트위터 알림 알림: 인프라, 과제 및 개인화

### 실시간 참여도 향상 트위터의 알림 인프라
* 🏏 최근 IPL 크리켓 경매는 **벤 스톡스 같은 선수에게 큰 영향을 미쳤는데**, 그는 푸네와 계약하게 된 소감을 공유하며 **트위터가 라이브 이벤트에서 실시간 참여**를 촉진하는 방법을 보여주었습니다.
* 📲 저는 트위터에서 알림 팀을 관리하고 있으며, **다양한 알림 채널을 통해 사용자들에게 실시간으로 일어나는 일들에 대한 정보**를 제공하는 데 주력하고 있습니다.
* 🔔 알림 타임라인, 푸시 알림, SMS, 이메일 등 네 가지 주요 알림 채널을 활용하며, 각 채널은 **사용자 경험을 개선하기 위한 고유한 목적**을 가지고 있습니다.
* ⚡ 하지만 **지연 시간, 알림량 급증, 특히 이벤트가 몰리는 시기**에 알림을 적시에 전달하기 위한 인프라의 복원력 필요성 등의 문제에 직면해 있습니다.
* 🏗 푸시 아키텍처는 **수평적 확장, 단기 캐시, 우선순위 대기열**을 구현하여 다양한 유형의 알림을 효율적으로 관리함으로써 이러한 문제를 처리하도록 설계되었습니다.
* 📈 가장 많은 양을 차지하는 카테고리인 **트리거 알림은 사용자 상호작용에 의해 생성**되며, **개인 맞춤 알림은 사용자의 관심사에 대한 최신 정보**를 제공하여 전반적인 트위터 환경을 개선하는 데 도움을 줍니다.
* 🤖 또한 **개인화된 팬아웃 알고리즘**을 활용하여 사용자가 자신의 관심사와 관련된 알림을 받을 수 있도록 하고, **추천 기능**을 통해 사용자의 즉각적인 팔로잉을 넘어서는 콘텐츠를 제안할 수 있습니다.
* 💡 궁극적으로 **실시간 알림과 개인화된 알림 사이의 균형**을 이해하는 것은 사용자 참여를 최적화하는 데 매우 중요하며, 이러한 변화하는 요구사항을 충족하기 위해 지속적으로 인프라를 조정하고 있습니다.

트위터의 알림 인프라는 관심사 및 상호작용을 기반으로 개인화된 업데이트를 제공하여 실시간 사용자 참여를 지원합니다.

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소개 및 배경 크리켓 경매 일화와 트위터의 역할

연사는 IPL 크리켓 경매와 벤 스톡스에 대한 개인적인 일화를 공유합니다.

이 일화가 트위터의 업무 수행 프레임워크와 어떤 관련이 있는지 설명합니다.

이 일화는 라이브 이벤트 팔로잉 플랫폼으로서 트위터의 활용 사례를 보여줍니다.

실시간 사용자 알림을 활성화하는 데 있어 발표자 팀의 역할이 강조됩니다.

연사 소개 사울 아포틱과 게리 램.

트위터 알림 개요 채널 및 과제

트위터 알림 시스템에 대한 간략한 개요가 제공됩니다.

타임라인, 푸시, SMS, 이메일의 네 가지 주요 알림 채널이 간략하게 설명되어 있습니다.

각 채널의 기능 및 사용법에 대한 자세한 내용이 제공됩니다.

알림 시스템을 확장할 때 직면한 주요 과제를 소개합니다.

알림 수신자의 이중 모드 배포에 대해 설명합니다.

지연 시간, 급증, 이질성, 복원력 등 네 가지 주요 과제가 강조됩니다.

알림 문제를 해결하기 위한 인프라 솔루션

푸시, SMS 및 이메일 알림을 위한 푸시 아키텍처에 대한 개략적인 개요가 제공됩니다.

지연 시간 및 스파이크를 처리하는 전략에 대해 설명하며 수평적 확장 및 단기 캐시를 강조합니다.

우선순위 대기열과 작업 그룹화에 중점을 두고 이질성에 대한 해결책을 논의합니다.

알림 타임라인의 풀 아키텍처에 대해 설명하면서 수명이 긴 캐시 사용을 강조합니다.

알림 인프라를 구축할 때 고려해야 할 주요 사항은 알림 추가의 용이성과 백엔드 중심의 실험입니다.

주요 인프라 요점 및 설계 원칙

비동기 작업, 쓰기 경로와 읽기 경로 간의 트레이드오프, 다중 DC 고려 사항 등 세 가지 핵심 사항을 강조합니다.

트위터 알림의 진화 트리거 알림, 개인화 및 추천: 트위터 알림의 진화

트리거된 알림, 대용량 및 바이모달 배포에 대해 설명합니다.

트리거 알림의 한계와 개인 맞춤화의 필요성에 대해 설명합니다.

개인화 방법: 개인화된 팬아웃 및 추천이 도입되었습니다.

개인화된 팬아웃: 알고리즘 및 구현 세부 정보

사용자 관심사와 인기 팔로워를 추적하는 데 초점을 맞춘 개인화된 팬아웃 알고리즘에 대해 설명합니다.

코로케이션 및 데이터 전처리를 통한 확장성 문제에 대한 해결책을 설명합니다.

최근 참여 및 인기 팔로잉을 효율적으로 처리하기 위한 데이터 사전 처리 기법이 자세히 설명되어 있습니다.

개인화된 팬 아웃에 대한 핵심 사항이 요약되어 있습니다.

권장 사항 개인화를 위한 확장 가능한 접근 방식

두 번째 개인화 방법으로 권장 사항이 도입되어 확장성 향상을 강조합니다.

추천 프로세스의 세 단계인 피로도, 가져오기, 순위에 대해 설명합니다.

랭킹을 위한 머신러닝의 사용과 데이터 수집의 중요성이 강조되고 있습니다.

권장 사항에 대한 핵심 사항이 요약되어 있습니다.

결론 결론: 알림 시스템에 적합한 접근 방식 선택하기

세 가지 알림 시스템(실시간, 개인화된 팬아웃, 추천)을 비교합니다.

실시간 전달과 개인화 사이의 절충점을 고려하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.