రాబ్లాక్స్ యొక్క భారీ-స్థాయి మల్టీప్లేయర్ గేమింగ్ వాతావరణంలో, వినియోగదారులు డేటాను ఒక పరిమాణంలో మరియు వేగంతో చదివి, వ్రాస్తారు, అది ప్రామాణిక క్యాచింగ్ పద్ధతులను కుంగదీస్తుంది. స్టాటిక్ డేటాను క్యాష్ చేసే ఒక సాధారణ వెబ్‌పేజీలో 200ms ఆలస్యాన్ని ఒక వినియోగదారు గమనించకపోవచ్చు, కానీ Robloxలో ఇంటరాక్షన్ డేటా లేదా సర్వర్ మెటాడేటాను తిరిగి పొందడంలో 200ms ఆలస్యం గేమ్‌ప్లేను నిలిపివేసి, అనుకరించిన గేమ్ ప్రపంచాన్ని దెబ్బతీయగలదు. Roblox ఊహించలేని, అధిక వేగం గల, తాత్కాలిక డేటా యొక్క పర్యావరణ వ్యవస్థపై పనిచేస్తుంది, ఇది లీనమయ్యే అనుభవాన్ని కాపాడటానికి మిల్లీసెకన్లలోపు తిరిగి పొందబడాలి. 

మా క్యాచింగ్ లేయర్, లక్షలాది ఏకకాల వినియోగదారులకు మరియు మా శాశ్వత నిల్వకు మధ్య ఒక భారీ షాక్ అబ్సార్బర్‌గా పనిచేసేలా రూపొందించబడింది. ఇది సెకనుకు 1.38 బిలియన్ల క్వెరీల (QPS) గరిష్ట భారాన్ని నిర్వహిస్తుంది, ఒక్కో లాజికల్ క్లస్టర్ 100 మిలియన్ల QPSకి మించి పనిచేస్తుంది. ఈ పోస్ట్‌లో, భారీ థ్రూపుట్‌ కోసం Redis® నోడ్ పరిమితులను అధిగమించి స్కేల్ చేయడానికి మేము ఒక ఫెడరేటెడ్ క్యాచింగ్ సర్వీస్‌ను ఎలా నిర్మించామో, అలాగే మా అతిపెద్ద క్లస్టర్‌పై మునుపెన్నడూ లేని విధంగా 10 రెట్లు పెరిగిన ట్రాఫిక్‌ను ఎలా అధిగమించామో వివరిస్తాము.

నిరంతరం పెరుగుతున్న డిమాండ్లను తీర్చడానికి పరిశ్రమ పరిమితిని అధిగమించి విస్తరించడం

రాబ్లాక్స్‌లో, మా క్యాచింగ్ సేవ రెడిస్® టెక్నాలజీపై నిర్మించబడింది, మరియు ఒక రెడిస్® క్లస్టర్ 1,000 నోడ్‌ల వరకు మద్దతు ఇచ్చే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. అయితే, ఆచరణాత్మక మరియు పరిశ్రమలో ఆమోదించబడిన పరిమితి చాలా తక్కువ—సుమారు 400–500 నోడ్‌లు.¹ దీనికి కారణం రెడిస్® యొక్క వికేంద్రీకృత గాసిప్ ప్రోటోకాల్, ఇది హెల్త్, స్టేటస్ మరియు షార్డ్ మ్యాపింగ్‌ను పంచుకోవడానికి ఇంటర్‌నోడ్ కమ్యూనికేషన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. కొన్ని వందల నోడ్‌ల కంటే పెద్ద క్లస్టర్‌లలో, గోసిప్ ప్రోటోకాల్ నుండి వచ్చే ఈ చిన్నపాటి సమాచారం గణనీయమైన CPU మరియు నెట్‌వర్క్ వనరులను వినియోగించడం ప్రారంభిస్తుంది. ప్రతి నోడ్ ఎప్పటికప్పుడు పెరుగుతున్న సంఖ్యలో పీర్స్ నుండి స్టేటస్ అప్‌డేట్‌లను ప్రాసెస్ చేయాలి, ఇది తక్కువ లేటెన్సీలో డేటాను సర్వ్ చేసే ప్రాథమిక పని నుండి వనరులను దొంగిలిస్తుంది. ఈ కంట్రోల్ ప్లేన్ ఓవర్‌హెడ్ అస్థిరతకు మరియు అనూహ్యమైన పనితీరుకు దారితీయవచ్చు, అందుకే నిర్వహించబడే క్లౌడ్ ప్రొవైడర్లు నోడ్ పరిమితులను అమలు చేస్తారు. ఇది విశ్వసనీయతతో రాజీ పడకుండా దాటలేని ఒక ఆచరణాత్మక పరిమితి.

