큰 영화, 빅 데이터 : Netflix는 클라우드에서 NOSQL을 포용합니다

모든 쿠키를 수락함으로써 귀하는 서비스 및 사이트를 제공하고 유지 관리하기 위해 쿠키 사용에 동의하며, Reddit의 품질을 향상시키고, Reddit 컨텐츠 및 광고를 개인화하며, 광고의 효과를 측정합니다.

요약

40 개국 이상에 3,300 만 명의 가입자가있는 Netflix는 스트리밍 서비스가 성장함에 따라 데이터 및 스토리지 전략을 조정해야했습니다. 회사는 Oracle 데이터베이스 사용에서 NOSQL 데이터베이스 Cassandra로 마이그레이션하여 가용성을 향상시키고 데이터베이스 스키마 변경으로 인한 다운 타임을 제거했습니다. Netflix의 스트리밍 서비스를 사용하는 더 많은 고객으로 인해 가용성에 대한 수요가 증가함에 따라 회사는 데이터 및 스토리지 접근 방식을 재평가해야했습니다.

Netflix는 처음에 Oracle 데이터베이스를 스트리밍 서비스의 백엔드로 사용했습니다. 그러나 고객 기반과 데이터가 빠르게 성장함에 따라 회사는 가용성을 확장하고 개선해야한다는 것을 깨달았습니다. 이를 해결하기 위해 Netflix는 데이터를 Amazon Web Services로 옮기고 Oracle을 확장 성과 신뢰성으로 알려진 오픈 소스 NOSQL 데이터베이스 인 Apache Cassandra로 대체했습니다.

Oracle과 같은 중앙 SQL 데이터베이스를 사용하는 주요 단점 중 하나는 단일 실패 지점의 위험이었습니다. Cassandra의 분산 아키텍처는 특히 클라우드에서 데이터 클러스터를 만들고 관리하는 더 나은 유연성을 제공했습니다. Oracle에서 Cassandra로 마이그레이션은 스키마 변경 중 다운 타임이 필요하지 않아 가용성 및 확장 성을 향상 시켰습니다.

오늘날 Cassandra는 고객 계정 정보, 영화 등급, 메타 데이터, 북마크 및 로그를 포함하여 거의 모든 Netflix의 데이터 요구에 선호되는 데이터베이스입니다. Cassandra의 사용으로 Netflix는 전 세계적으로 서비스를 확장하여 세계의 여러 지역의 변화와 요구에 신속하게 대응할 수있었습니다.

키 포인트

1. Netflix는 Oracle을 사용하여 Cassandra로 기본 데이터베이스로 마이그레이션했습니다.

Cassandra로 이동함으로써 Netflix는 가용성을 향상시키고 스키마 변경으로 인한 다운 타임을 제거했습니다.

2. Netflix의 스트리밍 서비스의 빠른 성장은 데이터 및 스토리지 전략의 재평가가 필요했습니다.

고객 기반과 데이터가 커짐에 따라 회사는 증가하는 수요를 충족시키기위한 가용성을 확장하고 보장해야했습니다.

삼. Cassandra의 분산 아키텍처는 Oracle과 같은 중앙 SQL 데이터베이스에 비해 유연성과 확장 성을 제공합니다.

Cassandra는 Netflix가 특히 클라우드에서 데이터 클러스터를 신속하게 만들고 관리 할 수 ​​있도록합니다.

4. Netflix는 처음에 Cassandra로 전환하기 전에 Oracle에서 Amazon의 SimpleDB 분산 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션했습니다.

이를 통해 Netflix는 SQL 데이터베이스의 한계를 해결하고 Cassandra의 확장 성과 신뢰성을 테스트 할 수있었습니다.

5. Cassandra와 함께 Netflix는 더 나은 비즈니스 민첩성과 전 세계적으로 확장 할 수있는 능력을 얻었습니다.

Netflix는 더 이상 용량을 미리 계획 할 필요가 없으며 전 세계 어느 지역에서나 카산드라 클러스터를 만들 수 있습니다.

