Netflix architettura software

Netflix architettura software. Che si tratti di concettualizzare un’architettura di sistema di alto livello, di progettare un sistema di streaming video on-demand o di delineare i livelli e le operazioni cloud per l’elaborazione video, le sfide presentate nella progettazione di un sistema possono essere tanto intriganti quanto complesse. Questo articolo si addentra nel labirinto della progettazione del sistema Netflix, analizzando i componenti e le sfumature tecniche che lo rendono un leader del settore. Il nostro obiettivo è quello di fornire informazioni sui meccanismi che guidano Netflix, e di spiegare nei dettagli la Netflix architettura software.

Nel suo nucleo, Netflix opera come servizio di streaming su abbonamento, offrendo una vasta libreria di film e serie TV, sia di produzione propria che di contenuti in licenza.

Progettazione di Netflix architettura software: Componenti e architettura
L’esperienza di streaming senza soluzione di continuità di cui godiamo su Netflix non è solo il risultato di una vasta libreria di contenuti, ma è la testimonianza di un’architettura di sistema meticolosamente realizzata. Analizziamo la meraviglia architettonica che alimenta Netflix, esplorando i componenti chiave che orchestrano la magia.

1. App client
   L’applicazione client è il fulcro dell’esperienza Netflix, un’interfaccia versatile accessibile su diversi dispositivi, dai telefoni cellulari e tablet ai televisori e ai computer portatili. Il design facile da usare è un segno distintivo, che migliora la visione.

Caratteristiche come la continuità tra i dispositivi e le raccomandazioni video intelligenti testimoniano l’impegno di Netflix per un’esperienza utente (UX) eccezionale.

Aspetti tecnici. Tecnologia front-end: Netflix utilizza React.js per il suo front-end, assicurando un’interfaccia fluida e reattiva. La scelta è motivata dalla velocità, dalla durata e dalle elevate prestazioni di React.js.

2. Backend
   Netflix adotta un’architettura a microservizi per il suo sistema basato sul cloud, bilanciando i carichi di lavoro pesanti e leggeri senza soluzione di continuità. Il backend, alimentato da Java, MySQL, Gluster, Apache Tomcat, Hive, Chukwa, Cassandra e Hadoop, comprende componenti software piccoli e gestibili che operano a livello di API.

Servizi chiave del backend:

• Servizio utenti e autenticazione: Garantisce un accesso sicuro ed esperienze personalizzate.
• Gestione degli abbonamenti: Gestisce gli abbonamenti degli utenti e i processi di fatturazione.
• Servizio video: Gestisce i metadati, l’indicizzazione e il recupero dei video.
• Servizio TransCoder: Responsabile della transcodifica video e dell’adattamento del formato.
• Ricerca globale: Permette di scoprire i contenuti in modo efficiente.

Le responsabilità del backend vanno oltre la semplice applicazione di streaming video, comprendendo l’elaborazione dei video, l’inserimento dei contenuti, la gestione del traffico di rete e la distribuzione delle risorse su server globali, una sinfonia orchestrata principalmente da Amazon Web Services (AWS).

3. Il cloud
   Con l’aumento della domanda di contenuti, Netflix ha adottato una strategia di migrazione al cloud e ha migrato la sua infrastruttura IT al cloud pubblico. Operando sia su Amazon Web Services che su Open Connect (il CDN personalizzato di Netflix), questi servizi cloud lavorano insieme per elaborare e fornire contenuti in modo efficiente agli utenti finali.
4. CDN (Content Delivery Network) per ridurre al minimo la latenza e massimizzare le prestazioni
   Un elemento cruciale dell’architettura di Netflix, il CDN è una rete di server distribuita a livello globale. Quando si preme il tasto play, il video viene trasmesso dal server più vicino, riducendo in modo significativo i tempi di risposta.

