El uso: cómo Tinder implementa Elastic Cloud
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.
Otros resultados publicados
Cifras publicadas en el caso de estudio de Elastic Cloud. usedby no las mide de forma independiente.
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.
En palabras del cliente
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.Otras herramientas de IA utilizadas por Tinder
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elastic.co- Última verificación
- 13 nov 2026
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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.