13 и 14 мая 2022
Трек Яндекс - это 2 полных дня, объединенные разными темами. 13 мая мы погрузимся в надежность и отказоустойчивость (проблемы больших систем), а 14 мая обсудим machine learning в highload.
Яндекс
Миллион RPS в YDB: история одного переезда метрики
VK, Tarantool
Топ-5 провальных решений при разработке на Tarantool.
Qrator Labs
Mēris botnet — как это было
Яндекс Go
Как мы ускорили Яндекс Go на несколько секунд
Яндекс.Поиск
Как вырастить поисковый индекс в 3 раза, трафик в 2 раза и сэкономить 30% CPU
GridGain
Ребаланс в распределённой базе данных. Как нагнать состояние узла до состояния кластера?
Яндекс
Yandex Database — MVCC в распределенной базе данных
Авито
Авито: root cause detector
ivi
Генерация хайлайтов
Яндекс
Fast, deep and high. Как строить Low Latency-рекомендательный трансформер на миллион RPS
ВКонтакте
Как сделать рекомендации сообществ ВКонтакте, чтобы за них не было стыдно ни перед десятками миллионов пользователей, ни перед пацанами
ВКонтакте
Нейросетевые рекомендации сообществ ВКонтакте: как сделать так, чтобы работало
Яндекс
Построение HPC/GPU-кластеров для машинного обучения
Тинькофф
Сервис распознавания речи. От моделей до production-решения
SberDevices
Ускорение и облегчение моделей для поддержания диалога виртуальных ассистентов Салют
Авито
"Акведук": open source для быстрого ML в продакшне
Как сдержать самые сложные обещания: планирование batch-задач в системе Yandex.YT /
И.Колесниченко
Бесфайловая система хранения. Почему YDB работает с дисками напрямую / Владислав
Кузнецов
Архитектура рекомендательной системы Дзена / Дмитрий Кондрашкин
Отказоустойчивое Такси, или Как мы строим надежный сервис / Максим Педченко (Яндекс.Go)