Caratteristiche principali della CDN:

• Replicazione dei contenuti: I video sono replicati in più sedi, garantendo la vicinanza agli utenti e un numero minimo di salti di dati.
• Efficienza del caching: Le macchine CDN sfruttano la cache per servire i video principalmente dalla memoria.
• Diversità dei server: I video meno popolari raggiungono gli utenti attraverso server situati in diversi centri dati.

5. Open Connect: Rete di distribuzione dei contenuti personalizzata di Netflix
   Open Connect, la rete di distribuzione dei contenuti interna a Netflix, è al centro della scena per l’archiviazione e la distribuzione di film e spettacoli televisivi a livello globale. I consigli cinematografici personalizzati di Netflix si trasformano in un’esperienza di visione su misura grazie all’utilizzo dei dati, garantendo un viaggio cinematografico distintivo e accattivante per ogni utente.

Netflix architettura software: architettura di backend del design del sistema netflix
Dietro l’esperienza di streaming senza soluzione di continuità che caratterizza Netflix si nasconde una solida architettura di backend, che orchestra tutto, dall’elaborazione dei contenuti alla distribuzione globale.

Design del backend di Netflix decodificato

1. ELB e bilanciamento del carico:

Livello 1: Il viaggio inizia con l’Elastic Load Balancer (ELB) di AWS, che utilizza un’architettura a due livelli per il bilanciamento del carico tra le diverse zone. La programmazione round-robin basata su DNS assicura una distribuzione uniforme delle richieste.
Livello 2: un array di istanze di bilanciamento del carico nel secondo livello bilancia ulteriormente il carico, utilizzando un bilanciamento del carico round-robin all’interno della stessa zona.

2. Gateway API con ZUUL:

L’ELB passa senza problemi il testimone al gateway API, dove Netflix utilizza ZUUL. Sulle istanze AWS EC2, ZUUL è il gatekeeper per l’instradamento dinamico, il monitoraggio e la sicurezza. Le sue capacità di instradamento si basano su parametri di query, URL e percorso, garantendo una gestione efficiente delle richieste.

3. Architettura a microservizi:

L’architettura a microservizi è la pietra angolare del backend di Netflix e consente ai singoli servizi di operare in modo indipendente. Questo approccio aumenta la scalabilità, la flessibilità e l’isolamento dai guasti.

4. Hystrix per la resilienza:

Per affrontare le dipendenze e i potenziali guasti, Netflix impiega Hystrix, una potente libreria che isola i microservizi. Riduce al minimo i guasti isolando i punti di accesso tra i servizi, garantendo meccanismi fail-fast, monitoraggio in tempo reale e recupero rapido.

5. Pipeline di elaborazione del flusso:

Le attività degli utenti e i dati storici intraprendono un viaggio attraverso la stream processing pipeline. Trasformati in un’esperienza di visione su misura, questi dati costituiscono la spina dorsale delle raccomandazioni cinematografiche personalizzate di Netflix, garantendo un viaggio cinematografico unico e coinvolgente per ogni utente.

6. Strumenti di elaborazione dei Big Data:

Netflix sfrutta l’abilità degli strumenti di elaborazione dei big data come AWS, Hadoop e Cassandra. Questi strumenti scavano in profondità nel vasto bacino di dati degli utenti, estraendo preziose informazioni che contribuiscono a migliorare l’esperienza complessiva dello streaming.

Navigazione nella complessità con Hystrix
Sebbene l’architettura di backend di Netflix sia una meraviglia, non sfugge alle sfide dei sistemi distribuiti, dove le interdipendenze tra i server possono introdurre latenza e potenziali singoli punti di guasto. Ecco Hystrix, un guardiano contro i guasti a cascata.

Questa libreria garantisce meccanismi fail-fast, recupero rapido, monitoraggio in tempo reale e controllo operativo, attenuando l’impatto delle dipendenze in un sistema distribuito complesso.

Architettura a microservizi di Netflix: Architettura a microservizi del design del sistema Netflix
Nell’intricata danza di Netflix architettura software backend, i microservizi emergono come eroi non celebrati, orchestrando una sinfonia di esperienze di streaming senza soluzione di continuità. Scopriamo come Netflix sfrutta la potenza dei microservizi e il ruolo critico dei servizi stateless in questa meraviglia tecnologica.

