Cómo Instagram consiguió 14 millones de usuarios con solo 3 ingenieros

• De 2010/10 a 2011/11, en alrededor de 1 año, pasaron de 0 a 14 millones de usuarios. Solo tenían 3 ingenieros
• Siguieron 3 principios
  • Mantener todo muy simple (Keep things very simple.)
  • No reinventar la rueda (Don’t re-invent the wheel.)
  • Usar tecnologías probadas y sólidas cuando sea posible (Use proven, solid technologies when possible.)

Un vistazo simple al stack desde la perspectiva del usuario

• La infraestructura inicial corría en Ubuntu Linux sobre AWS EC2
• La app de Instagram salió primero solo en iOS y, como fue antes del anuncio de Swift, es muy probable que haya sido Objective-C + UIKit
• Para balanceo de carga usaban Elastic Load Balancer de Amazon y 3 instancias de NGINX
• Backend
  • El servidor de aplicaciones estaba desarrollado en Python, usando Django y Gunicorn como servidor WSGI
  • Usaban Fabric para ejecutar el mismo comando en múltiples instancias al mismo tiempo. Con esto podían desplegar código en cuestión de segundos
  • Operaban 25 máquinas Extra-Large de CPU de alto rendimiento. Todas eran stateless, así que podían agregar más fácilmente cuando fuera necesario
• Almacenamiento de datos general
  • IDs de fotos relacionadas, la foto real correspondiente a ese ID y los datos de usuario sobre la foto
  • El servidor de aplicaciones traía los datos desde PostgreSQL
  • Entre Django y PostgreSQL usaban pgbouncer para pooling
  • Instagram usaba IDs ordenables por tiempo: 41 bits de milisegundos + 13 bits de shard ID + 10 bits de secuencia autoincremental
• Almacenamiento de fotos: S3 y Cloudfront
• Caché: Redis y Memcached
  • Mediante hashing inteligente almacenaban el mapeo de 300 millones de claves en menos de 5GB de espacio
  • Y dos años después, Facebook publicó un paper sobre cómo escalar Memcached para manejar decenas de miles de millones de solicitudes por segundo
• Tanto Postgres como Redis corrían en modo Master-Replica. Hacían respaldos continuos con snapshots de Amazon EBS
• Push notifications y tareas async: para notificaciones usaban pyapns. Para la cola de tareas, Gearman
• Para monitorear errores en tiempo real usaban Sentry, una app open source de Django; para métricas de todo el sistema usaban Munin; y para monitoreo de servicios externos usaban Pingdom y PagerDuty

[botplaysdice]

En sus inicios, Instagram se sentía más bien como una app de filtros de imagen vistosa (cuando tercamente solo daba soporte a iPhone). Jamás imaginé que se volvería un éxito tan enorme. (Mi imaginación llegaba solo hasta ahí ;;;)

[princox]

Recuerdo haber visto, al comparar productos que incluso llegaron al exit, que Instagram tenía un monto de exit por persona bastante alto. Creo que hay mucho que aprender de eso.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Un artículo sobre cómo Instagram consiguió 14 millones de usuarios con solo tres ingenieros
• Debate sobre el lenguaje, asumiendo que Instagram fue escrito en Objective-C y UIKit
• Algunos comentarios elogian la simplicidad del stack tecnológico de Instagram y sugieren que muchas empresas podrían beneficiarse de un enfoque similar
• La importancia de elegir a los miembros del equipo queda enfatizada en un comentario: "Si eliges a las personas adecuadas, solo necesitas unas cuantas. Si no, acabarás necesitando a todas."
• Curiosidad sobre cómo Instagram actualizaba al instante los feeds de millones de usuarios, considerado un trabajo más desafiante que escalar lecturas en sistemas distribuidos
• Especulación sobre hasta dónde podría haber escalado Instagram con tecnología moderna, considerando Django, Postgres, Redis y los avances en la velocidad del hardware
• Un artículo que provoca debate sobre el tamaño de los equipos de ingeniería; a algunas personas les cuesta entender por qué ciertas organizaciones con aplicaciones CRUD básicas necesitan miles de ingenieros
• Entre algunos lectores, una sensación de inspiración que expresa el deseo de crear su propia versión de Instagram
• Se menciona que en los primeros días de Instagram solo existía un frontend, la app de iOS, y que tenía menos funciones que las plataformas modernas de redes sociales
• Compartir una experiencia interna reciente sobre el desarrollo de la app Threads de Meta sobre la infraestructura de Instagram, destacando el éxito de la app y el tamaño de los equipos involucrados