A Netflix utiliza o Apache Cassandra de forma extensiva para diversas aplicações críticas para o seu negócio, aproveitando sua escalabilidade, alta disponibilidade e tolerância a falhas. É um componente fundamental na infraestrutura da Netflix, lidando com grandes volumes de dados e suportando milhões de usuários em todo o mundo.
Aplicações Principais:
Personalização: A Netflix usa Cassandra para armazenar informações sobre os hábitos de visualização de cada usuário, permitindo a criação de recomendações personalizadas. Isso inclui histórico de visualização, avaliações, pesquisas e outras interações, ajudando a plataforma a sugerir filmes e séries que cada assinante provavelmente apreciará. Detalhes sobre personalização podem ser encontrados aqui.
Controlo de dispositivos de visualização: A Netflix rastreia informações sobre quais dispositivos cada usuário usa para assistir conteúdo. Cassandra ajuda a gerenciar esse controlo%20de%20dispositivos.
Informações de faturamento e pagamentos: Cassandra é usado para guardar dados relacionados à faturação e pagamentos dos clientes, garantindo um processo eficiente e confiável. Informações sobre faturamento podem ser relevantes.
Monitoramento e Métricas: A Netflix utiliza Cassandra para armazenar métricas de desempenho e dados de monitoramento de seus sistemas. Isso permite a identificação rápida de problemas e a otimização do desempenho da plataforma. Para informações sobre métricas, você pode aprender mais aqui.
Razões para a escolha do Cassandra:
Arquitetura:
A Netflix utiliza grandes clusters Cassandra, distribuídos por múltiplas zonas de disponibilidade para garantir alta disponibilidade e resiliência. A empresa também contribui ativamente para a comunidade Cassandra, desenvolvendo ferramentas e patches para melhorar o desempenho e a estabilidade da plataforma.
Desafios:
A Netflix enfrenta desafios como o gerenciamento de grandes volumes de dados, a garantia da consistência dos dados em um ambiente distribuído e a otimização do desempenho do Cassandra para diferentes cargas de trabalho. Eles lidam com desafios de escalabilidade e desempenho.
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