Python und Netflix: Was passiert, wenn Sie einen Film streamen?

Wissen Sie, was Netflix ist und wie dieser Streaming-Riese Python in seinen verschiedenen Bereichen wie Betrieb, maschinelles Lernen, Informationssicherheit usw. verwendet.

Das One-Stop-Ziel für jeden Filmfan ist natürlich Netflix. Aber was ist, wenn Sie Ihren Lieblingsfilm gesehen haben und dieser ab und zu puffert? Sie würden einfach die Anwendung herunterfahren und eine andere Option auswählen. Aber wie verwaltet es den Datenverkehr von Millionen von Benutzern schnell? Dank an . In diesem Artikel untersuchen wir, wie Netflix Python verwendet.

Lassen Sie uns zunächst einen kurzen Blick auf die Themen werfen, die diesen Artikel füllen:



Also lasst uns anfangen. :) :)

Einführung in Netflix

Netflix-Logo - Wie Netflix Python-Edureka verwendetNetflix ist ein amerikanisches Unternehmen, das Video-on-Demand-Dienste (VOD) erbringt. Netflix hat seinen Hauptsitz in Los Gatos, Kalifornien, und hat weltweit rund 148 Millionen Abonnenten. Die Zahl wächst jedoch täglich weiter. In einem Zeitraum von ungefähr zwei Jahrzehnten hat sich Netflix zum „König des Clans“ für die größten Fernsehserien und Filme der Welt entwickelt. Die am schnellsten wachsende Marke Amerikas zu sein und 2019 einen Umsatz von 20,5 Milliarden US-Dollar zu erzielen, reicht aus, um ein „Blickfang“ zu sein und damit alle technologischen Bereiche zu interessieren.

Basierend auf demselben Interessensgebiet hat Netflix gezeigt, wie es die am häufigsten verwendete Sprache verwendet. Python für seine Infrastruktur.

Lassen Sie uns nun sehen, wie Netflix Python tatsächlich verwendet.

Wie verwendet Netflix Python?

„Wir verwenden Python während des gesamten Lebenszyklus von Inhalten, von der Entscheidung, welche Inhalte finanziert werden sollen, bis hin zum Betrieb des CDN, das das endgültige Video für 148 Millionen Mitglieder bereitstellt“ - Ingenieure bei Netflix

Bereich from Administrative Domänen zu Zuverlässigkeit und Data Science zu usw. verwendet Netflix Python für nahezu jeden Geschäftsbereich.

Schauen wir uns nun genauer an, wie wird in verschiedenen Domänen bei Netflix verwendet:

Öffnen Sie Connect:

Das CDN (Content Delivery Network), das Netflix verwendet, ist Open Connect. Open Connect wird im Grunde genommen angezeigt, wenn Sie auf die Schaltfläche 'Wiedergabe' klicken. Der gesamte an den Endbenutzer gelieferte Inhalt wird von diesem CDN verwaltet.

Open Connect erfordert verschiedene andere Softwaresysteme zum Entwerfen, Erstellen und Betreiben, die wiederum in Python geschrieben sind. Nicht nur das, die diesem CDN zugrunde liegenden Netzwerkgeräte sind Python-Anwendungen, da Python bei der Lösung von Netzwerkproblemen eine herausragende Rolle spielt.

Demand Engineering Team:

Das Demand Engineering-Team ist verantwortlich für die regionalen Failover der Netflix-Cloud, die Verkehrsverwaltung, das Capacity Operations Management (unter Berücksichtigung der Grenze, bis zu der der Inhalt gewartet werden kann) und die Flotteneffizienz. Die von diesem Team verwendeten Python-Elemente sind:

NumPy und SciPy:

und SciPy sind die Bibliotheken für das wissenschaftliche Rechnen. Netflix verwendet diese Python-Bibliotheken, um numerische Analysen durchzuführen und so die Verwaltung regionaler Failover zu ermöglichen.

Boto3:

Boto3 ist das Software Development Kit (SDK) von für Python. Dies hilft Python-Entwicklern, Python in AWS zu integrieren, wodurch die Entwicklung in der Infrastruktur ermöglicht wird.

RQ (Redis Queue):

Dies ist eine Python-Bibliothek, mit deren Hilfe Sie die in der Warteschlange vorhandenen Aufgaben verfolgen und deren Ausführung ermöglichen können, wodurch asynchrone Workloads verwaltet werden können.

Flasche:

Schließlich verwendet Netflix Flask-APIs (Python Web Development Library), um alle vorherigen Segmente miteinander zu verbinden.

Netflix nutzt Dies ist eine Open-Source-Web-App, die zusammen mit der Python-Entwicklung verwendet wird nteract (Erweiterung für Jupyter) in großem Maßstab. Jupyter ist bekannt für seine Datenanalyse. Es eignet sich sehr gut für die Analyse und Visualisierung von Betriebsdaten, die wiederum zur Erkennung von Kapazitätsregressionen beitragen.

