzufriedenheit und -bindung, was für den Erfolg von Instagram in einem hochkompetitiven Marktumfeld entscheidend ist. Diese technischen Verbesserungen bei Instagram unterstreichen die Bedeutung einer kontinuierlichen Optimierung und Anpassung der Backend-Systeme, um mit dem Wachstum der Nutzerbasis und den steigenden Anforderungen Schritt zu halten. Durch den Einsatz von Technologien wie Memcache-Leasing und die strategische Denormalisierung von Daten konnte Instagram nicht nur die Systemperformance verbessern, sondern auch die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform sicherstellen. Diese Maßnahmen sind beispielhaft für die Anwendung moderner Technologien und Architekturprinzipien in der Entwicklung skalierbarer und performanter Webanwendungen.

Zusammenfassung und eigene Meinung

Die Architektur, die Instagram entwickelt hat, um mit seinem massiven Wachstum Schritt zu halten, ist wirklich bemerkenswert. Es ist faszinierend zu sehen, wie sie sich Herausforderungen wie der steigenden Anzahl von Benutzern und der ständig zunehmenden Anfragen pro Sekunde gestellt haben. Durch den Einsatz von zustandslosen Webservern, intelligenten Lastverteilungssystemen und leistungsfähigen Datenbanklösungen haben sie eine Infrastruktur geschaffen, die nicht nur hochverfügbar und skalierbar ist, sondern auch eine schnelle und zuverlässige Benutzererfahrung gewährleistet.

Persönlich beeindruckt mich die Herangehensweise von Instagram an die Technologie. Sie haben nicht nur auf bewährte Methoden gesetzt, sondern auch Open-Source-Technologien genutzt und kontinuierlich nach Optimierungsmöglichkeiten gesucht. Diese Kombination aus Innovation und Pragmatismus ist inspirierend und zeigt, wie man mit kreativen Lösungen große technische Herausforderungen bewältigen kann.

Als Entwickler finde ich es besonders spannend, von den Erfahrungen und Entscheidungen zu lernen, die Instagram gemacht hat. Ihre Architektur ist ein wertvolles Fallbeispiel dafür, wie man skalierbare und leistungsfähige Webanwendungen entwickelt. Es ermutigt mich, neue Ansätze zu erkunden und Open-Source-Tools in meine eigenen Projekte zu integrieren.

Insgesamt ist die Architektur von Instagram nicht nur beeindruckend, sondern auch inspirierend. Sie zeigt, wie Technologie dazu beitragen kann, innovative Lösungen für komplexe Probleme zu schaffen und gleichzeitig eine erstklassige Benutzererfahrung zu gewährleisten.

Alle Optimierungen lassen sich auf 4 Punkte reduzieren:

1. Caching-Strategien: Instagram setzte auf effiziente Caching-Mechanismen, um häufig abgerufene Daten zu speichern und den Zugriff auf diese Daten zu beschleunigen. Durch die Verwendung von Caching-Technologien wie Redis oder Memcached konnte die Plattform die Antwortzeiten für Benutzeranfragen weiter optimieren und die Last auf die Datenbanken reduzieren.
2. Datenpartitionierung: Um die Last auf Datenbanken zu verteilen und die Skalierbarkeit weiter zu verbessern, führte Instagram eine sorgfältige Datenpartitionierung durch. Indem Daten in logische Partitionen aufgeteilt wurden, konnten die Datenbanken effizienter verwaltet und gleichzeitig die Abfrageleistung optimiert werden.
3. Monitoring und Fehlererkennung: Instagram implementierte robuste Monitoring- und Fehlererkennungssysteme, um die Leistung der Webserver und Datenbanken kontinuierlich zu überwachen. Durch die frühzeitige Erkennung von Leistungsproblemen und Fehlern konnten schnell Maßnahmen ergriffen werden, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Systems sicherzustellen.
4. Automatisierung von Wartungsarbeiten: Um den Betrieb der Infrastruktur effizienter zu gestalten, automatisierte Instagram routinemäßige Wartungsarbeiten und administrative Aufgaben. Dies umfasste die Automatisierung von Backups, Software-Updates und Skalierungsvorgängen, um eine reibungslose und unterbrechungsfreie Verfügbarkeit der Dienste zu gewährleisten.

Durch die Implementierung dieser Optimierungen konnte Instagram nicht nur die Leistung und Skalierbarkeit seiner Plattform verbessern, sondern auch sicherstellen, dass sie den steigenden Anforderungen und Erwartungen der Benutzer gerecht wird. Diese fortlaufenden Bemühungen um technische Exzellenz und Innovation trugen maßgeblich zum langfristigen Erfolg von Instagram bei und festigten seine Position als führende Social-Media-Plattform weltweit.

Quellen:

https://engineering.fb.com/2022/11/04/video-engineering/instagram-video-processing-encoding-reduction/
https://engineering.fb.com/2022/09/06/data-center-engineering/viewing-the-world-as-a-computer-global-capacity-management/
https://instagram-engineering.com/instagration-pt-2-scaling-our-infrastructure-to-multiple-data-centers-5745cbad7834
https://issuu.com/jhon_miller28/docs/this_is_how_instagram_is_delighting_2_billion1_1_