6. 카산드라의 스키마 변경에는 다운 타임이 필요하지 않습니다.

Oracle과 달리 Cassandra에서 변경할 스키마는 없습니다. 가동 중지 시간을 제거하고 가용성을 향상시킵니다.

7. Netflix는 Cassandra에 데이터의 95%를 저장합니다.

여기에는 고객 계정 정보, 영화 등급, 메타 데이터, 북마크 및 로그가 포함됩니다.

8. 여러 Cassandra 인스턴스를 관리하려면 더 많은 관리가 필요하지만 다른 시간에 깨지는 경향이 있습니다.

이것은 전체 시스템이 아닌 작은 시스템 만 한 번에 영향을 받도록합니다.

9. Cassandra는 Netflix에게 변화하는 요구와 시장 확장에 신속하게 적응하고 대응할 수있는 능력을 제공했습니다.

Netflix는 다양한 스트리밍 요구와 선호도를 수용하여 서비스를 새로운 지역으로 쉽게 확장 할 수 있습니다.

10. Cassandra 로의 마이그레이션은 Netflix의 성공을 거두어 대량의 데이터를 처리하고 신뢰할 수있는 스트리밍 서비스를 유지할 수 있습니다.

Cassandra의 사용은 Netflix가 고객 만족도를 유지하고 글로벌 범위를 늘리는 데 도움이되었습니다.

질문

1. Netflix가 Oracle에서 Cassandra로 이주한 이유는 무엇입니까??

Netflix는 오라클에서 카산드라로 마이그레이션하여 가용성을 향상시키고 스키마 변경 중에 다운 타임을 제거했습니다.

2. Netflix가 Oracle과 같은 SQL 데이터베이스에 직면 한 과제는 무엇입니까??

Netflix는 Oracle의 스키마 변경 중 단일 실패 지점, 제한된 확장 성 및 다운 타임과 같은 도전에 직면했습니다.

삼. Cassandra의 분산 아키텍처는 Netflix에 어떻게 도움이됩니까??

Cassandra의 분산 아키텍처는 더 나은 유연성과 확장 성을 제공하여 Netflix가 특히 클라우드에서 데이터 클러스터를 빠르게 생성하고 관리 할 수 ​​있도록합니다.

4. Netflix는 처음에 Cassandra의 확장 성과 신뢰성을 어떻게 테스트 했습니까??

Netflix는 처음에 Cassandra로 전환하기 전에 Oracle에서 Amazon의 SimpleDB 분산 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션했습니다.

5. Cassandra는 비즈니스 민첩성 및 글로벌 확장 성 측면에서 Netflix를 제공하는 장점?

Cassandra는 더 이상 용량을 미리 계획 할 필요가없고 전 세계 어느 지역에서도 클러스터를 만들 수 있기 때문에 Netflix를 더 나은 비즈니스 민첩성으로 제공합니다.

6. 카산드라의 스키마 변경에 더 이상 다운 타임이 필요하지 않은 이유?

Cassandra는 스키마 변경이 필요하지 않아 다운 타임이 필요하지 않으며 가용성 향상.

7. Cassandra에 Netflix 데이터의 몇 퍼센트가 저장되어 있습니다?

고객 계정 정보, 영화 등급, 메타 데이터, 북마크 및 로그를 포함한 모든 Netflix 데이터의 거의 95%가 Cassandra에 저장됩니다.

8. 여러 Cassandra 인스턴스 관리가 관리에 어떤 영향을 미칩니다?

더 많은 관리가 필요하지만 여러 Cassandra 인스턴스를 관리하면 실패의 경우 작은 시스템 만 한 번에 영향을받을 수 있습니다.

