米動画配信のNetflix、Chaos MonkeyのおかげでAmazon EC2のメンテナンスリブートを難なく乗り切る
Amazon EC2は9月末、その内部で使用しているXenハイパーバイザのセキュリティリスクに対処するため、全インスタンスの約10％にあたるインスタンスに対して段階的にリブートを行うメンテナンスを実行していました。 リブートをユーザーが回避する手段はなく、AWSから事前に通知を受けたユーザーはリブートによってデータを失ったりシステムがダウンしたりしないように、何らかの処置をする必要がありました。 AWS上で大規模なシステムを運用しつつもこのメンテナンスリブートを難なく乗り切ったのが、米国で動画配信サービスなどを運用するNetflixです。その理由は同社が開発したChaos Monkeyというツールにありました。 同社のブログにポストされた記事「A State of Xen - Chaos Monkey & Cassandra」で、その顛末が紹介されています。 Chaos Monkeyによっ
Reactive Programming in the Netflix API with RxJava
by Ben Christensen and Jafar Husain Our recent post on optimizing the Netflix API introduced how our web service endpoints are implemented using a reactive programming model for composition of asynchronous callbacks from our service layer. This post takes a closer look at how and why we use the reactive model and introduces our open source project RxJava — a Java implementation of Rx (Reactive Ext
System Architectures for Personalization and Recommendation
by Xavier Amatriain and Justin Basilico In our previous posts about Netflix personalization, we highlighted the importance of using both data and algorithms to create the best possible experience for Netflix members. We also talked about the importance of enriching the interaction and engaging the user with the recommendation system. Today we’re exploring another important piece of the puzzle: how
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