Como você projeta um raspador web massivamente escalável capaz de processar 10 bilhões de páginas da web em apenas cinco dias—enquanto se mantém educado, tolerante a falhas e eficiente? Neste vídeo, analisamos um problema real de design de sistemas focado na construção de um raspador web especificamente para treinar Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs).
Acompanhamos uma arquitetura de nível de produção usando um pipeline de múltiplas etapas alimentado por raspadores distribuídos, filas SQS e armazenamento em blob S3 para lidar com escalas e taxas extremas. Você aprenderá como gerenciar agendamento de raspagem, deduplicação e recuperação de falhas, respeitando os padrões da web.
Os principais aprofundamentos incluem:
Imposição de conformidade com robots.txt e educação na raspagem
Limitação de taxa com jitter para evitar sobrecarga de hosts
Tratamento de gargalos de DNS em grande escala
Projeto de pipelines de raspagem tolerantes a falhas
Otimização de armazenamento e fluxo de dados para conjuntos de dados de treinamento de LLM
Também comparamos as expectativas de entrevistas de design de sistemas entre engenheiros de nível médio, sêniores e staff, ajudando você a entender quanta profundidade arquitetônica e análise de trade-offs os entrevistadores esperam em cada nível.
Este é um vídeo imperdível para engenheiros se preparando para entrevistas sobre infraestrutura de LLM, backend ou design de sistemas em grande escala.
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