9. Cassandra는 어떻게 Netflix가 변화하는 요구와 시장 확장에 적응하고 대응할 수있게 했습니까??

Cassandra는 Netflix를 새로운 지역으로 신속하게 확장하여 다양한 스트리밍 요구와 선호도를 수용 할 수있는 기능을 제공했습니다.

10. Cassandra 로의 마이그레이션이 Netflix의 스트리밍 서비스에 어떻게 도움이 되었습니까??

Cassandra 로의 마이그레이션으로 Netflix는 대량의 데이터를 처리하고 신뢰할 수있는 스트리밍 서비스를 유지하여 고객 만족과 글로벌 성장을 보장했습니다.

큰 영화, 빅 데이터 : Netflix는 클라우드에서 NOSQL을 포용합니다

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Netflix가 Oracle을 사용합니까?

Reddit과 그 파트너는 쿠키와 유사한 기술을 사용하여 더 나은 경험을 제공합니다.

모든 쿠키를 수락함으로써 귀하는 서비스 및 사이트를 제공하고 유지 관리하기 위해 쿠키 사용에 동의하며, Reddit의 품질을 향상시키고, Reddit 컨텐츠 및 광고를 개인화하며, 광고의 효과를 측정합니다.

비 필수 쿠키를 거부함으로써 Reddit은 여전히 ​​특정 쿠키를 사용하여 플랫폼의 적절한 기능을 보장 할 수 있습니다.

자세한 내용은 쿠키 통지 및 개인 정보 보호 정책을 참조하십시오 .

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PAAS 또는 IAAS의 Oracle Cloud에서 솔루션을 개발하거나 건축하는 사람들을위한 서브 레드.

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Unkypoo에 의해

Netflix를 통해. Oracle Cloud VM VPN

나는 Oracle Cloud에 영국 인스턴스가 있고 Wireguard 설정이 있습니다.

내 라우터에서 (GL으로 외쳤다.inet beryl) 나는 Wireguard 클라이언트를 설정하고 내 개인 장치를 연결합니다.이자형. MacBook, PC, 전화 등. 그리고 그들은 영국에서와 같이 보여지는 것 같습니다. BBC IPLAYER, Channel 4 등에 액세스 할 수 있습니다.

그러나 Netflix를 시도하면 단지 단지 냉담하고 내 지리적 위치에서 제공되는 것을 보여줍니다.

그것이 일어날 수있는 유일한 방법은 Netflix가 내 GPS 데이터를 사용하는 것입니다. DNS 누출 등과 같은 다양한 위치를 배제하기 위해 수많은 테스트를 실시했습니다. 그리고 Netflix를 제외한 다른 모든 것은 작동합니다.

비슷한 경험을 가진 사람과 그들이 이것을 우회/수정할 수 있었던 방법을 사용 했습니까??

큰 영화, 빅 데이터 : Netflix는 클라우드에서 NOSQL을 포용합니다

넷플릭스. Netflix의 “Watch Now”스트리밍 서비스가 성장함에 따라 회사는 클라우드에서 관리되는 풍선 워크로드에 대처하기 위해 데이터 및 스토리지 전략을 다시 생각해야했습니다. 오늘날이 회사는 Oracle에서 NOSQL 데이터베이스 Cassandra로 마이그레이션이 거의 완료되어 가용성을 향상시키고 본질적으로 데이터베이스 스키마 변경으로 인해 발생한 다운 타임을 제거합니다.

Netflix는 2007 년 Oracle 데이터베이스를 백엔드로 사용하여 스트리밍 서비스를 시작했습니다. Netflix의 클라우드 아키텍트 인 Adrian Cockcroft는 “우리는 단일 데이터 센터를 가지고 있었는데, 이는 단일 실패 지점을 의미했습니다.”라고 설명합니다. “우리는 트래프와 용량에 대한 한계에 접근하고있었습니다. 이제 사람들은 Wii 기기, Roku 상자 및 기타 많은 사람들의 전화에서 Netflix 스트리밍 프로그래밍을 볼 수 있으므로 가용성에 대한 수요는 항상 증가합니다. 우리는 매 분기마다 더 많은 고객이 있고 더 많은 고객이 스트리밍을 사용하고 있으며 더 큰 속도로 스트리밍을 사용하고 있습니다.”

