Testing Distributed Systems
Skip to the content. List of resources on testing distributed systems curated by Andrey Satarin. If you are interested in my other stuff, check out public talks. For any questions or suggestions you can reach out to me on Twitter, Bluesky @asatarin.bsky.social or other platforms. Table of Contents Overview of Testing Approaches Research Papers Bugs Testing Fault Tolerance Resilience In Complex Ada
A Design Analysis of Cloud-based Microservices Architecture at Netflix
1. IntroductionNetflix has been among the best online subscription-based video streaming services in the world ([12]) for many years, accounting for over 15% of the world’s Internet bandwidth capacity. In 2019, Netflix already acquired over 167 million subscribers, with more than 5 million new subscribers added every quarter, and operates in more than 200 countries. More specifically, Netflix’s su
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
NetflixによるgRPCを使った実用的なAPIデザイン
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
RecSysOps: Best Practices for Operating a Large-Scale Recommender System
RecSysOps: Best Practices for Operating a Large-Scale Recommender SystemAI-enhanced description The document discusses best practices for operating large-scale recommender systems, highlighting the dynamic nature of the environment and the importance of quick issue detection and resolution. Key lessons include implementing established testing practices, monitoring data accuracy, understanding stak
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
Netflix OSS／Eurekaで遊ぶ - CLOVER🍀
前々からちょっと興味のあったNetflix OSS、ちょっとずつ触ってみようかなと思いまして。 名前はかなり見るので、自分が使うことになるかどうかはかなり不透明ではありますが、知識として知っておくのはよいのではないかなと。 Netflix OSS＋Spring Cloudで概要を知るなら、こちらの資料がわかりやすいと思いました。 Spring Boot + Netflix Eureka Eureka で、まずはEurekaから試してみようかなと思います。 GitHub - Netflix/eureka: AWS Service registry for resilient mid-tier load balancing and failover. どういうものかというと、内部DNSの代わり…？サービスディスカバリというらしいです。 登場人物としては、Eureka ServerとEureka
Delta - Netflixの開発したデータ同期および拡張のためのプラットフォーム
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Inca — Message Tracing and Loss Detection For Streaming Data @Netflix
by Allen Wang, Real Time Data Infrastructure At Netflix, our real time data infrastructure have embraced the multi-cluster Kafka architecture and Flink powered stream processing platform, which enable us to deliver trillions of messages per day. This architecture is described in detail in the above blogs and is illustrated in the diagram below. This architecture centers on the concept of “stream”
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
Data Compression for Large-Scale Streaming Experimentation
Julie (Novak) Beckley, Andy Rhines, Jeffrey Wong, Matthew Wardrop, Toby Mao, Martin Tingley Ever wonder why Netflix works so well when you’re streaming at home, on the train, or in a foreign hotel? Behind the scenes, Netflix engineers are constantly striving to improve the quality of your streaming service. The goal is to bring you joy by delivering the content you love quickly and reliably every
DBLog: A Generic Change-Data-Capture Framework
Andreas Andreakis, Ioannis Papapanagiotou OverviewChange-Data-Capture (CDC) allows capturing committed changes from a database in real-time and propagating those changes to downstream consumers [1][2]. CDC is becoming increasingly popular for use cases that require keeping multiple heterogeneous datastores in sync (like MySQL and ElasticSearch) and addresses challenges that exist with traditional
データサイエンティストに優しいフレームワーク「Metaflow」、Netflixがオープンソース化
Netflixは2019年12月3日（現地時間）、データサイエンスプロジェクトを迅速かつ容易に構築、管理するためのフレームワーク「Metaflow」をオープンソースソフトウェアとして公開した。 MetaflowはNetflixが開発したPythonライブラリ。コンテンツ配信やビデオエンコーディングの最適化など、社内の何百ものユースケースに2年間、Metaflowを用いてデータサイエンスを適用してきたという。 なぜMetaflowを開発したのか Metaflowの開発が始まる前、Netflixの機械学習インフラチームはデータサイエンティストに対して社内では何が困難なのかをインタビューした。大規模なデータの扱いやモデル作り、最新GPUに関した回答が集まると当初は考えていたものの、予想は外れた。 最も困難だったのは、「バージョン1」のローンチに到達するまであまりにも時間がかかることだったという。
Open-Sourcing Metaflow, a Human-Centric Framework for Data Science
by David Berg, Ravi Kiran Chirravuri, Romain Cledat, Savin Goyal, Ferras Hamad, Ville Tuulos tl;dr Metaflow is now open-source! Get started at metaflow.org. Netflix applies data science to hundreds of use cases across the company, including optimizing content delivery and video encoding. Data scientists at Netflix relish our culture that empowers them to work autonomously and use their judgment to
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
Building and Scaling Data Lineage at Netflix to Improve Data Infrastructure Reliability, and…
By: Di Lin, Girish Lingappa, Jitender Aswani Imagine yourself in the role of a data-inspired decision maker staring at a metric on a dashboard about to make a critical business decision but pausing to ask a question — “Can I run a check myself to understand what data is behind this metric?” Now, imagine yourself in the role of a software engineer responsible for a micro-service which publishes dat
Anomaly Detection for Data Quality and Metric Shifts at Netflix
Anomaly Detection for Data Quality and Metric Shifts at Netflix In the course of transforming, publishing and visualizing data, there’s risk of “bad data” creeping into your output at every turn, hurting data credibility and distracting teams from investigating real metric shifts. How does Netflix prevent bad data from causing bad decision-making? We use a variety of techniques to automate the bas
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Auto-Diagnosis and Remediation in Netflix Data Platform
GitHub - Netflix/repokid: AWS Least Privilege for Distributed, High-Velocity Deployment
Netflix開発のMLワークフローツール，Metaflowを試してみた【概要編】 - Qiita
