IT

 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 






 







 


IT

 

 

AI  

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

 

 

 

 

 

 

 






 







 


 

Web  

 

 

PlayStation  

 

YouTuber  

 





 

 





 

 

 












Supercharging A/B Testing at Uber  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction Immensely laborious calculations on inferior data may increase the yield from 95 to 100 percent. A gain of 5 percent, of perhaps a small total. A competent overhauling of the process of collection, or of the experimental design, may often increase the yiel



 

2022/07/27 21:29
 



















Introducing Shadower: A Minimalistic Load Testing Tool  

4users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction Shadower is a load testing tool that allows us to provide load testing as a service to any microservice at Uber. Shadower started as a command line application that allowed us to read a local file to load test a local application. At the time, Maps PEs were



 

2022/07/02 00:12
 





 











How We Halved Go Monorepo CI Build Time  

5users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Painting the Picture Before 2021, Uber engineers would have to take quite a taxing journey to make a code change to the Go Monorepo. First, the engineer would make their changes on a local branch and put up a code revision to our internal code review system, Phabricator



 

2022/06/26 20:30
 







 











Data Race Patterns in Go  

27users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Uber has adopted Golang (Go for short) as a primary programming language for developing microservices. Our Go monorepo consists of about 50 million lines of code (and growing) and contains approximately 2,100 unique Go services (and growing). Go makes concurrency a firs



 

2022/06/03 08:58
 











 











DeepETA: How Uber Predicts Arrival Times Using Deep Learning  

4users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more At Uber, magical customer experiences depend on accurate arrival time predictions (ETAs). We use ETAs to calculate fares, estimate pickup times, match riders to drivers, plan deliveries, and more. Traditional routing engines compute ETAs by dividing up the road network



 

2022/02/21 11:43
 













How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber)  

35users  
eng.uber.com  


How We Saved 70K Cores Across 30 Mission-Critical Services (Large-Scale, Semi-Automated Go GC Tuning @Uber) Introduction As part of Uber engineerings wide efforts to reach profitability, recently our team was focused on reducing cost of compute capacity by improving efficiency. Some of the most impactful work was around GOGC optimization. In this blog we want to share our experience with a highly



 

2022/01/12 18:36
 

















 











Building Ubers Fulfillment Platform for Planet-Scale using Google Cloud Spanner  

29users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction The Fulfillment Platform is a foundational Uber domain that enables the rapid scaling of new verticals. The platform handles billions of database transactions each day, ranging from user actions (e.g., a driver starting a trip) and system actions (e.g., cre



 

2021/09/30 06:42
 









 











How Uber Achieves Operational Excellence in the Data Quality Experience  

4users  
eng.uber.com  


Uber delivers efficient and reliable transportation across the global marketplace, which is powered by hundreds of services, machine learning models, and tens of thousands of datasets. While growing rapidly, were also committed to maintaining data quality, as it can greatly impact business operations and decisions. Without data quality guarantees, downstream service computation or machine learnin



 

2021/08/06 01:56
 



 











Containerizing Apache Hadoop Infrastructure at Uber  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction As Ubers business grew, we scaled our Apache Hadoop (referred to as Hadoop in this article) deployment to 21000+ hosts in 5 years, to support the various analytical and machine learning use cases. We built a team with varied expertise to address the chal



 

2021/07/23 12:15
 







 











The Architecture of Uber's API gateway  

8users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more API gateways are an integral part of microservices architecture in recent years. An API gateway provides a single point of entry for all our apps and provides an interface to access data, logic, or functionality from back-end microservices. It also provides a centralize



 

2021/05/20 12:18
 





 











pprof++: A Go Profiler with Hardware Performance Monitoring  

9users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Motivation for a Better Go Profiler Golang is the lifeblood of thousands of Ubers back-end services, running on millions of CPU cores. Understanding our CPU bottlenecks is critical, both for reducing service latencies and also for making our compute fleet efficient. Th



 

2021/05/12 01:54
 





 











How Uber Deals with Large iOS App Size  

16users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more The App Size Problem Ubers iOS mobile Apps for Rider, Driver, and Eats are large in size. The choice of Swift as our primary programming language, our fast-paced development environment and feature additions, layered software and its dependencies, and statically linked



 

2021/02/27 13:02
 





 











Introducing Domain-Oriented Microservice Architecture  

50users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Introduction Recently there has been substantial discussion around the downsides of service oriented architectures and microservice architectures in particular. While only a few years ago, many people readily adopted microservice architectures due to the numerous benefi



 

2020/07/25 01:40
 

















 











Introducing Piranha: An Open Source Tool to Automatically Delete Stale Code  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more At Uber, we use feature flags to customize our mobile app execution, serving different features to different sets of users. These flags allow us to, for example, localize the users experience in different regions where we operate and, more importantly, to gradually rol



 

2020/06/14 16:46
 





 











Introducing Athenadriver: An Open Source Amazon Athena Database Driver For Go  

4users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Data analytics play a critical part in Ubers decision making, driving and shaping all aspects of the company, from improving our products to generating insights that inform our business. To ensure timely and accurate analytics, the aggregated, anonymous data that power



 

2020/05/21 11:48
 







 











How Uber Leverages Applied Behavioral Science at Scale  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more On the Uber Labs team, our mission is to leverage insights and methodologies from behavioral science to build programs and products that are intuitive and enjoyable for customers. Our group of scientists have PhDs in fields including psychology, marketing, and cognitive



 