Cockcroft는 다음과 같이 말합니다. 2011 년 1 월의 API 요청 수는 2010 년 1 월 요청보다 37 배 높았습니다. 회사는 정전 또는 품질의 스트리밍이 고객을 떠날 수 있다는 것을 알고있었습니다. Cockcroft는 “우리는 데이터 센터에서 나와야한다는 것을 알았으므로 계속 달리고 계속 성장할 수있었습니다.”라고 Cockcroft는 말합니다.

2010 년 Netflix는 데이터를 Amazon Web Services로 옮기기 시작했습니다. 다음 단계는 Oracle 데이터베이스를 확장 성 및 엔터프라이즈 등급 신뢰성으로 알려진 오픈 소스 NOSQL 데이터베이스 인 Apache Cassandra로 교체하는 것이 었습니다. Cockcroft는“우리에게 중앙 SQL 데이터베이스의 문제는 모든 것이 한 장소에 II가 실패 할 때까지 편리하다는 것이었다. “그리고이 데이터베이스는 비싸기 때문에 모든 것을 거기에 넣는 경향이 있습니다. 그러면 모든 것이 한 번에 실패합니다.”

또 다른 문제는 스키마가 필요한 시스템 다운 타임을 변경한다는 것입니다. “2 주마다, 우리는 새로운 스키마에 적어도 10 분의 다운 타임이있을 것”이라고 그는 설명합니다. “SQL 데이터베이스의 한계는 가용성 및 확장 성에 영향을 미쳤습니다.”

이 회사는 DataStax에서 Cassandra를 선택하여 데이터 클러스터, 특히 클라우드에서 빠르게 데이터 클러스터를 만들고 관리 할 수있는 유연성을 선택했습니다. Netflix의 Cloud and Platform Engineering 관리자 인 Christos Kalantzis는 “Oracle과 같은 솔루션은 가상화 된 하드웨어에서 잘 작동하지 않습니다 . Cassandra의 아키텍처와 가용성 및 일관성 튜닝 및 확장 성은 분명한 선택이었습니다.”이러한 문제를 해결하기 위해 Netflix는 처음에 Oracle에서 Amazon의 SimpleDB 분산 데이터베이스로 데이터를 마이그레이션하여 해당 데이터를 Cassandra로 옮겼습니다.

Cockcroft는“Cassandra와 함께 더 나은 비즈니스 민첩성을 얻습니다. “우리는 용량을 미리 계획 할 필요가 없으며, 다른 사람들에게 우리를 위해 물건을 만들도록 요청할 필요가 없으며, 우주 나 전원이 부족한 것에 대해 걱정하지 않습니다. 10 분 안에 세계 어느 지역에서나 카산드라 클러스터를 만들 수 있습니다. “라고 Cockcroft는 말합니다. “마케팅 담당자가 우리가 세상의 특정 지역으로 이사하기를 원한다고 생각하면 우리는 준비가되었습니다.”

또한 스키마 변경으로 인한 다운 타임은 더 이상 필요하지 않습니다. Cockcroft는 “Cassandra에는 변경 사항이 없으므로 다운 타임이 없습니다”라고 Cockcroft는 말합니다.

물론, 여러 Cassandra 인스턴스가 있으므로 Monolithic Oracle 데이터베이스보다 관리 할 시스템이 더 많습니다. 그러나 Cockcroft는 “그들은 다른 시간에 깨지는 경향이 있으므로 전체 시스템이 한 번에 전체 시스템을 잃고 있습니다. 또한 각 상점은 관리하기가 간단합니다.”

