Рубрика «netflix»

Адаптивные лимиты параллельных подключений в Netflix - 1

Компания Netflix одержима вопросом доступности сервисов. Мы уже не раз рассматривали его в нашем блоге и рассказывали, как нам удаётся достичь своих целей. Мы используем circuit breakers, лимиты параллельных подключений, тестирование с помощью намеренного внедрения ошибок (chaos testing) и многое другое. Сегодня мы представляем вам ещё один инновационный подход, который существенно повышает стабильность приложения при экстремальных нагрузках и позволяет избежать каскадных сбоев в работе сервисов — адаптивные лимиты параллельных подключений. Больше не нужно тратить силы, чтобы определить лимиты параллельных подключений, позволяющие системе поддерживать небольшое время отклика. В рамках этого анонса мы также выкладываем в открытый доступ простую Java-библиотеку с возможностями интеграции для сервлетов, управляющих программ и gRPC.
Читать полностью »

Netflix уменьшил время аварийного переключения с 45 до 7 минут без каких-либо затрат

Как Netflix эвакуируется из региона AWS за семь минут - 1

Изображение: Florida Memory. Доработано Opensource.com. CC BY-SA 4.0

Зимой 2012 года Netflix пережил длительный сбой, уйдя в отключку на семь часов из-за проблем с сервисом AWS Elastic Load Balancer в регионе US-East (Netflix работает на AWS — у нас нет собственных дата-центров. Всё ваше взаимодействие с Netflix происходит через AWS, кроме самого потокового видео. Как только вы нажмете Play, начинает загружаться видеопоток из нашей собственной сети CDN). Во время сбоя ни один пакет из региона US-East не доходил до наших серверов.

Чтобы такого больше не повторилось, мы решили создать систему аварийного переключения, устойчивую к сбоям базовых поставщиков услуг. Аварийное переключение (failover) — это система обеспечения отказоустойчивости, когда в случае сбоя основной системы автоматически активируется резервное оборудование.
Читать полностью »

Это письмо пришло мне на электронную почту. Я лишь немного отредактировал его, чтобы убрать некоторые личные данные. Рассказ длинный, поэтому прячу под кат:

Предыстория

[Ранее] я присоединился к компании Google в качестве технического директора. Я так полагаю, что это произошло после того, как Ларри то ли предложил, то ли лично попытался уволить всех менеджеров проектов, потому что посчитал, что лишь немногие их действия можно считать продуктивными.
Читать полностью »

Истории основания — это мифы

Истории основания компаний почти всегда неумышленно лгут. Взять Netflix:

Почему следует игнорировать истории основателей успешных стартапов - 1
«Netflix основан в этот день 20 лет назад, потому что Рид Хастингс не успел вернуть видеокассету»
Что на самом деле враньё

Рид Хастингс много раз говорил, что у него возникла идея Netflix, когда пришлось заплатить $40 штрафа за опоздание с возвратом в прокат видеокассеты с Apollo 13.

На самом деле это выдумка.

Это печально, потому что такие выдумки неминуемо вводят в заблуждение каждого, кто размышляет, как основать свою компанию [см. также ошибку хайндсайта — примеч. пер.].
Читать полностью »

Что мы читали в феврале: исходники Angular, итоги года в цифрах, распознавание кадров и другие полезные ссылки - 1

У нас больше тысячи сотрудников в разных отделах и с разными интересами. Иногда они делятся друг с другом полезными, интересными или просто забавными ссылками в корпоративном слаке. Я провел месяц, мониторя наши основные каналы, и собрал самые любопытные из них  — получилась экспериментальная сборная солянка рекомендаций от разработки, маркетинга, аналитики, медиасервисов и руководства. Надеюсь, что читатели Хабры найдут тут что-нибудь полезное на выходные и для себя.

Читать полностью »

Привет!

Давайте вернемся к периодически затрагиваемой у нас теме машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня речь пойдет об основных типах рекомендательных систем, их достоинствах и недостатках. Под катом — интересная статья Тоби Дейгла с кодом на Python,

Над катом — ссылка на большую презентацию нашего замечательного автора Сергея Николенко, чью книгу "Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей", написанную в соавторстве с Артуром Кадуриным и Екатериной Архангельской, мы просто не успеваем допечатывать. В презентации описаны основные типы рекомендательных систем и принципы их работы.

Читаем и комментируем!
Читать полностью »

Крупнейший в мире онлайн-кинотеатр Netflix рассматривает возможность полноценного запуска сервиса в России уже в 2018 году. Речь идет о запуске русскоязычного сайта с фильмами на русском языке, сказали «Роем!» два источника в российских онлайн-кинотеатрах.

Читать полностью »

Из блога Netflix Technology

Много лет основной целью системы персональных рекомендаций Netflix было выбрать правильные фильмы — и вовремя предложить их пользователям. С тысячами фильмов в каталоге и разносторонними предпочтениями клиентов на сотнях миллионов аккаунтов критически важно рекомендовать точные фильмы каждому из них. Но работа системы рекомендаций на этом не заканчивается. Что можно сказать о новом и незнакомом фильме, который вызовет ваш интерес? Как вас убедить, что он достоин просмотра? Очень важно ответить на эти вопросы, чтобы помочь людям открывать для себя новый контент, особенно незнакомые фильмы.

Один из вариантов решения проблемы — принять в учёт картинки или обложки для фильмов. Если картинка выглядит убедительно, то она служит толчком и неким визуальным «доказательством», что фильм достоин просмотра. На ней может быть изображён известный вам актёр, захватывающий момент вроде автомобильной погони или драматическая сцена, передающая суть фильма или сериала. Если мы покажем идеальную обложку фильма на вашей домашней странице (как говорится, картинка стоит тысячи слов), то возможно, только возможно, вы решитесь выбрать этот фильм. Это просто ещё одна вещь, в которой Netflix отличается от традиционных медиа: у нас не один продукт, а более 100 млн разных продуктов, а каждый из пользователей получает персональные рекомендации и персональные обложки.

Netflix подбирает оптимальные обложки фильмов для каждого зрителя - 1
Главная страница Netflix без обложек. Так исторически наши алгоритмы рекомендаций видели страницу
Читать полностью »

В современном мире существует огромное множество всевозможных качественных измерителей изображения. Неопытный и непросвещенный человек может запросто запутаться в разнообразии узкоспециализированных терминов, попасть на уловки маркетологов или необдуманно лишить себя очередных технологических новшеств.

Данная статья позволит разобраться в большинстве значимых характеристиках, самостоятельно сравнить разные технологии и ухищрения, а так же решить, какой именно девайс необходим Вам в зависимости от требований и экономического достатка.
Читать полностью »

Онлайн-школа английского Skyeng объявила о запуске двух зарубежных проектов: расширения для Google Chrome Subtly для жителей США, которое позволяет переводить слова из субтитров в фильмах на Netflix на девять языков мира и мобильное приложение Aword, тренажер для запоминания английских слов.

Читать полностью »