Netflix End of Series 1
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Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMask
By Alex Borysov, Ricky Gardiner BackgroundAt Netflix, we heavily use gRPC for the purpose of backend to backend communication. When we process a request it is often beneficial to know which fields the caller is interested in and which ones they ignore. Some response fields can be expensive to compute, some fields can require remote calls to other services. Remote calls are never free; they impose
How Netflix uses eBPF flow logs at scale for network insight
By Alok Tiagi, Hariharan Ananthakrishnan, Ivan Porto Carrero and Keerti Lakshminarayan Netflix has developed a network observability sidecar called Flow Exporter that uses eBPF tracepoints to capture TCP flows at near real time. At much less than 1% of CPU and memory on the instance, this highly performant sidecar provides flow data at scale for network insight. ChallengesThe cloud network infrast
Building Netflix’s Distributed Tracing Infrastructure
“@Netflixhelps Why doesn’t Tiger King play on my phone?” — a Netflix member via Twitter This is an example of a question our on-call engineers need to answer to help resolve a member issue — which is difficult when troubleshooting distributed systems. Investigating a video streaming failure consists of inspecting all aspects of a member account. In our previous blog post we introduced Edgar, our t
5分で学ぶ: カオスエンジニアリングの説明書
この記事はNew RelicのチーフエディタFredric Paulによる記事「Breaking to Learn: Chaos Engineering Explained」の翻訳です。 Netfilxは、ただのインターネット越しのお茶の間TVショーというわけではありません。カオスエンジニアリングという分野の産みの親となったのは、まさに必然といえるでしょう。 この概念は矛盾しているように見えます。もしくはB級SF映画の物語か。しかしそれは、複雑な現代的アーキテクチャにおけるレジリエンス（回復力）の改善を実現するために、必要とされてきています。 この記事では、カオスエンジニアは何か、どのように役に立つかについて述べていきます。まずは、カオスエンジニアリングをざっくり理解するために、少し歴史を紐解いていきましょう。 「カオス」を受け入れる Netflixは何年にも渡ってインフラストラクチャを進
AVIF for Next-Generation Image Coding
By Aditya Mavlankar, Jan De Cock¹, Cyril Concolato, Kyle Swanson, Anush Moorthy and Anne Aaron TL; DRWe need an alternative to JPEG that a) is widely supported, b) has better compression efficiency and c) has a wider feature set. We believe AV1 Image File Format (AVIF) has the potential. Using the framework we have open sourced, AVIF compression efficiency can be seen at work and compared against
Netflixで英語が勉強できる「LLN」がすごい！ 字幕の同時表示・速さ調整・辞書機能ありと至れり尽くせりだよ
» Netflixで英語が勉強できる「LLN」がすごい！ 字幕の同時表示・速さ調整・辞書機能ありと至れり尽くせりだよ 新年ということで、今年の目標を掲げた人も多いはず。わたしは英語をより深く学びたいと思っているのですが、タイミングよく、Netflixで最適なサービスを発見したんです。 それは「Language Learning with Netflix（以下 LLNと表記）」というサービス。 英語と日本語の字幕を同時に表示できるほか、セリフごとに巻き戻し・繰り返し・早送りができるなど至れり尽くせり。Netflixで好きな作品を観ながら、英語学習ができちゃうというわけなんです！ 【機能が充実しまくりなんです!!!】 Netflixユーザーなら無料で使えるこのサービス。Google ChromeのプラウザでNetflixを開くと、すぐに利用できます。 わたしはNetflixユーザーかつGoog
How Netflix microservices tackle dataset pub-sub
By Ammar Khaku IntroductionIn a microservice architecture such as Netflix’s, propagating datasets from a single source to multiple downstream destinations can be challenging. These datasets can represent anything from service configuration to the results of a batch job, are often needed in-memory to optimize access and must be updated as they change over time. One example displaying the need for d
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
Netflixにおけるフルサイクル開発者―開発したものが運用する - CARTA TECH BLOG
こんにちは。fluctでiOS/Android向けSDKの開発をしているarimuraです。この記事ではPhilip Fisher-Ogden、Greg Burrell、Dianne MarshによるFull Cycle Developers at Netflix — Operate What You Buildを私が翻訳したものを著者の許可のもとに掲載しています。元の記事は弊社の技術力評価会のインプットの一つとして共有されており、そこで興味を持ったのが翻訳するきっかけとなりました。 以下、2018年5月時点における情報を記載したものであり Netflix TechBlog「Full Cycle Developers at Netflix」より引用したものである。 Netflixにおけるフルサイクル開発者―開発したものが運用する 2012年―Netflixでの重要なサービスの運用は骨の折れ
A Netflix Web Performance Case Study – Dev Channel – Medium
tl;dr: There are no silver bullets to web performance. Simple static pages benefit from being server-rendered with minimal JavaScript. Libraries can provide great value for complex pages when used with care. Netflix is one of the most popular video streaming services. Since launching globally in 2016, the company has found that many new users are not only signing up on mobile devices but are also
Beyond Interactive: Notebook Innovation at Netflix
By Michelle Ufford, M Pacer, Matthew Seal, and Kyle Kelley Notebooks have rapidly grown in popularity among data scientists to become the de facto standard for quick prototyping and exploratory analysis. At Netflix, we’re pushing the boundaries even further, reimagining what a notebook can be, who can use it, and what they can do with it. And we’re making big investments to help make this vision a
Netflix のデータパイプラインを読み解きたい - ブログ・ア・ラ・クレーム
Netflix はマイクロサービスアーキテクチャ界においてプロダクションで成功例を積んでいる、いわば大先輩だと思われます。 彼らは数多くのイベント登壇や techblog の記事、 GitHub 上による OSS の公開を行っており、それらからアーキテクチャやその変遷を垣間見ることができると考えています。 本記事では筆者が最近悩んでいる、マイクロサービス前提の世界でのログ収集基盤において、 Netflix の様々な事例を調べた結果をつらつら書いていこうと思います。 あらかじめ本記事は正確性を担保しておらず、あくまで筆者個人が調べることができた範囲での記述に留まることをお断りさせていただきます。 Suro: 分散データパイプライン 2015 年くらいにメンテが止まってしまったのですが、分散データパイプラインをうたう Suro というソフトウェアが存在しました。 Suro に関しては解説記事も
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Serving Netflix Video Traffic at 400Gb/s and Beyond
NetflixによるgRPCを使った実用的なAPIデザイン
どうやってうまくいっているのか？Netfixが教える、インシデントからの学び方 - QCon New YorkでのRyan Kitchens氏の講演より
SSH strategy: Uber, Facebook, and Netflix
TechRepublic: News, Tips & Advice for Technology Professionals
Chaos Engineering 補足 - 宇宙行きたい
