sistema de gestor de bd y tecnologias utlizan Facebook, Twitter, youtube y Uber

1. Sistema de Gestor de BD
y tecnologias utlizan las
paginas Web
Alumno: Valenzuela Quispe juan Gabriel
Codigo:1415210194
Docente: Malca Vicente Eddie Christian
Curso: Base de Datos

2. Facebook
 CASSANDRA :La base de datos Apache Cassandra es la elección correcta cuando necesita
escalabilidad y alta disponibilidad sin comprometer el rendimiento.Facebook lo usa para
su búsqueda en la bandeja de entrada.
 MYSQL :Facebook utiliza principalmente MySQL para el almacenamiento dedatos
estructurados , como publicaciones en el muro, información del usuario, línea de tiempo,
etc. Esta información se replica entre sus diversos centros de datos.
 MEMCACHED :utiliza para acelerar los sitios web dinámicos basados en bases de datos
mediante el almacenamiento en caché de datos y objetos en la memoria RAM para reducir
el tiempo de lectura. Memcached es la forma principal de caché de Facebook y reduce en
gran medida la carga de la base de datos
 HAYSTACK :Implementa un servidor de fotos basado en HTTP que almacena fotos en un
almacén de objetos genérico llamado Haystack.

3.  SCRIBE :Scribe es un sistema de registro flexible que Facebook usa para una multitud
de . Ha sido creado para poder gestionar el registro en la escala de Facebook,
ymaneja automáticamente las nuevas categorías de registro a medida que aparecen.
 BARNIZ:Varnish es un acelerador de HTTP que puede actuar como un equilibrador de
carga y también almacenar el contenido que luego se puede usar a la velocidad del
rayo. Facebook usa Varnish para mostrar fotos y fotos de perfil, manejando miles de
millones de solicitudes todos los días.
 HIPHOP FOR PHP :HipHop for PHP es un conjunto de motores de ejecución de
PHP.HipHop fue desarrollado por Facebook y fue lanzado como fuente abierta a
principios de 2010. Hasta la fecha, Facebook ha logrado una reducción de más de 6
veces en la utilización de CPU para el sitio utilizando HipHop en comparación con
Apache y Zend PHP

4. Twitter
 MySQL usada principalmente para almacenar los Tweets. Ellos han desarrollado su
propio fork para ajustarlo a la necesidades, por supuesto, abierto a la comunidad. En
él se ha prestado especial atención en la optimización y en el rendimiento, claves
para el servicio.
 El abanico de proyectos Apache usados en su infraestructura y que nos estamos
acostumbrando en ver en las grandes redes
sociales: Cassandra, Hadoop, Lucene, Pig. En muchos de ellos Twitter los ha
esponsorizado.
 No podía faltar un clásico como Memcached para manejar la caché y escalar el
creciente tráfico de la plataforma. De ahí ha salido un interesante proyecto abierto
que han liberado recientemente, Twemcache, ajustando sus necesidades a la base
de Memcached.

5. Twitter también ha creado proyectos desde cero:
 Lago: es un generador de carga para testear el tráfico en
producción. Es un herramienta fundamental para el entorno en
el que se mueve Twitter con millones de peticiones en cortos
espacios de tiempo.
 Zipkin ayuda a recolectar los tiempo de respuestas de las
peticiones de la APIde Twitter.
 Scalding es una librería de Scala que hace más sencillo escribir
los jobs de MapReduce en Hadoop integrándose perfectamente
con la Scala y la JVM.
 Apache Mesos para construir aplicaciones distribuidas y
compartir recursos entre data center.

6. YOUTUBE
 MYSQL :YouTube utiliza la base de datos MySQL con
sharding para manejar muchos registros. Debe
almacenar usuarios, listas de reproducción, canales,
metadatos de video, etc. en Mysql
 MODERNIZR : Modernizr es una biblioteca de
JavaScript que esto diseñada para detectar funciones
HTML5 y CSS3 en varios navegadores.
 HTML 5 : HTML5 es un lenguaje de marcado utilizado
para estructurar y presentar contenido en la World
Wide Web.
 OPENSEARCH : DatabaseOpenSearch es una colección
de formatos simples para compartir resultados de
búsqueda

7. Uber
 Actualmente usamos un modelo sin esquema
(construido in-house en la parte superior del
stack de MySQL).
 Riak y Cassandra se reúnen como plataforma de alta disponibilidad, y las
demandas de baja latencia. Con el tiempo, las instancias sin esquema
reemplazaron instancias individuales de MySQL y Postgres,
y Cassandra reemplazó a Riak debido a la velocidad y el rendimiento.
 Hadoop :Para el almacenamiento y análisis de datos complejos distribuidos
 Redis :utlizamos tanto para el almacenamiento en caché y la puesta en cola.
 Twemproxy: ofrece escalabilidad de la capa de almacenamiento en caché sin
sacrificar la tasa de aciertos de caché a través de su algoritmo de hash
coherente.

8. Refrencias
 https://jjegonzalezf.wordpress.com/2016/09/15/la-ingenieria-detras-
de-uber-parte-ii-the-foundation/
 https://omicrono.elespanol.com/2012/07/todo-sobre-los-servidores-de-
google-donde-y-como-almacenan-toda-la-informacion/
 https://wsimag.com/es/ciencia-y-tecnologia/13627-como-funciona-
facebook
 http://www.ticbeat.com/socialmedia/10-herramientas-twitter-usan-
expertos/