Resumo:
Discutiremos o uso do Elasticsearch e Apache Flink para indexar dados federados graphql na arquitetura de pesquisa de estúdio da Netflix. Este artigo abordará o conceito de agendamento de recursos distribuídos com o Apache Mesos e sua importância na execução de várias cargas de trabalho. Também exploraremos a programação nativa em nuvem usando os Mesos Apache e a necessidade de um gerente de recursos na alocação de recursos para tarefas. Além disso, destacaremos o uso da biblioteca de agendamento da Fenzo e suas contribuições para agendar recursos com eficiência. Finalmente, exibiremos três projetos atualmente executando clusters Apache Mesos na Netflix, incluindo Mantis, uma plataforma de processamento de fluxo reativo.
Pontos chave:
1. Agenda de recursos distribuídos com Mesos Apache: A Netflix utiliza Mesos Apache para executar lote, processamento de fluxo e cargas de trabalho no estilo de serviço com alocação de recursos de granulação fina.
2. Aumentando a adoção de contêineres no agendamento de recursos baseado em Mesos: Os contêineres impulsionaram o uso de Mesos para processamento de fluxos, trabalhos em lote e cargas de trabalho no estilo de serviço.
3. Agenda nativa em nuvem com Mesos Apache: A alocação de recursos é separada do agendamento de tarefas usando Mesos, permitindo diferentes agendadores que atendem a vários casos de uso.
4. O uso de Mesos da Netflix no ambiente nativo da nuvem: A Netflix garante que os agendadores possam lidar.
5. Apresentando a Biblioteca de agendamento do Fenzo: A Netflix contribuiu com a Fenzo, uma biblioteca de agendamento que permite a programação e autocal de recursos avançados em clusters de mesos.
6. Mantis: uma plataforma de processamento de fluxo reativo: Mantis é um serviço nativo da nuvem para processamento de fluxos em tempo real, permitindo o processamento de milhões de eventos por segundo e executando vários trabalhos de processamento de fluxos.
7. Arquitetura da plataforma Mantis: A plataforma Mantis compreende um cluster de mestre e agente, onde os usuários enviam aplicativos de processamento de fluxo como empregos.
Perguntas únicas:
- Qual é o papel do Apache Mesos no gerenciamento de carga de trabalho da Netflix?
O Apache Mesos permite a alocação de recursos e a programação de recursos finos para uma mistura de lote, processamento de fluxos e cargas de trabalho no estilo de serviço na Netflix. - Como a Netflix lida com a adoção de contêineres no agendamento de recursos baseado em Mesos?
A Netflix aproveita os contêineres para processamento de fluxos, trabalhos em lote e cargas de trabalho no estilo de serviço, impulsionando o uso de clusters de mesos. - Que desafios um ambiente nativo em nuvem representa para os programadores de Mesos?
Os clusters de mesos de operação em um ambiente nativo de nuvem exigem o manuseio de maior efemeralidade dos agentes e autocalucendo o cluster do agente Mesos com base na demanda. - Por que a Netflix desenvolveu a biblioteca de agendamento do Fenzo?
A Netflix apresentou a biblioteca de agendamento da Fenzo para abordar uma lacuna nos recursos entre os agendadores existentes, permitindo a programação avançada de recursos e a autocaling em clusters de mesos. - O que é Mantis e quais são seus casos de uso?
Mantis é uma plataforma de processamento de fluxo reativo na Netflix, usada para painel em tempo real, detecção de anomalia, geração métrica e exploração ad-hoc dos dados de streaming. - Como a plataforma Mantis lida com o processamento de milhões de eventos por segundo?
A plataforma Mantis compreende um cluster de mestre e agente, onde os aplicativos de processamento de fluxos são executados como trabalhadores. Isso permite processamento eficiente de milhões de eventos por segundo. - Você pode fornecer um exemplo de uma tarefa específica que o manis executa?
Mantis processa informações de granulação fina para detectar questões de reprodução com títulos específicos, como House of Cards, temporada 4, episódio 1 em iPads no Brasil. - Qual é o objetivo da biblioteca de agendamento da Fenzo na plataforma Mantis?
A biblioteca de agendamento do Fenzo é usada na plataforma Mantis para atribuir recursos a tarefas com base em vários objetivos de agendamento e lidar com o AUTOSCALEGING do cluster do agente. - Como o Apache Mesos separa a alocação de recursos e a programação de tarefas?