오늘날 Cassandra는 Netflix에서 거의 모든 데이터베이스 요구에 선호하는 데이터베이스입니다. 이 회사는 고객 계정 정보, 영화 등급, 영화 메타 데이터, 영화 북마크 및 로그를 포함하여 모든 데이터의 95 %를 Cassandra에 저장합니다.

Netflix는 750 개가 넘는 노드로 50 개 이상의 Cassandra 클러스터를 작동합니다. 피크에서는 초당 50,000 개 이상의 판독을 처리하고 모든 클러스터에서 초당 100,000 개의 쓰기를 처리합니다. 평균적으로 그들은 2 이상을 처리합니다.하루에 10 억은 4 일 이상 읽습니다.하루에 30 억은 글을 썼습니다.

Cassandra는 Netflix의 새롭고 견고한 토대를 제공했습니다. Cockcroft가 말했듯이 “회원들이 의지하는 서비스를 제공 할 수 있습니다.”

이 기사 인 “Big Movies, Big Data : Netflix는 클라우드에서 NOSQL을 포용합니다.”.com. Andrew Lampitt의 Think Big Data Blog에 대한 자세한 내용을 읽고 InfoWorld에서 빅 데이터의 최신 개발을 계속하십시오.최신 비즈니스 기술 뉴스를 위해 com infoworld를 팔로우하십시오.트위터에서 com.

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ERP Netflix는 오라클 시스템을 백본으로 사용합니다

감가 상각 자산의 수확되지 않은 부분을 A) 누적 감가 상각이라고합니다. b) 순 실현 가능 가치. c) 추정 잔류 값. d) 순 현재 가치.

Wang Lab의 엄청난 성장은 회사를 심각한 문제로 남겨 두었습니다. Wang이 주문을 채우고 송장을 처리하기 위해 고객이 몇 달을 기다릴 것입니다. Wang ‘s Shotsapfed에 의해 반복적 인 Atmpts

ERP Netflix는 Oracle 시스템을 비즈니스의 중추로 사용합니다

관리 시스템. 재고, 재무 및 회사 성과 및 고객 데이터를 관리하는 데 사용됩니다. 또한 Cinematch 시스템의 핵심입니다. 비즈니스 데이터 관리뿐만 아니라 전체 DVD 라이브러리가 표시되며 고객 데이터와 함께 웹 사이트에 표시됩니다. 회사 성과 및 물류는 Oracle 시스템을 통해 관리됩니다. 회사는이 시스템을 사용하여 처음부터 건설되었습니다. Netflix를 사용합니다 “재무 데이터보고 및 분석, 마케팅 캠페인 및 영화 추천을위한 마이크로 전략” 마이크로 전략은 Netflix가 개인화 된 영화 추천 데이터 및 중요한 마케팅 데이터로 귀중한 통찰력을 달성 할 수있게하여 Netflix는 특별한 마케팅 캠페인을 더 잘 평가하고 만들 수 있습니다. CRM CRM 시스템은 고객에 대한 정보를 사용하여 고객의 요구에 대한 통찰력을 달성하고 더 나은 서비스를 제공하기 위해 노력합니다. Netflix에는 지능형 소프트웨어가 있습니다. 예를 들어, Netflix는 추천 시스템을 사용합니다. 이 대화식 응용 프로그램은 사람에 대한 데이터를 모으고 그들로부터 결론을 도출합니다. 거기 에서이 추천 시스템은 이전에 본 항목 또는 사용자에게 영화를 제안합니다’다른 사용자와 유사합니다. Netflix는 또한 마이크로 전략으로 알려진 회사에 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 사용합니다. Netflix를 사용합니다 “재무 데이터보고 및 분석, 마케팅 캠페인 및 영화 추천을위한 마이크로 전략” 마이크로 전략은 Netflix가 개인화 된 영화 추천 데이터 및 중요한 마케팅 데이터로 귀중한 통찰력을 달성 할 수있게하여 Netflix는 특별한 마케팅 캠페인을 더 잘 평가하고 만들 수 있습니다. Netflix는 고객에게 적절한 고객 지원을 제공하며, 이는 훌륭한 철학적이고 성공적인 접근 방식으로 입증되었습니다. 고객에게 효과적으로 응답합니다’S 요구는 고객과 충성스럽고 오래 지속되는 관계를 구축 할 수 있습니다. 인터넷 Netflix를 사용하려면 소비자가 회사 구독에 가입합니다’S 웹 사이트. 월간 가격이 낮은 가격으로 Netflix 회원은 인터넷을 통해 광범위한 장치를 통해 PC, Mac 및 TV로 스트리밍되는 무제한 영화 및 TV 쇼를 즉시 시청합니다. 인터넷을 통해 사람들은 Wi -Fi 또는 인터넷 액세스가있는 장치 중 하나에서 Netflix 계정에 로그인 할 수 있습니다. Netflix #2 Netflix는 1997 년에 설립 된 이후 세계가되었습니다’2 천만 건의 영화와 TV 쇼를 보는 S의 선도적 인 인터넷 구독 서비스.에스. 캐나다에서 회원과 백만 이상.

