1. 分散データベースとシャーディング
データベースを複数のサーバーに分割（シャーディング）し、分散データベース（例：Cassandra、Manhattanなど）を用いてデータを複数ノードに保存。これにより、負荷分散と高速なアクセスが可能に。

2. キャッシュとメモリベースのストレージ
MemcachedやRedisなどのキャッシュシステムを使用し、よく利用されるデータをメモリ上に保持。データベースへのアクセスを減らし、レスポンスを高速化。

3. ファイルシステムとオブジェクトストレージ
HDFSやAmazon S3といった分散ファイルシステム・オブジェクトストレージを活用。大量のメディアデータやファイルを分散保存し、耐障害性と可用性を向上。

4. データの複製と冗長性
レプリケーションを行い、データを複数箇所にコピー。障害発生時にもデータ損失を防ぎ、迅速な復旧を可能に。

5. 分散処理基盤
Apache HadoopやSparkなどの分散処理フレームワークを利用し、大量データの並列処理を実現。データ分析や機械学習もスケーラブルに実行。

6. マイクロサービスアーキテクチャ
機能ごとにサービスを分割し、それぞれが独立したデータ管理を行う。これにより、特定のサービスに負荷が集中しても全体のパフォーマンスを維持。

7. クラウドインフラとコンテナ技術
Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションを活用し、クラウド上で自動スケーリングを実現。需要に応じたリソースの動的追加・削減で柔軟に対応。

8. データパイプラインとストリーミング処理
Apache KafkaやAmazon Kinesisなどを使ってリアルタイムでデータを取り込み、即時に処理・分析。ユーザーのアクションをリアルタイムに反映。

これらの手法を組み合わせることで、日々増え続けるデータにも対応しながら、高速で信頼性の高いサービスを提供しています。最新の技術動向を取り入れつつ、柔軟にシステムを拡張・運用している点も特徴です。