O Apache Mesos separa a alocação de recursos para estruturas, desde a programação de recursos até as tarefas, permitindo que diferentes agendadores atendam a vários casos de uso. - Quais projetos na Netflix atualmente executam clusters Apache Mesos?
Três projetos atualmente executando os clusters de Mesos Apache na Netflix são Mantis, Titus e Spinnaker. - O que distingue os programadores de mesos em um ambiente nativo da nuvem?
Os programadores de Mesos em um ambiente nativo da nuvem devem lidar. - Como o Fenzo contribui para a programação de recursos em mesos?
A Fenzo fornece recursos avançados de agendamento de recursos, como embalagem de lixeiras e espalhar tarefas nas zonas de disponibilidade. Também permite escala e rescisão eficientes de agentes ociosos. - Quais são alguns casos de uso para Mesos na Netflix Engineering?
Mesos é usado para detecção de anomalias em tempo real, treinamento e modelos de trabalho em lojas, orquestração de aprendizado de máquina e nó.Microsserviços baseados em JS na Netflix.
Respostas:
- O Apache Mesos desempenha um papel vital no gerenciamento da carga de trabalho da Netflix, permitindo a alocação e agendamento de recursos de granulação fina para uma mistura de lote, processamento de fluxos e cargas de trabalho no estilo de serviço. Permite a utilização eficiente de recursos por tarefas de embalagem de compartimento para uma única instância do EC2, evitando o uso abaixo do ideal e instâncias desnecessárias. Além disso, o Mesos se integra perfeitamente aos microsserviços e ecossistemas da AWS da Netflix, fornecendo descoberta de serviços, balanceamento de carga, monitoramento e integração com seu pipeline CI/CD, Spinnaker.
- A Netflix lida com a adoção de contêineres na programação de recursos baseados em Mesos, aproveitando os benefícios dos contêineres baseados em docker. Os contêineres têm sido cada vez mais utilizados para processamento de fluxos, trabalhos em lote e cargas de trabalho no estilo de serviço na Netflix. A facilidade de trabalhar com contêineres levou à adoção de clusters de mesos para vários casos de uso. Ao usar recipientes, a Netflix alcança melhor isolamento entre cargas de trabalho, implantação mais rápida e utilização eficiente de recursos.
- Em um ambiente nativo da nuvem, os agendadores de Mesos enfrentam desafios relacionados ao aumento da efemeralidade dos agentes e à necessidade de autoescala, o cluster do agente de Mesos com base na demanda. O ambiente de nuvem elástica da Netflix no AWS EC2 exige que os agendadores lidem com a natureza dinâmica da nuvem, onde as instâncias podem ser encerradas ou adicionadas com frequência. Os agendadores precisam reagir rapidamente a essas mudanças e alocar recursos de acordo. A Netflix abordou esses desafios desenvolvendo a biblioteca de agendamento da Fenzo, que lida com a alocação de recursos autocal e eficiente com base em vários objetivos e restrições de agendamento.
- A Netflix desenvolveu a biblioteca de agendamento da Fenzo para atender aos requisitos e desafios específicos de seu ambiente nativo em nuvem. Os agendadores existentes não possuíam recursos avançados de agendamento de recursos, como embalagem de lixeiras e espalhar tarefas nas zonas de disponibilidade do EC2. O Fenzo permite que os usuários defina vários objetivos e restrições de agendamento, permitindo alocação eficiente de recursos para tarefas, minimizando a fragmentação e otimizando a utilização de recursos. A biblioteca é extensível por meio de plugins, com implementações internas para objetivos de agendamento comuns. Essa contribuição da Netflix melhorou o gerenciamento e a programação de recursos em clusters Apache Mesos.
- Mantis é uma plataforma de processamento de fluxo reativo na Netflix projetada para lidar com fluxos de dados operacionais. Ele fornece vários casos de uso, incluindo painéis em tempo real, alerta, detecção de anomalia, geração métrica e exploração interativa ad-hoc de dados de streaming. A plataforma permite que as equipes acessem facilmente eventos em tempo real e criem aplicativos em cima deles. Mantis é capaz de processar até 8 milhões de eventos por segundo e executar vários trabalhos de processamento de fluxos simultaneamente. A plataforma rastreia constantemente milhões de combinações exclusivas de dados, fornecendo insights de granulação fina.
