Der Anwendungsfall: wie Tinder Elastic Cloud einsetzt
Tinder uses Elasticsearch, hosted on Amazon EKS with Elastic Cloud on Kubernetes, for the retrieval stage of its recommendation pipeline, filtering tens of millions of profiles down to a small set of candidates based on location, preferences and profile signals. It adds custom optimizations such as geo-indexes, a Roaring bitmap exclusion filter and in-engine Java scoring of ML models.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Elastic Cloud. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
Its system reduces feature extraction time by 84%, leading to 47% lower scoring latency during candidate ranking.
Additionally, Tinder boosted filtering performance by 60% through its use of Roaring bitmap technology to optimize large exclusion lists within Elasticsearch, meaning the system reduces the candidate pool sooner in the retrieval process.
In den Worten des Kunden
You can think of it as a funnel. We start with the corpus of all the users, and then we narrow that down through several stages to the handful of recommendations that you see in the application.Weitere KI-Tools von Tinder
Weitere öffentliche Beziehungen, die auf usedby erfasst sind.
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Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
CanalsBestätigt
DockerBestätigt
SovrenBestätigt
InkeepSelbst angegeben
TavilySelbst angegeben
AudiBeobachtetDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Elastic Cloud. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
elastic.co- Zuletzt geprüft
- 13. Nov. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 4xGeprüft
Die Zahl steht auf der Seite; ihre Beschriftung ist unsere Formulierung.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Tinder.
- Tinder nutzt Elastic CloudGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Tinder enhances retrieval by partitioning users into geo-indexes, meaning that Elasticsearch examines only nearby profiles instead of the entire global user base. As a result, Tinder dramatically reduces CPU usage and improves query latency while keeping recommendations highly relevant.