Система рекомендаций YouTube: полный анализ сбоя скачать в хорошем качестве

Система рекомендаций YouTube: полный анализ сбоя

YouTube перестал работать. 350 000 пользователей открыли приложение и увидели совершенно пустую главную страницу — без рекомендаций, без коротких роликов, без списка «Далее». Но поиск работал. Прямые ссылки работали. Реклама показывалась нормально. Эта асимметрия — образец для подражания. В этом видео я провожу обратное проектирование системы рекомендаций YouTube, используя сам сбой в качестве диагностического инструмента — разбираю двухэтапный конвейер машинного обучения, который позволяет получить от 800 миллионов видео 20 релевантных результатов менее чем за 200 миллисекунд, объясняю, почему радиус взрыва оказался именно там, где он оказался, и что каждый системный разработчик должен усвоить, глядя на пустой экран. Что мы рассмотрим: → Ограничение масштаба, определяющее каждое архитектурное решение → Двухбашенные нейронные сети и генерация кандидатов → Как работает этап ранжирования (и почему это отдельная услуга) → Три уровня сигналов, питающих конвейер → Анализ сбоев: что пошло не так и почему резервный механизм не сработал → Плавная деградация — принцип проектирования, который пропустил YouTube Это именно та система, которую вас попросят спроектировать на собеседованиях на старшие инженерные должности. Ресурсы: Блог ByteMonk: https://blog.bytemonk.io/ Курс по проектированию систем: https://academy.bytemonk.io/courses LinkedIn:   / bytemonk   Github: https://github.com/bytemonk-academy Временные метки 0:00 — Сбой, который всё раскрыл 1:15 — Почему рекомендации особенно сложны в масштабах YouTube 2:38 — Этап 1: Генерация кандидатов (двухбашенные нейронные сети) 4:03 — Этап 2: Ранжирование (и почему это отдельная услуга) 5:25 — Три сигнальных слоя, питающих конвейер 8:45 — Анализ сбоя: обратное проектирование радиуса взрыва 10:30 — Плавная деградация: урок проектирования с пустым экраном 11:50 — Что это значит для проектирования вашей системы интервью    • System Design Interview Basics      • System Design Questions      • LLM   htt ps://   • Machine Learning Basics      • Microservices      • Emerging Tech   #YouTubeAlgorithm #systemdesign #bytemonk