- A plataforma Mantis consiste em um mestre e um agente. Os usuários podem enviar aplicativos de processamento de fluxo como trabalhos, que são executados por um ou mais trabalhadores no cluster do agente. O componente mestre utiliza a biblioteca de agendamento da Fenzo para obter alocação de recursos eficientes e atribuição de tarefas. Essa arquitetura permite que o Mantis lide com o processamento de milhões de eventos por segundo, distribuindo a carga de trabalho entre vários trabalhadores que executam em agentes separados. A plataforma garante alta disponibilidade, tolerância a falhas e escalabilidade, permitindo a execução suave de trabalhos de processamento de fluxos.
- Um exemplo de uma tarefa específica realizada por Mantis está rastreando problemas de reprodução com um título específico, como House of Cards, temporada 4, episódio 1 em iPads no Brasil. Mantis processa informações de granulação fina para detectar se há algum problema de reprodução para milhões de combinações exclusivas de dados. Esta tarefa envolve o monitoramento em tempo real dos eventos de reprodução, analisando dados relacionados à qualidade da reprodução, localizações de usuários e tipos de dispositivos. Ao identificar e abordar questões de reprodução, Mantis ajuda a oferecer uma experiência de visualização perfeita aos usuários da Netflix.
- A biblioteca de agendamento do Fenzo desempenha um papel crucial na plataforma Mantis, fornecendo recursos avançados de agendamento de recursos e permitindo a autocaling do cluster do agente. A Fenzo atribui recursos a tarefas com base em vários objetivos de agendamento, como empacotamento de bin, que minimiza a fragmentação de recursos. Ele também suporta espalhar tarefas de um emprego nas zonas de disponibilidade do EC2, garantindo alta disponibilidade. A arquitetura extensível da Fenzo permite que os usuários defina critérios e restrições personalizados de condicionamento físico, permitindo o controle de granulação fina sobre a alocação de recursos. No geral, o Fenzo aumenta a eficiência, a escalabilidade e a tolerância a falhas da plataforma Mantis.
- O Apache Mesos separa a alocação de recursos e a programação de tarefas para permitir a flexibilidade e atender a vários casos de uso. A alocação de recursos é tratada por Mesos Frameworks, que solicitam recursos da MESOs. Os programadores das estruturas determinam quais recursos atribuem a quais tarefas e quando, com base em sua própria lógica de agendamento. Mesos fornece uma API relativamente simples para os agendadores interagirem com o sistema de gerenciamento de recursos subjacentes. Essa separação permite que diferentes estruturas implementem seus próprios agendadores, otimizando a alocação de recursos para seus casos de uso específicos, sem a necessidade de Mesos ser o único agendador monolítico.
- Atualmente, três projetos utilizam clusters Apache Mesos na Netflix: Mantis, Titus e Spinnaker. Mantis é uma plataforma de processamento de fluxo reativo para fluxos de dados em tempo real, enquanto o Titus fornece uma integração rígida com os microsserviços e ecossistemas da AWS da Netflix. Spinnaker é uma plataforma de entrega contínua para implantar e gerenciar aplicativos. Cada projeto possui requisitos exclusivos e casos de uso, alavancando os recursos do Apache Mesos para gerenciamento eficiente de recursos, agendamento de carga de trabalho e escalabilidade.
- Os programadores de mesos em um ambiente nativo da nuvem enfrentam desafios relacionados à natureza dinâmica das instâncias e flutuações da demanda em nuvem. Os agendadores nativos da nuvem precisam lidar com a efemeralidade das instâncias, que podem ser encerradas ou lançadas com frequência. Além disso, esses agendadores devem escalar com eficiência o cluster do agente com base na demanda para garantir a utilização ideal de recursos. A capacidade de gerenciar com eficiência a alocação e a desalocação de recursos, além de se adaptar para exigir mudanças, distingue os programadores de mesos em um ambiente nativo da nuvem.
- A biblioteca de agendamento da Fenzo contribui para a programação de recursos em Mesos, fornecendo recursos avançados e extensibilidade. O Fenzo permite que a embalagem eficiente das tarefas minimize a fragmentação e otimize a utilização de recursos. Ele também permite que os usuários definam critérios e restrições personalizados de condicionamento físico, permitindo lógica de alocação de recursos altamente personalizável. Ao incorporar o Fenzo, os clusters de mesos podem atribuir recursos com eficiência a tarefas, com base automática com base na demanda e garantir alta disponibilidade ao espalhar tarefas nas zonas de disponibilidade.
