Netflix 如何預熱 PB 級快取資料

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作為全球最大的流媒體服務之一，Netflix 面臨著一個問題：如何隨時向數百萬使用者提供高質量的影片內容。這個複雜問題的一部分被稱為**快取預熱**：即將經常訪問的資料副本儲存在更靠近使用者的伺服器上，以減少延遲並使流媒體更加流暢。

閱讀本文，瞭解 Netflix 為儘可能高效地預熱快取而採用的多種策略和技術，從而為其觀眾提供最佳的觀看體驗。

預測性快取

預測性快取是 Netflix 用於預測使用者想要觀看哪些內容的基本技術。它利用歷史觀看模式來預測特定劇集或型別的需求。例如，當熱門劇集“怪奇物語”新一季即將上映的訊息釋出後，Netflix 可以在相應區域的快取儲存中預載入整個劇集。這減少了那些想要在內容釋出時立即觀看的使用者所遇到的延遲。

場景：季節性節目

適合家庭觀看的電影在冬季假期期間觀看量通常會激增。透過分析過去的觀看資料，Netflix 可以確保像“聖誕編年史”這樣的熱門電影已快取並隨時可供使用者觀看，從而提高使用者滿意度並減少緩衝時間。

使用者行為分析

Netflix 快取策略中一個非常重要的因素是瞭解使用者行為。它會跟蹤使用者在網站上的行為：他們狂看哪些劇集，在哪些點暫停或放棄觀看？所有這些資訊都有助於最佳化其快取活動。如果某個新的紀錄片系列在一夜之間開始流行，Netflix 可以立即快取這些劇集以滿足這種突然增加的需求。

場景：區域偏好

然而，幾乎每個地區的觀眾偏好都不同。恐怖片可能在城市地區更受歡迎，但浪漫喜劇在郊區觀眾中更受歡迎。透過分析這些趨勢，Netflix 可以定製其快取以反映最符合當地口味的內容，從而不斷為每個使用者提供最合適的內容。

動態內容管理

動態內容管理使 Netflix 能夠根據即時資訊隨時更改其快取型別策略。系統會審查正在訪問的熱門內容，以決定相關內容的快取。例如，如果由於“布里傑頓”出現在媒體焦點中而導致觀看量突然上升，Netflix 可以立即快取這些劇集。

場景：社交媒體影響

當社交媒體平臺上出現熱門節目時，特定節目的觀看量首先會激增。例如，當某個角色成為熱門話題時，Netflix 會以敏捷的反應調整快取，使所有與該趨勢相關的劇集變得易於訪問，從而在高峰時段實現無縫流媒體播放。

Open Connect CDN 整合

Netflix 快取策略的重要組成部分是其專有的內容分發網路，稱為 Open Connect。實際上，Open Connect 專為流式傳輸影片內容而設計，並允許 Netflix 更有效地傳遞更多資料。它透過與 ISP 合作在其網路中安裝 Open Connect 裝置來實現這一點，以便內容可以快取到更靠近使用者的位置，從而顯著減少延遲。

場景：ISP 合作

它直接與人口稠密地區的運營商合作，在其基礎設施內部部署其快取裝置。在紐約或洛杉磯等大型城市，它最大限度地減少了資料傳輸距離，這意味著載入時間更快，流媒體體驗更可靠。

多層快取方法

然而，Netflix 使用的多層快取系統增強了影片交付。第一層是邊緣快取，第二層是區域快取。這意味著這些快取覆蓋了更大的地理區域。因此，最常訪問的內容可以被使用者快速訪問，因此他們需要等待更少的時間才能開始觀看所需的影片。

場景：邊緣快取的工作原理

例如，如果芝加哥的使用者正在觀看非常熱門的劇集，則請求會發送到託管該內容的最近的邊緣快取。與從中央伺服器請求資料相比，這允許使用者更快地進行流式傳輸，並通常能夠實現更流暢的觀看體驗。當同一區域的多個使用者訪問相同內容時，他們將從快取中受益，從而減少中央伺服器的負載。

即時監控和重新平衡

為了維持有效的快取系統，持續監控是關鍵。Netflix 應用多種指標來跟蹤快取的效能。例如，它會維護快取命中記錄以及使用者參與統計資料。如果某些內容的快取命中率下降，則 Netflix 可以透過將資源重新分配到更常訪問的內容來快速響應命中率的變化。

場景：釋出後監控

在電影（例如“愛爾蘭人”）釋出後的幾天內，他們會密切跟蹤觀看行為。如果 Netflix 瞭解到觀眾對某些部分或角色的興趣突然增加，那麼它會確保開始快取這些元素，以便任何想要回放和分享片段的觀眾都可以輕鬆獲取。

Netflix 如何應用 AI 和 ML

在機器學習和人工智慧的支援下，Netflix 的策略超越了簡單的快取。藉助這些技術，可以分析大型資料集並推匯出未來使用者行為預測的可能模式。這些見解確保 Netflix 透過自動化部分快取過程來最佳化內容的儲存和交付方式。

場景：個性化推薦

這個具有機器學習演算法的系統會分析觀眾互動並推薦個性化內容。因此，假設使用者經常觀看動作片，則系統可能會預載入相同類別的劇集，確保快取的有效使用以及使用者快速訪問相關內容。

全球覆蓋和可擴充套件性

由於全球數百萬人在使用 Netflix，因此可擴充套件性也是其快取策略的一部分。該公司的架構旨在根據需求進行動態擴充套件；也就是說，每當釋出新劇集或人們觀看內容的模式發生變化時，Netflix 就可以根據其不斷變化的需求擴充套件和縮減其快取基礎設施。

場景：新的主要版本

Netflix 釋出像“魷魚遊戲”這樣備受矚目的劇集將引發巨大的流量。它採用了一種快取機制，其資源會自動擴充套件，以便來自世界各地的觀眾都能無中斷地觀看，即使當地需求出現波動。

結論

Netflix 預熱 PB 級快取資料本質上是多方面的。然而，憑藉預測性快取和使用者行為分析以及由 Open Connect 高階基礎設施驅動的動態內容管理，Netflix 能夠提供高效能的流媒體服務。其在機器學習和即時監控整合方面的方法不斷增強其響應觀眾偏好的能力。這一戰略舉措不僅滿足了全球觀眾的多樣化需求，也鞏固了其在流媒體行業領先者的地位。