正如预期的那样，我们有各种不同类型的工作：有些需要较高的优先级，如用户时时的通话，短消息，以及抓取当前活动用户的图片。低优先级的工作包括：抓取离线用户的图片，以及长期的数据加强延迟工作。尽管我们使用了非常强大的beanstalke作为工作队列服务，但我们依然在他之上开发了管理框架。我们称之为Auto-Pilot（自动领航员），他能够自动管理优先权，将系统资源交给高权限的工作，并停止优先权低的工作。
我们开发了非常复杂的优先权处理规则，同时考虑到系统性能和用户体验。一些指标很容易衡量，比如工作的平均等待时间，系统主从服务器之间的延迟时间等（我们从来没有延迟）。更多的是一些复杂的指标，如我们自己的PHP同步互斥的状态的分布式锁环境。我们尽可能的在性能和效率间做出公平的权衡。
抓取引擎-通过Facebook、Twitter和其他全天候的网站抓取新图片
我们内部不断的提高抓取技术，这是一种复杂的并行算法，通过互斥锁库，同步特定用户的所有进程。这种算法帮我们在Facebook上抓取图片的速度提高了至少5倍。现在，每天我们可以很容易地获取超过20万张新图片。 这是相当了不起的，事实上，任何对Facebook API的大型数据请求只能持续几秒钟。在正文后附属文件会深入探讨我们的抓取引擎。
数据存储-对图片和元数据进行索引
目前，90%的数据通过MySQL存储（在一个分布式缓存在其之上建立）在两组服务器上。第一组采用2主2从设计，存储那些规则的数据，如用户的信息、全球分类设置和其他系统参数。
第二组包含手动共享服务器，用来存储用户图片的相关信息，如图片的URL地址。这部分数据是高度非标准化的，仅在MySQL表中（NoSQL在MySQL中）我们采用了NoSQL方案，如MongoDB。所以，另外10%的数据通过MongoDB存储！我们正在部分的迁移到MongoDB，主要因为其简单且灵活，并提供分区和重写（sharding and replication）功能。
日志，剖析和分析
我们开发了高度灵活的日志和剖析框架，允许日志高粒度且细化到每行代码。每个事件日志都被按照标签分类供以后查询（例如用户X的事件，或者在模块Y调用）。重要的是，我们能动态的分析某一时间点的所有日志事件，建立整个系统的实时分析。日志和分析系统对存储系统的压力非常大（每秒钟数千次更新），所以我们将两个级别的MySQL表结合在一起（一个基于内存的快速缓存，对实时数据而言服务器就像一个有遗撒的桶），并结合一些分离的MySQL表（稍后数据将异步到表中）。这个架构每秒可处理超过1.5万条日志。我们有自己的事件跟踪系统，包括每个用户从登录到分享到个性化的点击，我们可以在以后查询分析这些复杂记录行动。
我们也依赖出色的Mixpanel服务，帮我们完成高标准的分析和报告。
前端 - 简单的可视化设备
Pixable可在各种（前端）设备上运行，如iPhone和iPad。我们也有网页版和移动网页版，他们只读取一个简单的网页，剩下的任务全部交给客户端的jQuery和Ajax完成。很快，我们所有的网站前端将运行一个单一的代码库，自动适应移动或桌面屏幕（请尝试 http://new.pixable.com ）。这样，我们可以在主要网站上使用相同的代码，包括在Android设备和Chrome浏览器的扩展。事实上，我们的Android版App结合了移动web前端程序。Android版App申请最小的框架控制权，并在其中显示移动web的内容。
这听起来有点苛刻，但我们所有的前端是“哑巴”。 所有繁重的任务通过我们自己的私有API连接在后台执行。 这使我们能够快速开发和部署，而无需改变已有的用户基础。 灵活的，宝贝！