- O Apache Mesos é utilizado na Netflix Engineering para vários casos de uso, incluindo detecção de anomalias em tempo real, treinamento e modelos de empregos em lote, orquestração de aprendizado de máquina e nó de corrida.Microsserviços JS. Mesos fornece uma plataforma flexível e escalável que permite que a Netflix lide com diversas cargas de trabalho com eficiência. Ao alavancar os recursos de alocação de recursos e agendamento de recursos finos de Mesos, os engenheiros da Netflix podem executar cargas de trabalho complexas em uma infraestrutura distribuída.
Pesquisa do Netflix Studio: Usando Elasticsearch e Apache Flink para indexar dados federados graphql
O diagrama de arquitetura acima para Titus mostra seu mestre usando o Fenzo para atribuir recursos de agentes Mesos. Titus fornece uma forte integração nos microsserviços e no ecossistema da AWS da Netflix, incluindo integrações para descoberta de serviços, balanceamento de carga baseado em software, monitoramento e nosso pipeline CI/CD, Spinnaker. A capacidade de escrever executores personalizados em Mesos nos permite ajustar facilmente o tempo de execução do contêiner para se encaixar no restante do ecossistema.
Programação de recursos distribuídos com Mesos Apache
A Netflix usa Mesos Apache para executar uma mistura de lote, processamento de fluxo e cargas de trabalho em estilo de serviço. Por mais de dois anos, vimos um uso aumentado para uma variedade de casos de uso, incluindo detecção de anomalia em tempo real, treinamento e modelos de empregos em lote, orquestração de aprendizado de máquina e nó.Microsserviços baseados em JS. O recente lançamento do Apache Mesos 1.0 representa a maturidade da tecnologia que evoluiu significativamente desde que começamos a experimentar.
Nosso uso inicial de Mesos Apache foi motivado por alocação de recursos de granulação fina para tarefas de vários tamanhos que podem ser embalados em uma única instância EC2. Na ausência de mesos, ou um gerente de recursos semelhantes, teríamos que renunciar à alocação de granulação fina para maior número de instâncias com uso abaixo do ideal ou desenvolver uma tecnologia semelhante a Mesos, ou pelo menos um subconjunto dele.
A crescente adoção de contêineres para processamento de fluxos e trabalhos em lote continua a impulsionar o uso em programação de recursos baseados em Mesos. Mais recentemente, o desenvolvedor se beneficia de trabalhar com contêineres baseados em Docker trouxeram um conjunto de cargas de trabalho em estilo de serviço em clusters de mesos. Apresentamos aqui uma visão geral de alguns dos projetos que usam Mesos Apache na Netflix Engineering. Mostramos os diferentes casos de uso que eles abordam e como cada um usa a tecnologia efetivamente. Para mais detalhes sobre cada um dos projetos, fornecemos links para outras postagens nas seções abaixo.
Agenda nativa em nuvem usando Mesos Apache
Para alocar recursos de várias instâncias do EC2 para tarefas, precisamos de um gerente de recursos que disponibilize os recursos para agendamento e realize a logística do lançamento e monitoramento das tarefas em um conjunto distribuído de instâncias do EC2. Mesos Apache separa a alocação de recursos para “estruturas” que desejam usar o cluster, desde a programação de recursos até as tarefas pelas estruturas. Enquanto Mesos determina quantos recursos são alocados para uma estrutura, a estrutura’S Scheduler determina quais recursos atribuir a quais tarefas e quando. Os agendadores recebem uma API relativamente simples para que possam se concentrar na lógica de agendamento e reagir a falhas, que são inevitáveis em um sistema distribuído. Isso permite que os usuários escrevam agendadores diferentes que atendem a vários casos de uso, em vez de Mesos ter que ser o único agendador monolítico para todos os casos de uso. O diagrama abaixo da documentação de Mesos mostra “Estrutura 1” recebendo uma oferta de “Agente 1” e lançando duas tarefas.
A comunidade de Mesos viu vários agendadores desenvolvidos ao longo do tempo que atendem a casos de uso específicos e apresentam APIs específicas para seus usuários.
A Netflix executa vários microsserviços em uma nuvem elástica, AWS EC2. Os clusters de mesos em operação em um ambiente nativo de nuvem nos exigiram garantir que os agendadores possam lidar com dois aspectos, além do que os agendadores que operam em um ambiente de data center – aumentam a efemeralidade dos agentes que executam as tarefas e a capacidade de escala automática o agente Mesos com base na demanda. Além disso, os casos de uso que tínhamos em mente exigiam uma programação mais avançada de recursos do que um tipo de atribuição de primeiro ajuste. Por exemplo, o empacotamento de tarefas para agentes pelo uso de CPUs, memória e largura de banda de rede para minimizar a fragmentação dos recursos. A embalagem da lixeira também nos ajuda a liberar o maior número possível de agentes para facilitar a escala do cluster do agente, encerrando os agentes ociosos sem encerrar as tarefas de execução.