Product Netflix는 사용자 자사의 영화 및 TV 쇼 렌탈에 대한 온라인 액세스를 제공하는 개인화 된 웹 사이트입니다. Value Chain Netflix는 모든 영화를 수집합니다’S 박스 오피스 리뷰 및 TV 등급 및 고객’S 검색 및 클릭 동작은 Cinematch라는 온라인 도구에 입력하여 각 사용자에게 개인화 된 권장 사항을 제공하기 위해이 데이터를 분석합니다.

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Netflix의 작동 방식

우리가 가장 좋아하는 콘텐츠 스트리밍 서비스의 무대 뒤에서 무슨 일이 일어나고 있는지 궁금했습니다?

당신을 잘’운 좋게도 Amazon Web Services (AWS)의 Netflix 백엔드를 설명하고이를 단순화하려고합니다.

Netflix는 Amazon Web Services와 Open Connect의 두 클라우드 서비스를 사용합니다. 둘 다 사용자가 뛰어난 시청 경험으로 우리를 원활하게 제공합니다.

Open Connect는 Netflix가 콘텐츠 전달 네트워크로 사용하는 것입니다.

고객

Netflix는 스마트 폰, 스마트 TV, PC 및 다양한 운영 체제의 다양한 장치를 지원합니다.

클릭 버튼을 누르는 것으로 시작하여 AWS에서 주로 호스팅되는 Netflix 서버에 대한 요청이 있습니다.

AWS 탄성로드 밸런싱

여러 다른 요청과 함께 요청은 Amazon의 탄성 부하 균형으로 전달되어 트래픽으로 향하는 EC2 인스턴스로 전달됩니다.

부하는 2 계층 밸런싱 체계로 알려진 다른 구역에서 균형을 이룹니다.

비디오를 사용할 수있게되기 전에 전처리는 오류를 찾거나 비디오를 다른 형식 또는 해상도로 변환하는 것 등으로 인해 트랜스 코딩이라고합니다.

트랜스 코딩은 스마트 폰에 더 작은 해상도가 필요하고 스마트 TV와 같은 대형 장치가 더 높은 해상도가 필요하다고 상상할 수 있으므로 플랫폼에서 지원하는 다양한 장치를 수용하기 위해 수행됩니다.

인터넷 서비스 제공 업체 (ISP)가 느린 네트워크가 발생하면 파일이 네트워크 속도에 따라 최적화됩니다. 해상도가 줄어들 수 있습니다.

속도가 매우 빠른 경우 비디오를 고해상도로받는 것이 공정합니다.

이것은 동일한 영화의 여러 사본을 다른 해상도로 만들어 달성합니다.

