Airbnb가 Apache 2.0 라이선스로 임베디드 워크플로 엔진 Skipper를 오픈소스화했다.
에어비앤비 CASTLE, KL 발산 1.01로 콜드 스타트 검색 성능 9.2배 개선했다.
Airbnb가 MySQL 5.7에서 8.0으로 마이그레이션 시 실제 트래픽 재현으로 주요 장애 없이 문제를 해결했다.
Airbnb가 지리 IP 기반 그룹화 기능으로 익명 사용자의 콜드 스타트 문제를 해결했다.
Airbnb이 Chronon에 Push Mode와 NRT Model Transform을 도입해 추천 시스템의 데이터 지연을 2일에서 1분 미만으로 줄였다.
Airbnb가 비정형 데이터 분석의 재현성과 속도를 높이는 AI 에이전트 하네스 'Insight Miner'를 공개했다.
에어비앤비가 Project Lighthouse의 프라이버시 보존 익명화 코드를 오픈소스로 공개하고 관련 기술 논문을 발표했다.
에어비앤비가 모델 재학습 시 재조정, 재규정, 유지 중 어떤 선택을 해야 하는지 판단 기준을 제시했다.
Airbnb가 사용자와 상황에 맞는 인증 방식을 선택하는 Flexible Authentication을 구축했다.
Airbnb는 GenAI 제품의 신뢰성을 확보하기 위해 평가(Evaluation)를 단순한 사후 검증이 아닌 핵심 엔지니어링 프로세스로 다루는 'Eval-driven development'를 도입했다.
Airbnb가 게스트의 장기적인 행동 패턴을 학습하여 최적의 숙소를 추천하는 Transformer 기반 시퀀스 모델을 구축했다.
Airbnb는 인프라 개선을 통해 수 주가 걸리던 LLM 평가 및 실험 주기를 단 하루로 단축했다.
Airbnb가 단일 서비스 모델에서 벗어나 다양한 제품군을 지원하기 위해 데이터 아키텍처를 어떻게 재설계했는지 설명한다.
Airbnb가 수천 개의 서비스 인스턴스에 동적 설정을 신뢰성 있게 전달하기 위한 Kubernetes Sidecar, Sitar-agent를 구축했다.
Airbnb가 JanusGraph·DynamoDB 기반 통합 지식 그래프로 identity graph를 전환했다.
OpenTelemetry와 vmagent를 결합해 대용량 메트릭 수집 파이프라인을 설계한다.
COVID로 깨진 booking-to-trip 구조를 분리 모델과 structural break 대응으로 복구했다.
Airbnb는 observability를 인하우스로 옮겨 비용과 개발자 경험을 함께 바꿨다.
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