Identificando uma lacuna em tais capacidades entre os agendadores existentes, no ano passado, contribuímos com uma biblioteca de agendamento chamada Fenzo. Fenzo automatiza o cluster do agente com base na demanda e atribui recursos a tarefas com base em vários objetivos de agendamento compostos por meio de critérios e restrições de condicionamento físico. Os critérios de condicionamento físico e as restrições são extensíveis por meio de plugins, com algumas implementações comuns incorporadas, como as tarefas de empacotamento e espalhamento de um trabalho em zonas de disponibilidade do EC2 para alta disponibilidade. Qualquer estrutura de Mesos que executa na JVM pode usar a biblioteca Fenzo Java.
Mesos na Netflix
Aqui estão três projetos atualmente executando clusters apache mesos.
louva a Deus
Mantis é uma plataforma de processamento de fluxo reativo que opera como um serviço nativo em nuvem, com foco em fluxos de dados operacionais. O Mantis cobre casos de uso variados, incluindo painel em tempo real, alerta, detecção de anomalias, geração métrica e exploração interativa ad-hoc dos dados de streaming. Criamos o Mantis para facilitar para as equipes obter acesso a eventos em tempo real e criar aplicativos em cima deles. Atualmente, o Mantis está processando fluxos de eventos de até 8 milhões de eventos por segundo e executando centenas de trabalhos de processamento de riachos o tempo todo. Um desses trabalhos se concentra em títulos individuais, processando idéias finas para descobrir se, por exemplo, há problemas de reprodução com o House of Cards, temporada 4, episódio 1 em iPads no Brasil. Isso equivale a rastrear milhões de combinações exclusivas de dados o tempo todo.
A plataforma Mantis compreende um mestre e um agente cluster. Os usuários enviam aplicativos de processamento de fluxo como trabalhos que são executados como um ou mais trabalhadores no cluster do agente. O mestre usa a biblioteca de agendamento da Fenzo com o Apache Mesos para atribuir recursos de melhor’trabalhadores. Um desses lugares objetivos de atribuição em trabalhos perpétuos de processamento de fluxos em agentes se separam daqueles que administram trabalhos interativos transitórios. Isso ajuda a diminuir o cluster do agente quando os trabalhos transitórios completos. O diagrama abaixo mostra a arquitetura de Mantis. Trabalhadores dos vários empregos podem ser executados no mesmo agente usando isolamento de recursos baseados em cgroups.
Titus
Titus é uma plataforma de gerenciamento de empregos e execução de contêineres do Docker. Inicialmente, Titus serviu empregos em lote que incluíam treinamento de algoritmo (títulos semelhantes para recomendações, análise de células de teste A/B, etc.), bem como trabalhos horários de relatórios e análises ad-hoc por hora. Mais recentemente, o Titus começou a apoiar trabalhos de estilo de serviço (Microsserviços da Netflix) que precisam de uma experiência de desenvolvimento local consistente, bem como gerenciamento de recursos de granulação mais fina. Titus’ O uso inicial do estilo de serviço é para a re-arquitetura da API usando o NodeJS do lado do servidor.
O diagrama de arquitetura acima para Titus mostra seu mestre usando o Fenzo para atribuir recursos de agentes Mesos. Titus fornece uma forte integração nos microsserviços e no ecossistema da AWS da Netflix, incluindo integrações para descoberta de serviços, balanceamento de carga baseado em software, monitoramento e nosso pipeline CI/CD, Spinnaker. A capacidade de escrever executores personalizados em Mesos nos permite ajustar facilmente o tempo de execução do contêiner para se encaixar no restante do ecossistema.
Méson
Meson é uma estrutura de fluxo de trabalho de uso geral e estrutura de agendamento que foi construída para gerenciar pipelines de aprendizado de máquina.
Meson atende a uma mistura heterogênea de empregos com requisitos variados de recursos para CPU, memória e espaço em disco. Ele suporta a execução de Jobs Spark junto com outros trabalhos em lote em um cluster compartilhado. As tarefas são isoladas de recursos nos agentes usando isolamento baseado em cgroups. O meseson Scheduler avalia a prontidão das tarefas com base em um gráfico e inicia as tarefas prontas usando ofertas de recursos da MESOs. O manuseio de falhas inclui relançar tarefas falhadas, bem como terminando tarefas determinadas a ter se desviado.
