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OpenFeign 如何做到 "隔空取物" ?

OpenFeign 组件的前身是 Netflix Feign 项目,它最早是作为 Netflix OSS 项目的一部分,由 Netflix 公司开发。后来 Feign 项目被贡献给了开源组织,于是才有了我们今天使用的 Spring Cloud OpenFeign 组件。

重新思考边缘负载均衡

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俞凡
01-28

本文介绍了Netflix在基于轮询的负载均衡的基础上,集成了包括服务器使用率在内的多因素指标,并对冷启动服务器进行了特殊处理,从而优化了负载均衡逻辑,提升了整体业务性能。原文: Rethinking Netflix’s Edge Load Balancing

Titus 网关中的缓存一致性机制

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俞凡
2022-11-27

API网关引入缓存可以在不影响数据一致性的前提下,有效优化接口时延。本文介绍了Netflix在Titus网关上引入缓存的实践,比较了有无缓存对访问时延的影响。

RecSysOps: 大规模推荐系统运维最佳实践

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俞凡
2022-10-06

运维大规模系统总会面临很多挑战,本文介绍了Netflix在运维大规模推荐系统时总结出的最佳实践。

RENO: Netflix 的快速事件通知系统

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俞凡
2022-03-12

事件通知是现代互联网业务的必要组成部分之一,对用户体验有非常重要的影响。本文介绍了Netflix打造跨平台事件通知系统的经验,介绍了系统的架构、功能、设计原则等,帮助我们理解如何设计一个好的事件通知系统。

Netflix 是如何做决策的? | 7. 学习的文化

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俞凡
2022-02-13

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第七篇。

Netflix 是如何做决策的? | 6. 实验是数据科学的主要关注点

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俞凡
2022-02-06

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第六篇。

Netflix 是如何做决策的? | 5. 在做决定时建立信心

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俞凡
2022-02-05

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第五篇。

Netflix 是如何做决策的? | 4. A/B 测试结果之假阴性和统计功效

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俞凡
2022-02-05

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第四篇。

Netflix 是如何做决策的? | 3. A/B 测试结果之假阳性和统计显著性

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俞凡
2022-02-04

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第三篇。

Netflix 是如何做决策的? | 2. 什么是 A/B 测试

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俞凡
2022-02-04

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第二篇。

Netflix 是如何做决策的? | 1. Netflix 的决策制定

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俞凡
2022-02-04

这是Netflix关于实验和决策的系列文章,系统介绍了实验对于Netflix的重要性,实验的最主要工具--A/B测试,数据科学和文化在实验与决策过程中的重要性等。整个系列共七篇文章,这是第一篇。

Netflix 系统架构

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俞凡
2021-12-25

Netflix是全球最大的在线视频网站之一,它是怎么设计的呢?这篇文章介绍了Netflix系统架构的设计方案。

Netflix 实用 API 设计 (下)

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俞凡
2021-10-06

本文介绍了Netflix基于FieldMask设计更高效健壮的API的实践,全文分两个部分,这是第二部分。

Netflix 实用 API 设计 (上)

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俞凡
2021-10-06

本文介绍了Netflix基于FieldMask设计更高效健壮的API的实践,全文分两个部分,这是第一部分。

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回顾经典,Netflix 的推荐系统架构

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王喆
2020-05-14

这篇文章我们回顾一篇经典博客,Netflix官方博客介绍的推荐系统架构,虽然文章发布已有六年, 但是现在回看起来我自己还是蛮惊讶的,因为Netflix的推荐系统架构居然到现在依然是主流。

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