大規模Webサービス 技術スタックと共通点まとめ（2024〜2025年）


# 大規模Webサービス 技術スタックと共通点まとめ（2024〜2025年）

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## 📖 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。

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## 🔍 サービス別 技術スタック詳細

### 📸 Instagram
- **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

### 🐦 Twitter (X)
- **フロントエンド**: React, GraphQL, Swift/Kotlin
- **バックエンド**: Scala（Finagleフレームワーク）、Java、MySQL、Manhattan、Redis、Kafka、Heron
- **インフラ**: 自社データセンター、Mesos/Aurora → Kubernetes へ移行中
- **ツール類**: Docker, ELK, Grafana, 独自A/Bテスト基盤

### 🎬 Netflix
- **フロントエンド**: React, GraphQL, Swift/Kotlin
- **バックエンド**: Java（Spring Boot）、Zuul、Eureka、Cassandra、EVCache、Kafka
- **インフラ**: AWS（EC2, S3など）、Open Connect（CDN）
- **ツール類**: Spinnaker, Jenkins, Chaos Monkey, Atlas（監視）, TensorFlow

### 🛒 Amazon
- **フロントエンド**: JavaベースのSSR、軽量JS、部分的にReact
- **バックエンド**: Java、C++、Perl、Python、DynamoDB、Aurora
- **インフラ**: AWS全面活用（CloudFront、EC2、S3など）
- **ツール類**: Apollo（デプロイ基盤）、CodeDeploy、CloudWatch、Redshift、Weblab（A/Bテスト）

### 👤 Facebook
- **フロントエンド**: React、React Native、GraphQL
- **バックエンド**: Hack（PHP派生）、HHVM、C++、MyRocks、Memcached、TAO（グラフDB）
- **インフラ**: 自社データセンター、Proxygen（独自Webサーバ）、Haystack、Presto
- **ツール類**: Buck（ビルド）、Scuba、Beringei、PlanOut（A/B）、TensorFlow, PyTorch

### ▶️ YouTube
- **フロントエンド**: TypeScript、Web Components（旧Polymer）、React（一部）
- **バックエンド**: C++、Java、Python、Bigtable、Vitess（MySQLシャーディング）、gRPC
- **インフラ**: Google Cloud（Borg、Colossus）、Google Global Cache
- **ツール類**: Stackdriver、BigQuery、Dapper（分散トレース）、TensorFlow、実験管理基盤

### 🎵 Spotify
- **フロントエンド**: React、TypeScript、C++ベースのプレイヤー
- **バックエンド**: Java、Python、PostgreSQL、Cassandra、Redis、Kafka
- **インフラ**: Google Cloud Platform（GKE、BigQuery、Bigtable）
- **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
- **フロントエンド**: Swift/Kotlin（ネイティブ）、React/TypeScript（Web）
- **バックエンド**: Java、Go、Python、C++、PostgreSQL、Cassandra、Redis
- **インフラ**: Oracle Cloud（米国）、AWS、Kubernetes、CDNキャッシュ
- **ツール類**: Jenkins、Flink、Kafka、Prometheus、A/Bテスト基盤

### 💼 LinkedIn
- **フロントエンド**: Ember.js、React（部分的）、TypeScript
- **バックエンド**: Java、Scala、Rest.li、Espresso、Kafka、Apache Pinot
- **インフラ**: 自社データセンター、Kubernetes（導入中）、HDFS、Apache Iceberg
- **ツール類**: InGraphs、Gobblin、Trino、XLNT（A/Bテスト）、Samza、Beam

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## ✅ 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 |

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## 🧠 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

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## 📝 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。