目前，Airbnb已经使用了大约5000个AWS EC2实例，其中大约1500个实例用于部署其应用程序中面向Web的部分，其余的3500个实例用于各种分析和机器学习算法。而且，随着Airbnb的发展，相比于业务处理所需的计算能力，分析和机器学习的计算能力需求增长更快。这是因为，随着Airbnb的用户越来越多，其挑战不是找到一个可供出租的地方，而是找到一个合适的地方，并且让房主和房客都满意。
关键就是，根据房客和房主的偏好（个人资料及在Airbnb上的交易和搜索历史），使用搜索引擎和机器学习，找出最好的租房/出租选择。而且，选项不能太多，否则用户会很难决定。因此，Airbnb需要借助机器学习强化搜索，为用户（房客和房主）提供5到10个选项。这缩短了交易时间，降低了Airbnb系统的负载，而用户也更满意。
同许多公司一样，Airbnb开始时也使用了若干开源软件，但进行了大量的修改和扩展，以便创建一个机器学习强化的搜索引擎。其核心索引技术使用了Lucene，但只用了反向文本部分。而所有的排序和机器学习功能则是他们自己编写的。他们的第一个机器学习实验就将预订率提升了4%。Airbnb的动态定价也是由机器学习算法所支撑。据Curtis说，当房主按照Airbnb推荐的价格上下浮动不超过5%定价，其出租成功率提升了4倍。
为了使机器学习更容易嵌入应用程序，Airbnb创建了一个名为Aerosolve的工具（GitHub页面）。该工具有许多功能，但最重要的是让数据科学家可以了解机器学习算法（房屋推荐或定价建议）内部正在执行什么操作，然后运用直觉获得更好的结果。
驱动Airbnb站点和分析的核心数据平台是Hadoop，所有东西都存储在Hadoop分布式文件系统中。之前，他们使用Amazon Elastic MapReduce服务，并在AWS EC2计算实例上部署了自己的Hadoop，但去年，他们已经迁移到Cloudera的企业级Hadoop上。此外，Airbnb使用S3存储Web站点的图片和Hadoop集群的备份数据。
在HDFS文件之上，Airbnb使用由Facebook创建并开源的Hive和Presto创建了一个数据仓库。对于长时间运行的查询，他们使用MapReduce。Hive不支持子查询，使用MapReduce可以获得同子查询类似的结果。Curtis指出，Presto非常强大，它兼容SQL，使得数据查询非常容易，而且速度很快，虽然功能不如Hadoop MapReduce或Hive多，但在日常分析中非常有用。他们还创建了一个名为Airpal的工具（GitHub页面），用于设计SQL查询，并发送到数据仓库的Presto层。
这两个Hadoop集群使用Kafka保持同步。Airbnb创建有自己的工作流和ETL工具Airflow（GitHub页面）。该工具已经钩入HDFS、Hive、Presto、S3、MySQL和Postgres。此外，Airflow接收来自Airbnb站点的非结构化数据流，增加结构后转储到HDFS上的Hive表中。曾经很长一段时间，他们使用成百上千的CRON任务来做这项工作，那很容出问题。而Airflow提供了一种简洁、可编程的系统，使他们能够查看、编辑、监控和调试ETL系统。
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