В прошлый раз мы разбирали кейсы с рекомендательной системой в Instagram и механизм прокачки engagement'а пользователей в Netflix. Сегодня посмотрим, как работают с каталогами в Uber Eats.
Изначально Uber Eats создавалось как приложение для заказа еды из ресторанов. Но по мере того, как амбиции продуктовых команд выходили за рамки общепита, перед инженерами возникла задача: как масштабировать существующие каталоги под аптеки и крупные сети супермаркетов, вроде Walmart и Carrefour с тысячами позиций на полках?
Мало просто сделать редизайн карточек в приложении. Чтобы в мобильном приложении Eats каталог отображался быстро, а заказы оформлялись без проблем, команда инженеров Uber переосмыслила структуру данных. Команда разработала INCA (INventory and CAtalog) - их next-generation catalog system.
В чем суть - пайплайн данных разбит на 4 стадии: 1) Ingestion (получение данных от продавца); 2) Storage (сохранение в хранилище с базовой валидацией); 3) Publishing (сбор финальной сущности (товар, раздел, магазин) из разных источников с подключением ML, LLM); 4) Indexing (оптимизация хранения данных под разные сценарии поиска и фильтрации, чтобы те отрабатывали очень быстро).
Такое разделение позволило оптимизировать каждую фазу отдельно: есть быстрый поиск товара, а есть глубокая обработка данных, где это нужно.
Также в новой архитектуре предусмотрен этап обогащения данных: есть онлайн обогащение (классификация товара (молоко, стул) и проверка качества); есть оффлайн обогащение (детали не дают, но подозреваю, что речь про улучшение описаний, переводы, генерации фото).
С точки зрения модели каталога продуктов команда выделила универсальный Item for sale, который ссылается на Navigation (магазин/ресторан, категорию, где искать товар, и тип доставки: только delivery или еще и pick-up); также Item ссылается на Product description (например, это бутылка воды) с возможностью Customization товара: комбо-наборы товаров, размер и цвет товара.
Такая работа над каталогом позволила команде Uber заложить фундамент под рост бизнеса на много лет вперед.
Оригинальный, нефильтрованный материал можно почитать в блоге Uber.
👍 - магия какая-то, но в целом понятно
Бустануть канал для разнообразных реакций.
#uber #доставка