Infrastruktur für maschinelles Lernen:

reicht von der Erstellung von Personalisierungsalgorithmen bis zur Ermittlung der Anwendungsfälle. Personalisierungsalgorithmen helfen dabei, die Modelle für maschinelles Lernen gemäß den Netflix-Standards zu trainieren. Es bietet personalisierte Empfehlungen, tägliche Umrisse, Etikettengenerationen usw.

Die Bibliotheken, die zum Lernen benötigt werden Tiefe neuronale Netze sind TensorFlow , Schwer , und Pytorch wohingegen XGBoost und LightGBM für gradientenverstärkte Entscheidungsbäume.Sie haben auch einige übergeordnete Bibliotheken entwickelt, die bei der Kombination mit Arbeitsbereichen wie Faktenprotokollierung, Merkmalsextraktion, Veröffentlichung usw. hilfreich sind. Abgesehen davon verwendet Netflix auch MetaFlow maschinelle Lernprojekte zu erstellen.

„Metaflow stößt an die Grenzen von Python: Wir nutzen gut parallelisierten und optimierten Python-Code, um Daten mit 10 Gbit / s abzurufen, Hunderte Millionen Datenpunkte im Speicher zu verarbeiten und Berechnungen über Zehntausende von CPU-Kernen zu koordinieren“ - Netflix

Große Daten:

Das Das Team ist für die Ausführung von ETL- (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Ad-hoc-Pipelines verantwortlich. Ein Großteil dieser Orchestrierung ist in Python geschrieben. Dieses Team verwendet einen Scheduler, der auf Jupyter-Notizbüchern mit Papiermühle ausgeführt wird, um Auftragstypen mit Vorlagen zu erstellen, z. , Bald usw.

Darüber hinaus hat das Team eine ereignisgesteuerte Plattform erstellt, die vollständig auf Python basiert. Sie haben eine Reihe von Ereignissen erstellt und zu einem einzigen zusammengefasst, sodass Netflix Ereignisse filtern, reagieren und weiterleiten kann. Pygenie ist auch ein Teil dieser Infrastruktur, die mit Genie (empfohlener Jobausführungsdienst) verbunden ist.

Wissenschaftliches Experimentieren:

Dies ist eine Plattform, die vom wissenschaftlichen Experimentierteam erstellt wurde, um dies zu ermöglichen A / B-Tests zusammen mit einigen anderen Experimenten. Hier können Wissenschaftler und Ingenieure neue Innovationen in den Bereichen Daten, Statistik und Visualisierung vorstellen.

Der Python das ist hier implementiert ist Metriken Repo welches auf basiert PyPika und ermöglicht das Schreiben von wiederverwendbaren parametrisierten Abfragen. Für den Statistiksektor PyArrow und RPy2 werden verwendet, um Statistiken in Python oder R zu berechnen. Plotly hilft bei Visualisierungen.

Videokodierung / Media Cloud Engineering:

Dieses Team ist für die Codierung und Neucodierung von Aufgaben für den Netflix-Katalog verantwortlich. Python wird ungefähr für 50 Projekte verwendet, wie z VMAF (Video Multi-Method Assessment Fusion) und MezzFS (Mezzanine-Dateisystem), Computer Vision-Lösungen (befasst sich mit Bildern) mit Bogenschütze , usw.

Python def __init__

Netflix Animation und NVFX:

Python bildet die Basis für alle Animationen und visuellen Effekte (VFX) bei Netflix. Alle Gewerkschaften der Maya und Nuke arbeiten mit Python.

IS (Informationssicherheit):

Netflix verwendet Python-basierte IS-Systeme zur automatischen Korrektur, Sicherheitsautomatisierung, Risikoklassifizierung usw. Das aktivste Open-Source-Python-Projekt dieses Teams ist Sicherheitsaffe . Netflix verwendet auch SEGNEN ((Bastions Lambda Ephemeral SSH Service) beschützen SSH (Secure Shell) Ressourcen. RepoKid wird verwendet, um zu gewähren BEREITS Berechtigungen und TLS-Zertifikate werden über Lemur vergeben. Beide Aufgaben basieren hauptsächlich auf Python.

Überwachung und automatische Korrektur:

Dieses Team ist als Insight Engineering-Team bekannt. Sie erstellen und führen Werkzeuge ausfür betriebliche Einblicke, Diagnose, automatische Korrektur und Änderung. Für die meisten seiner Dienste verwendet dieses Team Python, beispielsweise die Spectator Python-Clientbibliothek. Diese Bibliothek wird zum Aufzeichnen von dimensionalen Zeitreihen verwendet. Neben diesen Bibliotheken basieren Produkte wie Winston und Bolt auch auf Python-Frameworks , Gunicorn und Flask-RestPlus.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python die treibende Kraft für Netflix ist. Damit haben wir das Ende dieses Blogs über „Wie Netflix Python verwendet?“ Erreicht. Ich hoffe, Ihnen ist alles klar, was besprochen wurde.

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