O diagrama acima mostra meson’s arquitetura. A equipe de Meson está atualmente trabalhando para aprimorar seus recursos de agendamento usando a Biblioteca de Agendamento Fenzo.
Continuando o trabalho com Apache Mesos
Pesquisa do Netflix Studio: Usando Elasticsearch e Apache Flink para indexar dados federados graphql
Os engenheiros da Netflix publicaram recentemente como construíram a pesquisa de estúdio, usando o Apache Kafka Streams, um processo de malha de dados baseado em Apache Flink e um coletor Elasticsearch para gerenciar o índice. Eles projetaram a plataforma para pegar uma parte do gráfico federado federado da Netflix e torná -lo pesquisável. Hoje, a pesquisa de estúdio alimenta uma parte significativa da experiência do usuário para muitos aplicativos dentro da organização.
Na Engenharia de Conteúdo da Netflix, cada equipe constrói e opera independentemente seus Serviços de Gráficos de Domínio (DGS) e, ao mesmo tempo, conecta seu domínio a outros domínios em um esquema grafql unificado exposto por um gateway federado. Dada essa estrutura, os engenheiros da Netflix, Alex Hutter, Falguni Jhaveri e Senthil Sayeeba, explicam a motivação para a pesquisa de estúdio:
Uma vez que entidades [. ] estão disponíveis no gráfico, é muito comum que as pessoas desejem consultar uma entidade específica com base em atributos de entidades relacionadas, e.g. Dê -me todos os filmes que estão atualmente em fotografia com Ryan Reynolds como ator.
Um exemplo de entidades vinculadas no gráfico que os usuários desejam pesquisar
Fonte: https: // netflixtechblog.com/bola-netflix-contemção-engenharia-a-federada-grraph-serecle-5c0c1c7d7eaf
Segundo os autores, em uma arquitetura federada de gráficos, cada serviço “precisaria fornecer um terminal que aceite uma consulta e filtros que possam se aplicar aos dados que o serviço não possui“ e use aqueles para identificar as entidades apropriadas que ele deve retornar. Pior ainda, “todo serviço que possui entidades pode ser obrigado a fazer este trabalho.”Esse problema comum de tornar um gráfico federado pesquisável levou à criação de pesquisas de estúdio.
Arquitetura de indexação de pesquisa de estúdio
Fonte: https: // netflixtechblog.com/bola-netflix-contemção-engenharia-a-federada-grraph-serecle-5c0c1c7d7eaf
O diagrama acima ilustra a arquitetura do Studio Search e como ele mantém um índice para uma parte do gráfico federado. Eventos de aplicativos e alterações de captura de dados (CDC) são transmitidos para fluxos de kafka esquematizados. Os processos de malha de dados no Apache Flink consomem esses eventos e enriquecem os dados usando consultas grafql fornecidas pelo usuário contra o gateway federado. Documentos buscados são colocados em outro tópico de Kafka esquematizado antes de processar por uma pia de elasticse da pesquisa em malha de dados que os indexa em Elasticsearch.
A equipe fez integrações à mão desde o início, mas, como ficou inundado com pedidos para se integrar à pesquisa de estúdio, isso não escala. “Precisávamos construir ferramentas para nos ajudar a automatizar o máximo possível do provisionamento dos oleodutos.”
Para permitir a automação, a equipe definiu um único arquivo de configuração da YAML que permitiu aos usuários fornecer uma descrição de alto nível de seu pipeline. Eles usam essa configuração, por sua vez, para criar programaticamente o pipeline de indexação na malha de dados.
Amostra .Configuração da YAML
Fonte: https: // netflixtechblog.com/bola-netflix-contemção-engenharia-a-federada-grraph-serecle-5c0c1c7d7eaf
No modelo de consulta GraphQL no arquivo de configuração, a equipe gera um esquema Apache Avro necessário para os fluxos Kafka esquematizados e um modelo de índice necessário para o Elasticsearch. Finalmente, a implantação de autoatendimento é possível através de uma ferramenta de interface de linha de comando (CLI) baseada em Python (CLI).
Desafios que a equipe enfrenta atualmente é como inicializar um novo índice, sem sobrecarregar o sistema, o uso aprimorado de pesquisas reversas e melhor consistência e tolerância do índice contra dados desatualizados ou ausentes.
Netflix usa Apache?
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