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。

フロントエンド: React, GraphQL, Swift (iOS), Kotlin (Android)
バックエンド: Python (Django), Gunicorn, PostgreSQL, Cassandra, Memcached, RabbitMQ, Kafka
インフラ: Meta社の自社データセンター、Haystackストレージ、Spark、Presto
ツール類: Kubernetes, Docker, Jenkins, Prometheus, Grafana, TensorFlow, PyTorch

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

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

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

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。