영화는 60GB 파일로, 다른 덩어리에 탑승 한 다른 덩어리로 분해되어 다른 EC2 작업자가 픽업하고 Amazon S3로 병합되는 대기열을 종료 할 때 대기열에 탑승합니다.

Zuul

동적 라우팅 및 모니터링을 제공하는 Netflix가 만든 게이트웨이 서비스입니다.

장치에서 보낸 요청은 이제 Netty Proxy에 부딪쳐서 인바운드 필터로 보내고이 요청을 인증, 라우팅 또는 장식에 사용할 수 있습니다.

이어서, 요청은 정적 요청으로 반환하거나 백엔드 서비스로의 요청을 전달하는 데 사용되는 엔드 포인트 필터로 전송됩니다.

백엔드 서비스에서 응답이 수신되면 엔드 포인트 필터는 아웃 바운드 필터로 전송합니다.

아웃 바운드 필터는 컨텐츠를 GZIPPEN으로 알려진 프로세스를 수행하고 헤더를 추가하거나 제거합니다. 두 프로세스가 완료되면 응답이 Netty Proxy로 다시 전송됩니다.

Hystrix

너무 많은 프로세스가 발생하면 결함 허용 메커니즘이 반드시 필요합니다.

위의 다이어그램은 시스템의 엔드 포인트를 보여줍니다. 엔드 포인트 4 및 5 던지기 오류가 있으면 전체 시스템이 어려워서는 안되므로 히스테리는 엔드 포인트를 분리하는 데 사용됩니다.

간단히 설명 된 Hysterix는 시스템에서 엔드 포인트라고도하는 마이크로 서비스를 장식하는 알고리즘입니다.

마이크로 서비스

마이크로 서비스는 Netflix API 인프라에 전원을 공급하는 데 핵심입니다. 사용자 요청이 통화가 임의의 엔드 포인트로 이루어지고 반복 프로세스를 통해 다른 종말점으로 이동합니다.

마이크로 서비스는 HTTP 또는 원격 프로 시저 호출 (RPC)을 사용하여 다른 인스턴스에 분산 될 수 있습니다.

마이크로 서비스 기반 시스템의 일반적인 문제는 모든 노드가 실패 할 수 있고 전체 시스템이 실패로 캐스케이드 할 수 있다는 것입니다?

위에서 언급 한 바와 같이 한 가지 방법은 종말점을 분리하고 다른 방법은 중요한 노드에 대한 종속성을 줄이는 Hysterix 알고리즘입니다.

위에는 두 개의 다이어그램이 있으며, 하나는 노드 A이고 그 종속성, 다른 하나는 노드 D와 그 종속성이 있습니다.

두 다이어그램을 비교하여 노드 A는 다중 종속성과 노드 B 만 있음을 알 수 있습니다. 따라서 노드 D는 중요한 서비스를 실행할 수있는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 노드입니다.

소프트웨어 엔지니어링을 사용하면 항상 최고와 최악의 경우를 살펴 봐야합니다. Netflix Crashing과 같은 시스템은 클라이언트가 최소한 기본 기능을 사용할 수 있음을 의미합니다.

검색, 재생, 탐색과 같은 중요한 엔드 포인트는 항상 덜 종속성을 할당해야합니다.

FailSafe MicroService 시스템의 또 다른 주요 기능에는 상태가없는 엔드 포인트가 있습니다. 엔드 포인트가 다운되면 사용자는 다른 노드/엔드 포인트로부터 응답을 가져와야합니다.

EV 캐시

Evcache. EC2 인스턴스에 배포 된 여러 클러스터를 사용하여 종말점의 압력을 줄입니다.

클라이언트 EVCache 시스템이 읽기를 수신하고 쓰면 해당 클러스터에서 사용 가능한 모든 노드에 배포하는 경우 캐시가 네트워크 내에 고르게 분포되어 있음을 의미합니다.

데이터 베이스

Netflix는 MySQL과 Apache Cassandra의 두 가지 다른 데이터베이스 시스템을 사용합니다.