ఈ ఆచరణాత్మక ఏక-క్లస్టర్ పరిమితి, రాబ్లాక్స్ స్థాయిలో నడుస్తున్న ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు మద్దతు ఇవ్వడానికి సరిపోదు, అక్కడ అతిపెద్ద బ్యాకెండ్ సేవ మూడు నెలల్లో 10 మిలియన్ల నుండి, గరిష్ట స్థాయిలో మా లాజికల్ Redis® క్లస్టర్‌లలో ఒకదాని నుండి 100 మిలియన్లకు పైగా QPSను డిమాండ్ చేసింది.

ఈ నిర్మాణపరమైన పరిమితిని అధిగమించడానికి, మేము ఫెడరేటెడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను స్వీకరించాము, దీనిలో బహుళ చిన్న, స్వతంత్ర Redis® క్లస్టర్‌ల ముందు ఒక క్లయింట్ రివర్స్ ప్రాక్సీని ఉంచుతాము. ఊహించదగిన పనితీరును నిర్ధారించడానికి మేము ప్రతి క్లస్టర్‌కు 400-నోడ్ పరిమితిని ఉపయోగిస్తాము. 

మా వేలాది అప్లికేషన్‌లు మరియు సేవల దృక్కోణం నుండి, క్లయింట్ రివర్స్ ప్రాక్సీ ఈ విభిన్న క్లస్టర్‌లను ఒకే, ఏకీకృత మరియు స్కేలబుల్ క్యాషింగ్ సేవగా ప్రదర్శిస్తుంది. ఈ ఫెడరేషన్, గోసిప్ ప్రోటోకాల్ యొక్క పరిమితులను పూర్తిగా తప్పించుకుంటూ, ఫెడరేషన్‌కు మరిన్ని క్లస్టర్‌లను జోడించడం ద్వారా దాదాపు పరిమితి లేకుండా హారిజాంటల్‌గా స్కేల్ చేయడానికి మాకు అనుమతిస్తుంది. నేడు, మా అతిపెద్ద ఏకైక క్యాషింగ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌లో 6,000 కంటే ఎక్కువ రెడిస్® నోడ్‌లు ఉన్నాయి, వీటికి 15 కంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర రెడిస్® క్లస్టర్‌ల మద్దతు ఉంది—ఈ ఫెడరేటెడ్ మోడల్ ద్వారా మాత్రమే సాధ్యమైన స్థాయి ఇది.

మూడు-దశల వలస ప్రక్రియ

వందలాది యాక్టివ్ ప్రొడక్షన్ క్లస్టర్‌లను నిర్వహిస్తూ, సాంప్రదాయ సెటప్ నుండి ఫెడరేటెడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌కు మారడం అనేది ఒక గణనీయమైన పని. 2024 చివరి నాటికి, ఈ క్లస్టర్‌లలో చాలా వరకు మా 400-నోడ్ పరిమితికి చేరువలో ఉన్నాయి, దీనివల్ల అధిక-సామర్థ్యం గల మోడల్‌కు మారడం అత్యవసరం అయింది. ప్రధాన సవాలు ఏమిటంటే, ప్రామాణిక Redis® ఇన్‌స్టాన్స్‌లు విడివిడిగా పనిచేస్తాయి మరియు ఇతర క్లస్టర్‌ల గురించి వాటికి స్వాభావికంగా ఎటువంటి అవగాహన ఉండదు, అందువల్ల మార్పు సమయంలో డేటాను పునరావృతం చేయడానికి ఒక కస్టమ్ పద్ధతి అవసరం అయింది.

దీనిని పరిష్కరించడానికి, మేము ఒక పారదర్శకమైన, మూడు-దశల వలస పైప్‌లైన్‌ను అభివృద్ధి చేశాము, ఇది కస్టమర్ జోక్యం లేకుండా లేదా అప్లికేషన్-వైపు మార్పులు లేకుండా సేవలను మార్చడానికి రూపొందించబడింది.

