Wie Instagram mit nur 3 Ingenieuren 14 Millionen Nutzer gewann

• Von 10/2010 bis 11/2011, also in etwa einem Jahr, wuchs die Nutzerzahl von 0 auf 14 Millionen. Dabei gab es nur 3 Ingenieure
• Es wurden drei Prinzipien befolgt
  • Alles sehr einfach halten (Keep things very simple.)
  • Das Rad nicht neu erfinden (Don’t re-invent the wheel.)
  • Wenn möglich bewährte, robuste Technologien einsetzen (Use proven, solid technologies when possible.)

Ein einfacher Blick auf den Stack aus Nutzersicht

• Die frühe Infrastruktur lief auf Ubuntu Linux in AWS EC2
• Die Instagram-App erschien zunächst nur für iOS, und da sie vor der Vorstellung von Swift veröffentlicht wurde, ist Objective-C + UIKit sehr wahrscheinlich
• Für Load Balancing wurden Amazons Elastic Load Balancer und drei NGINX-Instanzen verwendet
• Backend
  • Die Application Server wurden in Python entwickelt, mit Django und Gunicorn als WSGI-Server
  • Mit Fabric wurden dieselben Befehle gleichzeitig auf mehreren Instanzen ausgeführt. Dadurch konnte Code innerhalb weniger Sekunden ausgerollt werden
  • Es liefen 25 leistungsstarke CPU-Extra-Large-Maschinen. Alle waren stateless und konnten bei Bedarf leicht erweitert werden
• Allgemeiner Datenspeicher
  • Verwandte Foto-IDs, das eigentliche Bild zu einer ID und Nutzerdaten zu den Fotos
  • Die Application Server holten Daten aus PostgreSQL
  • Zwischen Django und PostgreSQL wurde pgbouncer für das Pooling eingesetzt
  • Instagram verwendete zeitlich sortierbare IDs: 41 Bit Millisekunden + 13 Bit Shard-ID + 10 Bit autoinkrementierende Sequenz
• Fotospeicher: S3 und Cloudfront
• Caching: Redis und Memcached
  • Durch intelligentes Hashing konnten Mappings für 300 Millionen Schlüssel auf unter 5 GB Speicher abgelegt werden
  • Und zwei Jahre später veröffentlichte Facebook eine Arbeit darüber, wie Memcached skaliert wurde, um auf Milliarden Requests pro Sekunde zu wachsen
• PostgreSQL und Redis liefen beide im Master-Replica-Modus. Kontinuierliche Backups erfolgten über Amazon-EBS-Snapshots
• Push Notifications und Async Tasks: Für Benachrichtigungen wurde pyapns verwendet, als Task Queue kam Gearman zum Einsatz
• Zur Echtzeitüberwachung von Fehlern wurde die Open-Source-Django-App Sentry verwendet, für systemweite Metriken Munin und für das Monitoring externer Dienste Pingdom und PagerDuty

[botplaysdice]

Instagram wirkte in der Anfangszeit (als es stur nur das iPhone unterstützte) eher wie eine schicke Bildfilter-App. Dass es so ein Riesenerfolg werden würde, hätte ich mir nie vorstellen können. (So weit reichte meine Vorstellungskraft damals eben nicht ;;;)

[princox]

Ich erinnere mich, dass Instagram beim Vergleich von Produkten, die einen Exit erlebt haben, beim Exit-Betrag pro Person in einem bemerkenswert hohen Bereich lag. Ich denke, dass es daraus viel zu lernen gibt.

[GN⁺]

Hacker-News-Kommentare

• Artikel darüber, wie Instagram mit nur drei Ingenieuren 14 Millionen Nutzer gewann
• Debatte über die Sprache, wobei angenommen wird, dass Instagram in Objective-C und UIKit geschrieben wurde
• Einige Kommentare loben die Einfachheit von Instagrams Tech-Stack und schlagen vor, dass viele Unternehmen von einem ähnlichen Ansatz profitieren könnten
• Ein Kommentar betont die Bedeutung der Auswahl der Teammitglieder: „Wenn man die richtigen Leute auswählt, braucht man nur wenige. Andernfalls braucht man alle.“
• Neugier darauf, wie Instagram die Feeds von Millionen Nutzern sofort aktualisierte, was als noch größere Herausforderung gilt als das Skalieren von Lesezugriffen in verteilten Systemen
• Spekulationen darüber, wie weit Instagram mit moderner Technologie hätte skalieren können, wenn man Django, Postgres, Redis und die Fortschritte bei der Hardwaregeschwindigkeit berücksichtigt
• Der Artikel stößt eine Diskussion über die Größe von Engineering-Teams an; manche können schwer nachvollziehen, warum einige Organisationen mit einer einfachen CRUD-App Tausende von Ingenieuren brauchen
• Bei einigen Lesern entsteht ein Gefühl der Inspiration und der Wunsch, ihre eigene Version von Instagram zu bauen
• Es wird angemerkt, dass es in Instagrams Anfangstagen nur ein Frontend gab, nämlich eine iOS-App, und dass diese weniger Funktionen hatte als heutige Social-Media-Plattformen
• Jüngster Insiderbericht über die Entwicklung der Threads-App von Meta auf Basis von Instagrams Infrastruktur, wobei der Erfolg der App und die Größe des beteiligten Teams hervorgehoben werden