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Re-Architecting the Video Gatekeeper(一)

Lorry_Lu / 2545人閱讀

摘要:更壞的,事件可能偶爾丟失,這將導致標題不能上線,知道某一個標題運營人員發(fā)現(xiàn)可能有問題。

原文 https://medium.com/netflix-te...

本文介紹了了內(nèi)容配置工程團隊使用Hollow,一個Netflix OSS技術,重新架構與簡化我們內(nèi)容管道上的基礎組件 - 在流程中交付巨大業(yè)務價值。

上下文

每個在Netflix服務上的電影和秀都被精心處理以提供最佳的觀看體驗。團隊對處理主要負責標題運營(Title Operation)。標題運營會確認,除了:

我們確保合同符合規(guī)范 - 我們?yōu)槊總€標題配置的視頻日期時間段與位置是正確的。

視頻的標題,字幕,第二音軌都被翻譯并被正確分發(fā)到世界各地。

標題名與概要都可用并被翻譯。

每個國家都有合適的觀影等級

當標題達到了以上需求的最低要求,它就可以發(fā)布到服務上上線。Gatekeeper是在Netflix負責評估網(wǎng)站上視頻和資產(chǎn)的“活躍度”。在Gatekeeper批準前標題對于會員是不可見的 - 如果它驗證不了設置,它會指出從客戶體驗基線上缺了什么來輔助標題運營(Title Operation)。

Gatekeeper通過聚合多個上游系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來完成預處理任務,使用合適的業(yè)務邏輯,生產(chǎn)和輸出每個國家每個視頻的詳細狀態(tài)。

技術

Hollow, 是我們幾年前發(fā)布的OSS技術。并被描述為一種靠近緩存的全高密度(total high-density near cache)技術:

全:在每個節(jié)點上都緩存著這個數(shù)據(jù)集 - 沒有驅(qū)逐策略,沒有緩存命中丟失。

高密度:編碼,解碼,反重復技術都被用來數(shù)據(jù)集上的內(nèi)存指紋。

靠近:在每個需要存取數(shù)據(jù)集的實例上都有RAM上的緩存。

對于這個全(total)技術有一個令人興奮的內(nèi)容 - 因為我們不需要擔心清除內(nèi)存中的數(shù)據(jù)項,我們可以對內(nèi)存中的數(shù)據(jù)集展示做一些假設與預計算,沒有這個特性是不可能的。結(jié)果是,對許多數(shù)據(jù)集,提高了很大的內(nèi)存使用效率。而在傳統(tǒng)的部分緩存方案上你可能會想是否你只緩存了5%的數(shù)據(jù)集,或者你需要被10%保留足夠的空間用來得到一個可接受的命中/丟失率 - 使用同樣的內(nèi)存Hollow可以緩存100%的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)并得到100%的命中率。

很明顯,如果你有100%的命中率,你可以消除所有訪問你數(shù)據(jù)的IO需求 - 并可以更有效的提高數(shù)據(jù)訪問效率,可以開啟更多可能性。

現(xiàn)狀

在不久以前,Gatekeeper是一個完全的事件驅(qū)動系統(tǒng)。當任何上游系統(tǒng)對視頻有改動,系統(tǒng)會發(fā)送給Gatekeeper發(fā)送一個事件。Gatekeeper會對那條事件進行響應,進入每一個它的上游服務,收集必要的輸入數(shù)據(jù)來評估視頻與它的對應資產(chǎn)的活躍性。它會產(chǎn)生一條輸出記錄來輸出這條視頻的詳細狀態(tài)。

這個模型有一些相關的問題:

這個進程完全與IO綁定,并對上游系統(tǒng)產(chǎn)生了很大的負載。

因此,這些事件會將一天的吞吐隊列化并產(chǎn)生處理的延遲,導致標題的處理不能及時的上線。

更壞的,事件可能偶爾丟失,這將導致標題不能上線,知道某一個標題運營人員發(fā)現(xiàn)可能有問題。

為了減輕這些問題可以“清掃”目錄讓視頻可以匹配特定的查詢條件(比如,計劃下周上線)可以讓事件自動注入到處理隊列中。不幸的是,這種方式會往隊列中增加更多的事件,會使問題更加惡化。

很明顯,很有必要改變方向。

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