వలస వర్క్‌ఫ్లో

1. డ్యూయల్-రైటింగ్: మేము క్లయింట్ రివర్స్ ప్రాక్సీని డ్యూయల్ రైట్స్ చేయడానికి కాన్ఫిగర్ చేసాము, ఇన్‌కమింగ్ డేటాను అసలు క్లస్టర్ మరియు కొత్త ఫెడరేటెడ్ గమ్యస్థానం రెండింటికీ ఏకకాలంలో పంపుతుంది.
2. ప్యారిటీ మరియు రీడ్ స్విచ్: డ్యూయల్-రైట్ ప్రక్రియ కొత్త క్లస్టర్‌ను ఒకే విధమైన డేటాతో నింపిన తర్వాత, అన్ని డేటాకు టూ-లైవ్ (TTL) పరిమితి ఉంటుంది కాబట్టి, మేము పాత క్లస్టర్‌ నుండి కొత్త ఫెడరేటెడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌కు రీడ్ ట్రాఫిక్‌ను మార్చాము.
3. డికమిషనింగ్: కొత్త క్లస్టర్ యొక్క స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించుకున్న తర్వాత, మేము అసలు క్లస్టర్‌కు అన్ని రైట్ ఆపరేషన్‌లను నిలిపివేసి, దానిని నిష్క్రియం చేసాము.

మేము మా అత్యంత కీలకమైన సేవలను 6,000 కంటే ఎక్కువ నోడ్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే ఒక ఫెడరేటెడ్ మోడల్‌కు విజయవంతంగా తరలించాము, ఇది ఒకే Redis® క్లస్టర్ యొక్క పరిమితులను మించిపోయింది. 

గ్రో ఎ గార్డెన్ యొక్క విపరీతమైన వృద్ధిని నిర్వహించడం

ఏప్రిల్ 2025 నుండి, మేము చాలా తక్కువ సేవలు ఎదుర్కొనే స్థాయిలో ఒక సామర్థ్య సవాలును ఎదుర్కొన్నాము. దీనికి కారణం 'గ్రా అ గార్డెన్' యొక్క అద్భుతమైన విజయం. ప్రారంభమైన కొద్ది వారాలలోనే, 'గ్రా అ గార్డెన్' కేవలం రాబ్లాక్స్ రికార్డులను మాత్రమే కాకుండా, ఏకకాల వినియోగదారుల (CCU) కోసం గేమింగ్ పరిశ్రమలోని సర్వకాలీన రికార్డులను కూడా బద్దలు కొట్టడం ప్రారంభించింది. కేవలం మూడు నెలల్లో, ఈ గేమ్ యొక్క ప్రేక్షకులు మా మునుపటి ఏక-గేమ్ CCU రికార్డ్ అయిన 2.8 మిలియన్ల ఆటగాళ్లను అధిగమించి, 21 మిలియన్లకు పైగా గరిష్ట స్థాయికి చేరుకున్నారు. ఈ విస్ఫోటనాత్మక వృద్ధి మా అతిపెద్ద Redis® క్లస్టర్‌కు 10 రెట్లు ఎక్కువ ట్రాఫిక్‌ను మరియు మొత్తం క్యాషింగ్‌కు 3 రెట్లు ఎక్కువ ట్రాఫిక్‌ను పంపింది.

రాబ్లాక్స్ మా క్యాచింగ్ సిస్టమ్‌లను మా సొంత డేటా సెంటర్‌లలోని ఫిజికల్ మెషీన్‌లపై నడుపుతుంది, మరియు ఈ అపూర్వమైన వృద్ధి మా దీర్ఘకాలిక సామర్థ్య ప్రణాళికలో భాగం కాదు. ఈ పెను తుఫాను నుండి బయటపడటానికి మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను స్థిరంగా ఉంచడానికి, మేము విశ్వసనీయతకు ప్రాధాన్యత ఇస్తూ, మా ప్రస్తుత ఫ్లీట్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సమూలంగా మెరుగుపరచాల్సి వచ్చింది. 

అధిక భారం సమయంలో సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం

మొదట, మేము ఆప్టిమైజేషన్ పనికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి మా సిస్టమ్‌లోని అత్యంత ప్రభావవంతమైన బాటిల్‌నెక్స్‌ను గుర్తించాల్సి వచ్చింది. రాబ్లాక్స్ క్యాచింగ్ రెండు వేర్వేరు హార్డ్‌వేర్ పూల్స్‌పై నడుస్తుంది: ఒకటి Redis® బ్యాకెండ్ నోడ్‌ల కోసం మరియు మరొకటి Envoy కోసం. మా Redis® ఫ్లీట్ ప్రధానంగా మెమరీ-బైండ్డ్ కాగా, క్లయింట్ ప్రాక్సీ కంప్యూట్-బైండ్డ్. 

