大規模Webサービス 技術スタックと共通点まとめ（2024〜2025年）
📖 はじめに
本資料では、Instagram、Twitter (X)、Netflix、Amazon、Facebook、YouTube、TikTok、Spotify、LinkedInといった世界的に有名なWebサービスの技術スタックを分析し、それぞれの特徴と共通点を整理しています。
特に、フロントエンド、バックエンド、インフラ、運用ツールなどの視点でどのような技術が採用されているのか、2024〜2025年の最新情報をもとにまとめました。
🔍 サービス別 技術スタック詳細
📸 Instagram
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フロントエンド: React, GraphQL, Swift (iOS), Kotlin (Android)
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バックエンド: Python (Django), Gunicorn, PostgreSQL, Cassandra, Memcached, RabbitMQ, Kafka
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インフラ: Meta社の自社データセンター、Haystackストレージ、Spark、Presto
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ツール類: Kubernetes, Docker, Jenkins, Prometheus, Grafana, TensorFlow, PyTorch
🐦 Twitter (X)
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フロントエンド: React, GraphQL, Swift/Kotlin
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バックエンド: Scala（Finagleフレームワーク）、Java、MySQL、Manhattan、Redis、Kafka、Heron
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インフラ: 自社データセンター、Mesos/Aurora → Kubernetes へ移行中
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ツール類: Docker, ELK, Grafana, 独自A/Bテスト基盤
🎬 Netflix
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フロントエンド: React, GraphQL, Swift/Kotlin
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バックエンド: Java（Spring Boot）、Zuul、Eureka、Cassandra、EVCache、Kafka
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インフラ: AWS（EC2, S3など）、Open Connect（CDN）
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ツール類: Spinnaker, Jenkins, Chaos Monkey, Atlas（監視）, TensorFlow
🛒 Amazon
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フロントエンド: JavaベースのSSR、軽量JS、部分的にReact
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バックエンド: Java、C++、Perl、Python、DynamoDB、Aurora
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インフラ: AWS全面活用（CloudFront、EC2、S3など）
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ツール類: Apollo（デプロイ基盤）、CodeDeploy、CloudWatch、Redshift、Weblab（A/Bテスト）
👤 Facebook
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フロントエンド: React、React Native、GraphQL
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バックエンド: Hack（PHP派生）、HHVM、C++、MyRocks、Memcached、TAO（グラフDB）
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インフラ: 自社データセンター、Proxygen（独自Webサーバ）、Haystack、Presto
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ツール類: Buck（ビルド）、Scuba、Beringei、PlanOut（A/B）、TensorFlow, PyTorch
▶️ YouTube
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フロントエンド: TypeScript、Web Components（旧Polymer）、React（一部）
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バックエンド: C++、Java、Python、Bigtable、Vitess（MySQLシャーディング）、gRPC
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インフラ: Google Cloud（Borg、Colossus）、Google Global Cache
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ツール類: Stackdriver、BigQuery、Dapper（分散トレース）、TensorFlow、実験管理基盤
🎵 Spotify
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フロントエンド: React、TypeScript、C++ベースのプレイヤー
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バックエンド: Java、Python、PostgreSQL、Cassandra、Redis、Kafka
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インフラ: Google Cloud Platform（GKE、BigQuery、Bigtable）
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ツール類: Backstage（開発者ポータル）、Prometheus、Grafana、Beam（Scio）、CircleCI、A/Bテスト基盤
📹 TikTok
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フロントエンド: Swift/Kotlin（ネイティブ）、React/TypeScript（Web）
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バックエンド: Java、Go、Python、C++、PostgreSQL、Cassandra、Redis
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インフラ: Oracle Cloud（米国）、AWS、Kubernetes、CDNキャッシュ
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ツール類: Jenkins、Flink、Kafka、Prometheus、A/Bテスト基盤
💼 LinkedIn
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フロントエンド: Ember.js、React（部分的）、TypeScript
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バックエンド: Java、Scala、Rest.li、Espresso、Kafka、Apache Pinot
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インフラ: 自社データセンター、Kubernetes（導入中）、HDFS、Apache Iceberg
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ツール類: InGraphs、Gobblin、Trino、XLNT（A/Bテスト）、Samza、Beam
✅ 技術選定の共通点
フロントエンドの共通点
| 観点 |
共通点 |
理由・背景 |
| JavaScriptフレームワーク |
Reactが主流 |
高速なSPA構築と豊富なエコシステム |
| TypeScriptの普及 |
型安全性を重視 |
大規模開発での保守性と信頼性向上 |
| モバイルアプリ |
Swift（iOS）+ Kotlin（Android） |
UX向上のためネイティブ採用 |
| API通信 |
GraphQL or REST |
必要なデータだけを効率的に取得 |
バックエンドの共通点
| 観点 |
共通点 |
理由・背景 |
| 構成 |
マイクロサービス/サービス指向アーキテクチャ |
チーム分離、スケール、柔軟性のため |
| 言語 |
Java、Go、Python、Scala |
安定・高速・機械学習など多用途に対応 |
| DB戦略 |
RDB（MySQL/PostgreSQL）+ NoSQL（Cassandra等）の併用 |
データ構造やスケール要件に応じた選択 |
| キャッシュ |
Redis、Memcached |
DB負荷軽減とレスポンス高速化 |
インフラの共通点
| 観点 |
共通点 |
理由・背景 |
| クラウド |
AWS / GCP / Azure or 自社DC |
スケーラビリティ・柔軟性・コストバランス |
| コンテナ |
Docker + Kubernetes |
サービスの独立運用とオートスケーリング |
| CDN利用 |
CloudFront, Google Cache, 自社CDNなど |
世界中のユーザーへ低遅延配信 |
その他ツールの共通点
| 観点 |
共通点 |
理由・背景 |
| CI/CD |
Jenkins, GitHub Actions, Spinnakerなど |
高頻度の品質あるリリースのため |
| モニタリング |
Prometheus + Grafana、Datadog、Cloud Monitoring |
異常検知と可観測性向上 |
| ログ解析 |
ELK、Kafka + Fluentdなど |
障害解析・行動分析の高速化 |
| A/Bテスト文化 |
独自プラットフォーム（PlanOut、XLNT、Weblab等） |
定量的な改善に不可欠 |
| ML基盤 |
TensorFlow / PyTorch |
レコメンド・分類・検出モデルの活用 |
🧠 総まとめ
- ✅ スケーラビリティ、柔軟性、可観測性、自動化が技術選定の中心
- ✅ React、Kubernetes、Redis、Kafka、GraphQLは事実上の標準構成
- ✅ データドリブン文化（A/Bテスト、ログ分析、ML） が根付いている
- ✅ マイクロサービス＋CI/CD＋クラウドネイティブ が現代のベストプラクティス
📝 備考
本まとめは各社の公式エンジニアブログ、インタビュー、カンファレンス資料、技術公開情報をもとに、2024〜2025年時点の技術トレンドをもとに構成されました。
