Интеллектуальное кэширование: можем ли мы научить backend предсказывать будущее
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Техлиды, архитекторы решений, сеньор разработчики
Тезисы
Кэширование ускоряет работу сервисов, и чаще всего мы полагаемся на проверенные эвристики вроде TTL или LRU. Но в реальных высоконагруженных системах они не дают хороших результатов. В докладе расскажу, как мы пробовали использовать ML, чтобы кэш сам предсказывал востребованность данных, почему не всё сработало и почему в проде мы оставили классическое решение
Больше 10 Лет в IT, начинал путь как фрилансер, затем успел поработать бэкенд разработчиком в таких компаниях как Яндекс, Tilda, Tutu и вот теперь остановился в IT дочке компании ВсеИнструменты.
Видео
Другие доклады секции
Архитектура и масштабируемость