మా మెమరీ-బైండ్డ్ రెడిస్® ఫ్లీట్ కోసం, మా ఫిజికల్ మెషిన్ గ్రూపుల మధ్య మెమరీ వినియోగాన్ని మెరుగ్గా సమతుల్యం చేయడానికి మేము ఒక కొత్త షెడ్యూలింగ్ పాలసీని అమలు చేశాము. మెమరీ ఫ్రాగ్మెంటేషన్‌ను తగ్గించడానికి మేము కంటైనర్ పరిమాణాన్ని కూడా సర్దుబాటు చేశాము. 

CPU వినియోగాన్ని మెరుగుపరచడానికి, మా క్యాష్ సిస్టమ్‌లో మేము రెండు కీలకమైన ఆప్టిమైజేషన్‌లను అమలు చేసాము:

1. క్లయింట్ ప్రాక్సీ ఆటోస్కేలింగ్: మా కంప్యూట్-బౌండ్ క్లయింట్ ప్రాక్సీ ఫ్లీట్ కోసం మేము ఆటోస్కేలింగ్ పాలసీని సర్దుబాటు చేసాము. టార్గెట్ CPU నుండి అనుమతించబడిన వైవిధ్యాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, స్కేల్-అప్ థ్రెషోల్డ్‌ను మార్చకుండానే జాబ్‌ల కోసం మేము అధిక సగటు CPU వినియోగాన్ని సాధించాము.
2. అంతర్గత క్లస్టర్ ఆరోగ్య తనిఖీలు: అనవసరమైన హార్ట్‌బీట్‌లను తొలగించి, కంప్యూట్ వనరులను ఆదా చేస్తూ, అసలు డిటెక్షన్ వ్యవధిని కాపాడటానికి మేము అంతర్గత ఆరోగ్య తనిఖీలను ఆప్టిమైజ్ చేసాము.

ఈ మార్పుల ఫలితంగా CPU వినియోగంలో దాదాపు 10% మెరుగుదల ఏర్పడింది. చివరగా, మేము ఈ రెండు పూర్తిగా భిన్నమైన వర్క్‌లోడ్‌లను cgroup కంటైనర్-స్థాయి ఐసోలేషన్‌తో ఒకే మెషిన్ పూల్‌లో ఉంచాము, ఇది మా మొత్తం సామర్థ్య అవసరాలను 25% తగ్గించింది.

అచంచలమైన విశ్వసనీయత కోసం ఇంజనీరింగ్

రికార్డు స్థాయి డిమాండ్‌ను అందుకోవడానికి మేము వేగంగా కృషి చేస్తున్నప్పటికీ, విశ్వసనీయతే మా ప్రధాన ప్రాధాన్యతగా కొనసాగింది. 

ఎండ్-టు-ఎండ్ అబ్జర్వబిలిటీ

మా క్యాచింగ్ సిస్టమ్ యొక్క సమగ్ర, ఎండ్-టు-ఎండ్ ఆరోగ్య పర్యవేక్షణ కోసం మా అబ్జర్వబిలిటీ స్టాక్‌లో భారీగా పెట్టుబడి పెట్టడం ద్వారా సంభావ్య వైఫల్యాలను అర్థం చేసుకోవడంపై మేము మొదట దృష్టి పెట్టాము. మొత్తం అభ్యర్థన జీవితచక్రం అంతటా సర్వర్ విజయం మరియు క్లయింట్-సైడ్ వైఫల్యాలను ట్రాక్ చేయడం ద్వారా, మేము సమస్యలను త్వరగా గుర్తించి, నిర్ధారించాము, తరచుగా వినియోగదారు ప్రభావాన్ని ముందుగానే నివారించాము. ఉదాహరణకు, మేము హాట్ కీ డిటెక్షన్‌ను జోడించాము, ఇది ఎక్కువగా యాక్సెస్ చేయబడి, క్యాషింగ్ లేయర్‌పై భారం మోపే డేటాను గుర్తించడానికి లైవ్ ట్రాఫిక్‌ను నమూనాగా తీసుకుంటుంది. సిస్టమ్ హాట్ కీని గుర్తించినప్పుడు, సిస్టమ్ ఓవర్‌లోడ్‌ను నివారించడానికి మేము సర్వర్ మరియు క్లయింట్ వైపు రెండింటిలోనూ ఈ కీలకు ట్రాఫిక్‌ను ముందుగానే నియంత్రించగలము.

