Ad space available
NVIDIA cuDF Percepat A/B Testing Snapchat & Hemat Biaya di Google Cloud
Snapchat menggunakan NVIDIA cuDF untuk mempercepat A/B testing hingga 4x lebih cepat pada Google Cloud. Implementasi ini berhasil memangkas biaya operasional harian perusahaan sebesar 76%.
SANTA CLARA, (17 Maret 2026) – Mengutip laporan dari NVIDIA Blog, perusahaan induk Snapchat, Snap, telah mengadopsi Open Libraries for Accelerated Data Processing dari NVIDIA di layanan Google Cloud untuk meningkatkan pengembangan fitur. Langkah ini secara signifikan mempercepat proses A/B testing dan menghemat biaya operasional.
Setiap fitur baru yang diluncurkan untuk lebih dari 940 juta pengguna aktif bulanan Snapchat melalui serangkaian eksperimen terkontrol sebelum dirilis. Selama siklus A/B testing ini, tim pengembangan mempelajari berbagai variabel dengan sebagian kecil pengguna, mengukur hampir 6.000 metrik yang menganalisis engagement, kinerja aplikasi, dan monetisasi.
- Snapchat memanfaatkan NVIDIA cuDF untuk mempercepat A/B testing pada aplikasi Apache Spark yang berjalan di Google Cloud.
- Implementasi ini menghasilkan peningkatan kecepatan pemrosesan data hingga 4x dengan jumlah mesin yang sama.
- Snap berhasil mencapai penghematan biaya operasional harian sebesar 76% dibandingkan dengan alur kerja yang hanya menggunakan CPU.
Snap menjalankan ribuan eksperimen ini setiap bulan, memproses lebih dari 10 petabyte data dalam jendela tiga jam setiap pagi menggunakan framework Apache Spark. Dengan mengadopsi Apache Spark yang dipercepat oleh NVIDIA cuDF, perusahaan ini meningkatkan beban kerja Data Processing pada NVIDIA GPU untuk mencapai percepatan 4x dalam runtime dengan jumlah mesin yang sama.
Dengan memadukan software NVIDIA yang dioptimalkan untuk GPU, termasuk NVIDIA CUDA-X libraries, dengan layanan manajemen infrastruktur Google seperti Google Kubernetes Engine, Snap memanfaatkan platform full-stack untuk Data Processing skala besar.
Cara Berkelanjutan untuk Scale
A/B testing untuk semua fitur baru ini sekarang berjalan di cuDF, yang memungkinkan pengembang menjalankan aplikasi Apache Spark yang ada di NVIDIA GPU tanpa perubahan kode untuk deployment yang mudah. Dengan migrasi ini, tim telah merealisasikan penghematan biaya harian 76% menggunakan NVIDIA GPU di Google Kubernetes Engine dibandingkan dengan workflow CPU-only.
"Eksperimen adalah inti dari perusahaan kami. Mengubah infrastruktur data kami dari CPU ke GPU memungkinkan kami untuk secara efisien meningkatkan eksperimen ini ke lebih banyak fitur, lebih banyak metrik, dan lebih banyak pengguna seiring waktu," kata Prudhvi Vatala, Senior Engineering Manager di Snap.
Dampak bagi Indonesia
Adopsi NVIDIA cuDF oleh Snap membawa implikasi penting bagi ekosistem teknologi di Indonesia. Perusahaan teknologi lokal, terutama yang bergerak di bidang e-commerce dan layanan on-demand dengan basis data besar, dapat terinspirasi untuk mengoptimalkan infrastruktur Cloud Computing mereka guna menekan biaya operasional sekaligus mempercepat inovasi produk bagi pengguna di tanah air.
Artikel ini akan diperbarui seiring tersedianya informasi baru. Join Komunitas Rekayasa AI di Discord untuk diskusi lebih lanjut.
Ad space available
Ditulis oleh
Tim Rekayasa AI
Kontributor Rekayasa AI yang passionate tentang teknologi AI dan dampaknya di Indonesia.
