Pinterest의 실험 플랫폼인 Helium은 매일 실험을 실행하여 제품 결정 및 비즈니스 전략에 대한 인사이트를 생성합니다. 그러나 실험의 규모가 커짐에 따라 업스트림 데이터 수집 지연, 건너뛴 메트릭 백필의 어려움, 빈번한 확장성 문제 등의 문제가 발생했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Pinterest는 확장 가능하고 탄력적인 솔루션인 UDF(Unified Dynamic Framework)를 개발하여 실험 지표 계산 방식을 혁신했습니다. UDF는 100배 더 많은 메트릭을 지원하며 향후 500배까지 확장할 수 있도록 설계되어 메트릭 제공을 가속화하고 엔지니어링 작업을 몇 개월에서 며칠로 단축합니다. 이 프레임워크는 메트릭 처리의 표준화를 달성하여 인프라 문제와 파이프라인 생성 복잡성을 오프로드합니다. UDF는 업스트림 종속성, 백필 복잡성 및 확장성 문제를 해결하여 더 빠른 실험과 혁신을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 개발자 속도, 유연성, 확장성, 속도 및 안정성을 개선하여 혁신과 비즈니스 성과를 주도했습니다. 실험 플랫폼 전반에 걸쳐 메트릭 컴퓨팅의 표준화는 엄청난 개선으로 이어졌으며 실험을 강화하고 사용자에게 가치를 제공했습니다. UDF는 Pinterest의 실험 지표 컴퓨팅에 혁명을 일으켰으며, 그 영향력은 앞으로도 계속 커질 것입니다.