L’odissea dei microservizi di Netflix architettura software
L’adozione di microservizi nell’architettura del backend di Netflix segna un cambiamento fondamentale, consentendo implementazioni agili ed un controllo granulare sulle prestazioni di ciascun servizio. Questa scelta architettonica si allinea perfettamente con la natura dinamica dello streaming di contenuti, consentendo rapidi adattamenti e miglioramenti.

Deploy più rapido ed isolamento:

Uno dei vantaggi principali dell’adozione dei microservizi è l’agilità del processo di deply. Qualsiasi modifica o aggiornamento di un servizio specifico può essere eseguito rapidamente senza interrompere l’intero sistema. Questo accelera i cicli di sviluppo e facilita la perfetta integrazione di nuove funzionalità e miglioramenti.

Nel mondo dei sistemi distribuiti, la capacità di isolare rapidamente i problemi è fondamentale. Con i microservizi, l’impatto di un’anomalia o di un problema di prestazioni in un servizio può essere circoscritto, evitando che si propaghi a cascata sull’intero sistema. Questo isolamento garantisce che gli utenti subiscano interruzioni minime anche di fronte a potenziali problemi.

Tipi di servizi: Critici e Senza stato
L’ecosistema di microservizi di Netflix è suddiviso in due tipi principali in base alla funzionalità: servizi critici e servizi stateless.

1. Servizi critici: Garantire la continuità.
   Definizione: I servizi critici sono quelli con cui gli utenti interagiscono frequentemente. Questi servizi sono volutamente mantenuti indipendenti dagli altri, per garantire che anche in caso di fail-over gli utenti possano eseguire senza problemi le operazioni essenziali.

Ruolo di Netflix architettura software: I servizi critici fungono da spina dorsale delle interazioni con gli utenti, fornendo loro una base affidabile per interagire con la piattaforma. La loro indipendenza garantisce che le operazioni di base rimangano inalterate, offrendo agli utenti un’esperienza coerente.

2. Servizi stateless: Sostenere l’alta disponibilità.
   Definizione: I servizi stateless servono le richieste API ai clienti e sono progettati per continuare a lavorare senza problemi con altre istanze, anche se un server subisce un guasto. Questo design privilegia l’alta disponibilità e il servizio ininterrotto.

Ruolo nell’architettura di Netflix: I servizi stateless sono i cavalli di battaglia che gestiscono le richieste API, assicurando che le interazioni con gli utenti procedano senza intoppi. La loro strategia di distribuzione, non influenzata dai guasti dei singoli server, garantisce un livello di disponibilità del servizio sempre elevato.

API REST: Colmare il divario con i clienti
Nel panorama dei microservizi, le API REST sono fondamentali come mezzo primario di interazione tra servizi e clienti. Netflix sfrutta la semplicità e l’efficienza delle API REST per facilitare la comunicazione senza soluzione di continuità, garantendo un’esperienza utente reattiva e dinamica.

Come si svolge l’elaborazione dei dati nell’app Netflix?
Quando si fa clic sull’allettante pulsante play di Netflix, inizia un complesso balletto di elaborazione dei dati che garantisce un’esperienza di streaming a dir poco perfetta. In questo segmento sveliamo le complessità della pipeline di evoluzione di Netflix, concentrandoci sul ruolo di Kafka e Apache Chukwa nella gestione di enormi volumi di dati con un’efficienza sorprendente.

L’odissea dell’ingestione dei dati di Netflix
Netflix vanta un’impressionante pipeline di elaborazione dei dati, in grado di gestire in modo efficiente una quantità astronomica di dati ad ogni clic sul video. Questo comporta l’uso di due attori chiave – Kafka e Apache Chukwa – che lavorano in tandem per ingerire, elaborare e instradare vasti eventi di dati.