2020/05/17 20:38
 













Building Ubers Go Monorepo with Bazel  

5users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more In traditional industries such as automobile or aerospace, engineers first design the products and the manufacturing facilities produce the cars or aircrafts according to the design. In software development, a build system is similar to the manufacturing facilities that



 

2020/05/15 02:09
 







 











Tricks of the Trade: Tuning JVM Memory for Large-scale Services  

6users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Running queries on Ubers data platform lets us make data-driven decisions at every level, from forecasting rider demand during high traffic events to identifying and addressing bottlenecks in the driver sign-up process. Our Apache Hadoop-based data platform ingests hun



 

2020/02/27 02:28
 













Counting Calories: How We Improved the Performance and Developer Experience of UberEats.com  

6users  
eng.uber.com  


Counting Calories: How We Improved the Performance and Developer Experience of UberEats.com At Uber Eats, we want ordering the food you crave at the touch of a button to be as easy as possible, whether on desktop or mobile. Thats why our engineering team spends a lot of time thinking about, building, and maintaining web applications for restaurants and customers. Uber Eats relies heavily on web-b



 

2020/02/16 14:18
 



 











Designing a Production-Ready Kappa Architecture for Timely Data Stream Processing  

3users  
eng.uber.com  


Designing a Production-Ready Kappa Architecture for Timely Data Stream Processing At Uber, we use robust data processing systems such as Apache Flink and Apache Spark to power the streaming applications that helps us calculate up-to-date pricing, enhance driver dispatching, and fight fraud on our platform. Such solutions can process data at a massive scale in real time with exactly-once semantics,



 

2020/01/24 15:21
 







 











Engineering SQL Support on Apache Pinot at Uber  

7users  
eng.uber.com  


Uber leverages real-time analytics on aggregate data to improve the user experience across our products, from fighting fraudulent behavior on Uber Eats to forecasting demand on our platform. As Ubers operations became more complex and we offered additional features and services through our platform, we needed a way to generate more timely analytics on our aggregated marketplace data to better und



 

2020/01/16 10:32
 







 











Food Discovery with Uber Eats: Using Graph Learning to Power Recommendations  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more The Uber Eats app serves as a portal to more than 320,000 restaurant-partners in over 500 cities globally across 36 countries. In order to make the user experience more seamless and easy-to-navigate, we show users the dishes, restaurants, and cuisines they might like up



 

2019/12/05 22:14
 













Using GraphQL to Improve Data Hydration in our Customer Care Platform and Beyond  

4users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more When a customer contacts Uber with a support issue, we want to quickly and seamlessly address their concerns. To make the customer support ticket resolution process as streamlined as possible, our Customer Obsession Engineering team designed and developed a new web appl



 

2019/09/16 04:42
 



 











Using Causal Inference to Improve the Uber User Experience  

9users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more This article is the second in our series dedicated to highlighting causal inference methods and their industry applications. Previously, we published an article on mediation modeling, which is one of many methods within the broader category of causal inference. In futur



 

2019/06/21 12:57
 







 











Employing QUIC Protocol to Optimize Uber's App Performance  

9users  
eng.uber.com  


Mobile, EngineeringEmploying QUIC Protocol to Optimize Ubers App PerformanceMay 14, 2019 / Global Uber operates on a global scale across more than 600 cities, with our apps relying entirely on wireless connectivity from over 4,500 mobile carriers. To deliver the real-time performance expected from Ubers users, our mobile apps require low-latency and highly reliable network communication. Unfortu



 

2019/05/15 17:06
 









 











Measuring Kotlin Build Performance at Uber  

5users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more This article was written in collaboration with the Kotlin team at JetBrains. At Uber, we strive to maintain a modern tech stack in all our applications. A natural progression in the Android space was to start adopting Kotlin, a modern multi-platform programming language



 

2019/05/01 22:10
 



 











DBEvents: A Standardized Framework for Efficiently Ingesting Data into Uber's Apache Hadoop Data Lake  

3users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more Data / MLDBEvents: A Standardized Framework for Efficiently Ingesting Data into Ubers Apache Hadoop Data LakeMarch 14, 2019 / Global Keeping the Uber platform reliable and real-time across our global markets is a 24/7 business. People may be going to sleep in San Franc



 

2019/04/29 07:35
 









 











Optimizing M3: How Uber Halved Our Metrics Ingestion Latency by (Briefly) Forking the Go Compiler  

6users  
eng.uber.com  


Optimizing M3: How Uber Halved Our Metrics Ingestion Latency by (Briefly) Forking the Go Compiler In Ubers New York engineering office, our Observability team maintains a robust, scalable metrics and alerting pipeline responsible for detecting, mitigating, and notifying engineers of issues with their services as soon as they occur. Monitoring the health of our thousands of microservices helps us



 

2019/04/19 09:40
 





 











Introducing Kraken, an Open Source Peer-to-Peer Docker Registry  

14users  
eng.uber.com  


Youre seeing information for Japan . To see local features and services for another location, select a different city. Show more A Docker registrys primary purpose is to store and distribute Docker images. This may seem like a relatively trivial task, but with a large-scale compute cluster like Ubers, it can easily turn into a scaling bottleneck. In computing environments with multiple regions



 

2019/03/06 11:53
 





 








 




























 

Engineering | Uber Blog  

 



j

k

l

e

o
 
 
















 









 

















 









 









 







Pro



 




 






App Storeからダウンロード
Google Playで手に入れよう


Copyright © 2005-2024 Hatena. All Rights Reserved.
 





x