వైఫల్య నిర్వహణ

ఈ స్థాయిలో ఏ పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్‌లోనైనా, పాక్షిక వైఫల్యాలు కొన్నిసార్లు జరుగుతాయి. ఈ వైఫల్యాలను చక్కగా నిర్వహించడానికి మరియు వాటి ప్రభావాన్ని తగ్గించడానికి మేము మా సిస్టమ్‌ను రూపొందించాము.

• బ్యాచ్ అభ్యర్థనలలో పాక్షిక వైఫల్యాలు: బ్యాచ్ అభ్యర్థనలలో పాక్షిక వైఫల్యాలను నిర్వహించడానికి మేము సిస్టమ్‌ను పునఃరూపకల్పన చేసాము. గతంలో, షార్డ్ చేయబడిన బ్యాచ్ అభ్యర్థనలో ఒకే అభ్యర్థన వైఫల్యం మొత్తం బ్యాచ్‌ను విఫలం చేసేది. ఇప్పుడు కొన్ని కీల రిట్రీవల్ విఫలమైనా కూడా అభ్యర్థనలు విజయవంతం కాగలవు.
• హెడ్-ఆఫ్-లైన్ బ్లాకింగ్‌ను తగ్గించడం: క్యాషింగ్ సిస్టమ్‌లు వేగంగా ఉండాలని ఆశిస్తారు. చిన్న నెట్‌వర్క్ స్లోడౌన్ కూడా అభ్యర్థనలు పేరుకుపోయి టైమ్ అవుట్ అవ్వడానికి కారణమవుతుంది, ఈ దృగ్విషయాన్ని హెడ్-ఆఫ్-లైన్ బ్లాకింగ్ అని అంటారు. ఒకే నెమ్మదైన అభ్యర్థన ఇతరులను ప్రభావితం చేయకుండా నిరోధించడానికి, మేము క్లయింట్ మరియు ప్రాక్సీ లేయర్‌లు రెండింటిలోనూ ఇంటెలిజెంట్ రీట్రై మెకానిజంలు మరియు కనెక్షన్ పూలింగ్ వ్యూహాలను అమలు చేసాము.
• ఫాల్ట్ మరియు లేటెన్సీ ఇంజెక్షన్: స్థితిస్థాపకతను పరీక్షించడానికి, మేము మా ఫాల్ట్ ఇంజెక్షన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి, ప్రొడక్షన్‌లోకి నియంత్రిత వైఫల్యాలను (నోడ్ అవుటేజ్‌లు, రాక్ అవుటేజ్‌లు, నెట్‌వర్క్ లేటెన్సీ, API లోపాలు) క్రమం తప్పకుండా ప్రవేశపెడతాము. ఈ పరిస్థితులలో సిస్టమ్ ప్రవర్తనను విశ్లేషించడం ద్వారా, మేము బలహీనతలను ముందుగానే గుర్తించి సరిదిద్దుతాము, తద్వారా నిరంతర విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తాము.

క్లయింట్-సైడ్ స్థితిస్థాపకత

ట్రాఫిక్‌లో అకస్మాత్తుగా పెరుగుదలతో మా క్యాషింగ్ సిస్టమ్ ఒత్తిడికి గురికాకుండా నిరోధించడానికి, మేము బలమైన క్లయింట్-సైడ్ వైఫల్య పునరుద్ధరణను అమలు చేసాము. ఈ మెకానిజం అప్లికేషన్ స్థాయిలో పనిచేస్తుంది, ఏ ఒక్క సేవ కూడా క్యాష్ వనరులను గుత్తాధిపత్యం చేయకుండా చూస్తుంది.