1. Kafka: L’agitatore di dati.
   Definizione: Kafka funge da spina dorsale per lo spostamento dei dati da un punto all’altro del sistema Netflix. Gestisce in modo efficiente il volume colossale di eventi di dati generati durante le interazioni con gli utenti.

Ruolo nell’architettura di Netflix:

• Ingestion Magnitude: Netflix elabora ogni giorno ben 500 miliardi di eventi di dati, consumando ben 1,3 petabyte di dati e raggiungendo un picco di 8 milioni di eventi al secondo durante le ore di punta.
• Tipi di dati: Questi eventi vanno dai log degli errori e dalle attività dell’interfaccia utente alle metriche delle prestazioni, alle attività di visualizzazione dei video e agli eventi diagnostici.

2. Apache Chukwa: Il raccoglitore e l’analizzatore di dati.
   Definizione: Apache Chukwa è un sistema di raccolta dati open-source che si integra perfettamente con l’architettura di Netflix. Raccoglie e analizza i log e gli eventi da diverse parti del sistema.

Caratteristiche principali:

• Costruito su strutture robuste: Chukwa sfrutta la scalabilità e la robustezza di HDFS (Hadoop Distributed File System) e del framework MapReduce.
• Monitoraggio e analisi: Chukwa fornisce un kit di strumenti per il monitoraggio e l’analisi potente e flessibile dei dati raccolti.
• Memorizzazione degli eventi: Gli eventi raccolti da Chukwa sono scritti nel formato di sequenza di file Hadoop e memorizzati in S3.

Pipeline di evoluzione: Da Kafka a Hadoop e oltre
La pipeline di evoluzione di Netflix prevede il flusso orchestrato di dati da Kafka ad Apache Chukwa e infine ad Hadoop per un’ulteriore elaborazione.

• Da Kafka a Chukwa: I dati fluiscono senza soluzione di continuità da Kafka a Chukwa, dove vengono raccolti, monitorati e analizzati.
• Da Chukwa a Hadoop: Gli eventi vengono scritti nel formato di sequenza di file di Hadoop, che risiede nell’archivio dati scalabile e distribuito di S3.
• Elaborazione batch: Il team Big Data si occupa dell’elaborazione di questi file Hadoop memorizzati attraverso l’elaborazione batch a intervalli di un’ora o di un giorno.

Elaborazione in tempo reale: Il vantaggio di Kafka
Per gestire gli eventi online in tempo reale, Chukwa alimenta il traffico a Kafka, che funge da porta principale nell’elaborazione dei dati di Netflix. Kafka sposta in modo efficiente i dati verso vari sinks come S3, Elasticsearch e Kafka secondario, garantendo la reattività in tempo reale.

Meccanismo di routing: Il framework Apache Samza orchestra l’instradamento dei messaggi all’interno di Kafka, assicurando transizioni fluide tra le varie destinazioni.

Filtraggio dei dati e flussi Kafka: Un delicato equilibrio
Il traffico inviato da Chukwa a Kafka può essere costituito da flussi completi o filtrati. Se ci sono flussi filtrati, il sistema richiede un filtraggio aggiuntivo. Un router gestisce in modo elegante questa complessità, passando senza problemi i dati da un argomento Kafka a un altro.

Pipeline di streaming Netflix: progettazione del sistema netflix pipeline di streaming
Vi siete mai chiesti perché l’immagine associata a un video su Netflix è unica per voi? Il segreto sta nell’intricato processo di selezione di Netflix, in cui la serie TV viene scelta in base alla cronologia delle visualizzazioni e alle preferenze dell’utente. Questo tocco personalizzato garantisce che ogni utente veda un’immagine che evidenzia l’aspetto più rilevante di un video, migliorando l’esperienza complessiva dello streaming.

Pipeline dei dati di streaming: La spina dorsale dei dati di Netflix
Al centro del motore di analisi e raccomandazione di Netflix risiede la Streaming Data Pipeline, un robusto framework responsabile della gestione della generazione, dell’elaborazione e del movimento continui di eventi di microservizi in tempo quasi reale. Questa pipeline garantisce che le interazioni con la piattaforma vengano analizzate senza problemi e tradotte in raccomandazioni personalizzate.