내 SQL은 RDBMS (Relational Database Management System)이고 Cassandra는 NOSQL 시스템입니다.

MySQL은 청구 정보, 자산 준수가 필요한 거래와 같은 사용자 정보를 저장하는 데 사용됩니다.

빅 데이터 및 사용자보기 기록과 같은 나머지 데이터는 Cassandra 데이터베이스 시스템에 저장됩니다.

내 SQL은 NODB 마스터를 사용하여 마스터 설정을 사용하여 Amazon Large EC2 인스턴스에 배포되었습니다.

쓰기가 만들어지면 다른 마스터 노드에도 복제되면 마스터에게 작성된 쿼리에 대한 업데이트 만 전송됩니다.

각각의 모든 노드에 대한 복제본은 RDBM의 확장 성과 신뢰성을 처리하기 위해 만들어졌으며,이 복제품은 로컬 및 데이터 센터 전체에서 사용할 수 있습니다.

하나의 마스터 노드가 실패하면 DNS 구성이 오른쪽 마스터로 쿼리를 리디렉션하도록합니다.

카산드라

Apache Cassandra는 많은 양의 데이터를 처리 할 수있는 오픈 소스 No SQL Schema-Less 데이터베이스 시스템으로 명성을 얻었습니다.

Netflix는이 데이터베이스 관리 시스템을 채택하여 Netflix Gref 데이터가 쌓이고 Cassandra 노드를 채우기 시작함에 따라 빅 데이터를 처리했습니다.

사용자 읽기 대 쓰기의 비율은 9 ~ 1이되어 Netflix의 엔지니어링 팀이 데이터베이스 시스템을 최적화하기 위해 프롬프트했습니다.

예정된 작업 시스템이 개발되어 데이터를 다음과 분리했습니다. 라이브 시청은 가장 최근의 라이브 시청 역사와 함께 라이브 시청 역사와 압축 시청 역사.

예정된 작업은 어떤 목적이든 필요할 때까지 유지되는 오래된 시청 기록을 압축했으며, 최근 시청 기록은 기계 학습 모델을 구축하는 데 사용됩니다.

Apache Kafka와 Chukwa

Apache Chukwa는 분산 시스템에서 로그를 수집하는 데 사용되며 Hadoop 확장 성과 견고성에서 비롯됩니다.

시스템 내의 다른 부품 (Hysterix 및 Inbound 필터)의 모든 로그 및 이벤트는 Chukwa로 전송됩니다.

그런 다음이 데이터는 빌드 인 대시 보드로 시각화되고 분석됩니다. Chukwa는 데이터를 Amazon S3으로 전달 하고이 데이터의 사본이 Apache Kafka로 전송됩니다.

그런 다음 데이터는 Kafkas 라우팅 서비스와 함께 Amazon S3, Elastic Search 및 기타 2 차 Kafka와 같은 다양한 동기화 된 메커니즘으로 라우팅됩니다.

탄성 검색

이벤트 및 로그는 Chukwa, Kafka를 통해 흐르고 마지막 정지는 탄성 검색입니다.

AWS 백엔드에서 탄성 검색을 처리하는 약 150 개의 클러스터와 3500 개의 인스턴스가 있습니다.

탄성 검색의 실제 사용 사례는 고객이 경험 한 스트리밍 오류입니다. 고객 서비스는 고객의 세부 정보를 사용하여 오류를 검색 할 수 있으며 오류에 대한 세부 사항과 함께 오류가 시각화됩니다.

탄성 검색도 사용하여 시각화 할 수 있습니다. 가입, 로그인 및 사용량을 추적하십시오.

또한보십시오:

https : // docs.AWS.아마존.com/awsec2/최신/Userguide/Concepts.HTMLhttps : // www.로그인 워크.com/blogs/how-netflix-use-data-to-win-the-race/
https : // github.com/netflix/hystrix
https : // github.com/netflix/Zuul

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