Я расскажу про историю архитектуры рекомендательной системы Дзена и как мы пришли к тому чтобы пошардироваться. Как мы пытались сделать распределенный item-to-item индекс а сделали вместо этого шардированный рекомендер и какой профит получили на сдачу. С какими проблемами нам пришлось столкнуться по пути, как балансируем данными чтобы не упереться в сеть и как маленькая деталь ML-кухни чуть не загубила всю идею.