• ఫ్లో నియంత్రణ కోసం రేట్ లిమిటింగ్: మా క్లయింట్‌కు మొత్తం అవుట్‌బౌండ్ ట్రాఫిక్‌పై ఒక పరిమితి ఉంటుంది, ఇది బ్యాకెండ్ సర్వీస్ హ్యాండిల్ చేయగలిగే దానికంటే ఎక్కువ అభ్యర్థనలను పంపకుండా చూస్తుంది. ఈ పరిమితిని మించిపోయినప్పుడు అభ్యర్థనలు థ్రాటిల్ చేయబడతాయి, ఇది సర్వీస్ అధిక భారానికి గురికాకుండా కాపాడుతుంది.
• మళ్లీ ప్రయత్నించే మరియు టైమ్‌అవుట్ యంత్రాంగాలు: మా క్లయింట్ లైబ్రరీలు, ఒకేసారి అధిక సంఖ్యలో అభ్యర్థనలు వచ్చి వ్యవస్థ కుప్పకూలిపోయే సమస్యలను (థండరింగ్ హెర్డ్ సమస్యలు) నివారించడానికి, టైమ్‌అవుట్‌లు మరియు రీట్రై బడ్జెట్‌తో సహా జాగ్రత్తగా ట్యూన్ చేయబడిన మళ్లీ ప్రయత్నించే యంత్రాంగాలను ఉపయోగిస్తాయి. ఇది ప్రభావం వ్యాపించే పరిధిని పరిమితం చేస్తుంది, వనరులను విడుదల చేస్తుంది మరియు వ్యవస్థను అధిభారించకుండా నిరోధించడం ద్వారా అనంతకాలం నిలిచిపోవడం మరియు ఏకకాలంలో మళ్లీ ప్రయత్నించడాన్ని నివారించి, మొత్తం సిస్టమ్ ప్రతిస్పందనను మెరుగుపరుస్తుంది.

రాబ్లాక్స్ క్యాచింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు

రాబ్లాక్స్ యొక్క క్యాచింగ్ ప్రయాణం, ప్రతి అప్లికేషన్ యజమానిచే నేరుగా నిర్వహించబడే బేర్-మెటల్ రెడిస్® క్లస్టర్‌లతో ప్రారంభమైంది, ఆ తర్వాత మా క్యాచింగ్ బృందం నిర్వహించే మెమ్‌కేష్డ్ క్లస్టర్‌లకు మారింది, మరియు చివరగా రెడిస్®-యాజ్-ఎ-సర్వీస్ మోడల్‌కు మారింది, ఇక్కడ రెడిస్® క్లస్టర్ ఒక నిర్వహించబడే సేవగా అందించబడుతుంది. ఈ నమూనా మా ప్రస్తుత స్థాయిలో అత్యంత ప్రభావవంతంగా నిరూపించబడినప్పటికీ, రోబ్లాక్స్ వంటి డైనమిక్ ప్లాట్‌ఫారమ్ కోసం సేవా సామర్థ్యం మరియు వనరుల వేరుచేయడం పరంగా దాని పరిమితులను మేము గుర్తిస్తున్నాము.

ప్లాట్‌ఫారమ్ అభివృద్ధి చెందుతున్న కొద్దీ, ValKeyపై నిర్మించిన తదుపరి తరం మల్టీటెనెంట్ క్యాచింగ్ సర్వీస్‌లో గణనీయమైన పెట్టుబడి పెట్టాలని మేము యోచిస్తున్నాము. ఈ ఆర్కిటెక్చర్, మల్టీటెనెన్సీ ద్వారా సాధారణ వనరులను పంచుకోవడం ద్వారా ఖర్చులను బాగా తగ్గించడానికి రూపొందించబడింది, అదే సమయంలో ప్రతి టెనెంట్ కోసం డేటా, వనరులు మరియు వైఫల్య ఐసోలేషన్‌ను నిర్ధారిస్తుంది. Robloxలో పెరుగుతున్న భారీ అనుభవాల డిమాండ్‌లను తీర్చడానికి, మా క్యాచింగ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ యొక్క పనితీరు, స్కేలబిలిటీ, విశ్వసనీయత మరియు ఖర్చు-సామర్థ్యాన్ని బాగా మెరుగుపరచడమే మా లక్ష్యం.

అభినందనలు: 

ఈ విజయం ఒక సహకార ప్రయత్నం. గణనీయంగా సహకరించిన ఇతర బృంద సభ్యులకు ధన్యవాదాలు: ఉత్కార్ష్ సింగ్, కార్తిక్ రామచంద్రన్, వినీషా కసిరెడ్డి, వెయిజీ హు, మరియు లియోన్ గావో.