Comprendere i dati in streaming: Un flusso costante di informazioni
I dati in streaming si riferiscono a informazioni generate continuamente da varie fonti, che arrivano simultaneamente e in piccole quantità. Si tratta di file di log, acquisti di e-commerce, interazioni sui social media e altro ancora. Netflix non si limita a registrare una marea di dati, ma li sfrutta attivamente come un tesoro di informazioni.

Caratteristiche principali dei dati in streaming:

• Generazione continua
• Piccole dimensioni dei record (ordine di Kilobyte)
• Diversi tipi di dati

Il ruolo di Apache Kafka: Progettazione del sistema Netflix Il ruolo di Apache Kafka
Netflix si affida ad Apache Kafka come perno per l’eventing, la messaggistica e l’elaborazione dei flussi. Kafka funge da canale di comunicazione tra i vari punti e studi all’interno di Netflix, fungendo da spina dorsale per l’elaborazione dei dati in tempo reale.

Utilizzo di Kafka da parte di Netflix: Uno standard per gli eventi
Kafka facilita la comunicazione senza soluzione di continuità all’interno di Netflix, assicurando che gli eventi dei microservizi, compresi quelli catturati da servizi come Viewing History e Beacon, siano trasmessi in modo efficiente per un’ulteriore elaborazione.

Apache Chukwa e l’analisi dei dati in streaming
Apache Chukwa entra in scena come sistema di raccolta dati open-source che si armonizza con l’architettura del sistema di Netflix. Costruito sulle solide fondamenta di HDFS e MapReduce, Chukwa raccoglie, monitora e analizza i dati provenienti da diversi componenti del sistema.

I dati vengono poi scritti nel formato di sequenza di file Hadoop (S3), pronti per un’ulteriore elaborazione.

Apache Spark e le raccomandazioni di film
Netflix utilizza Apache Spark, un motore di analisi unificato open-source, e l’apprendimento automatico per alimentare il suo motore di raccomandazione dei film. La richiesta dell’utente in tempo reale attiva l’analisi della popolarità del gioco, del tasso di fruizione, della cronologia di visione e delle valutazioni passate, dando luogo a suggerimenti di contenuti personalizzati.

Elasticsearch: Approfondimento e risoluzione dei problemi
Per la visualizzazione dei dati, l’assistenza ai clienti e il rilevamento degli errori all’interno del sistema, Netflix si rivolge a Elasticsearch. Questo motore di ricerca, basato sulla libreria Lucene, fornisce un motore di ricerca full-text distribuito e multitenant, completo di interfaccia web HTTP e documenti JSON senza schema.

Vantaggi di Elasticsearch per Netflix:

• Visualizzazione dei dati
• Assistenza clienti
• Rilevamento degli errori e risoluzione dei problemi

Conclusione Netflix architettura software

In conclusione, le complessità del design di Netflix architettura software e dell’architettura del backend svelano una sinfonia di brillantezza tecnologica. L’adozione di microservizi e servizi stateless garantisce rapidità di implementazione e alta disponibilità, mentre strumenti come Hystrix proteggono da guasti a cascata in questo complesso sistema distribuito.

In particolare, gli intricati algoritmi analizzano le preferenze degli utenti, garantendo un’esperienza visiva unica e coinvolgente. Da Apache Kafka, che funge da canale di trasmissione dei dati, ad Apache Spark, che fornisce raccomandazioni sui film, fino a Elasticsearch, che illumina le informazioni, ogni componente è fondamentale per creare un’esperienza di streaming unica e affascinante.

Senza dubbio, il design del sistema di Netflix testimonia il suo impegno a rimanere all’avanguardia dell’innovazione, assicurando che l’intrattenimento di ogni utente sia un’esperienza di visione e un capolavoro personalizzato nel vasto regno dell’intrattenimento in streaming.

(fonte)

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