华谊集团netflix是什么公司？

netflix是什么公司呢？这家公司首要做的是游戏，可是他们的事务范围十分广泛，不仅仅局限于游戏范畴，还触及电影、音乐、动漫等多个范畴。在全球范围内具有超越1.5亿玩家，每天都有许多的游戏产品上线。而腾讯也是国内最大的游戏公司，旗下的王者荣耀、平和精英等游戏深受玩家喜爱。。

一：netflix是什么公司Netflix, Inc. (Nasdaq: NFLX) Netflix是一家在线影片租借供给商。公司可以供给超大数量的DVD，而且可以让顾客快速便利的选择影片，一同免费投递。Netflix现已接连五次被评为顾客最满意的网站。可以经过PC、TV及iPad、iPhone收看电影、电视节目，可经过Wii，Xbox360，PS3等设备衔接TV。Netflix大奖赛从2006年10月份开端，Netflix公开了大约1亿个1－5的匿名影片评级，数据集仅包含了影片名称，点评星级和评级日期，没有任何文本点评的内容。竞赛要求参赛者猜测Netflix的客户别离喜爱什么影片，要把猜测的功率进步10%以上。
二：NETFLIX是什么是出资，并不是制造。Netflix现在每季都会去找有潜力的日漫出资，直接出品整一季后放自家播映，不得不说有钱的著作质量的确不错，最少画面是一线动画的水准（财大气粗）
是出资，并不是制造。Netflix现在每季都会去找有潜力的日漫出资，直接出品整一季后放自家播映，不得不说有钱的著作质量的确不错，最少画面是一线动画的水准（财大气粗）
楼主你想问什么呢 主张把问题表达清楚 谢谢！三：NETFLIX是什么软件2021 年，Netflix 会将大部分的作业负载从 Reloaded 转移到 Cosmos 渠道。Cosmos 是一个核算渠道，它将微服务的最佳特性与异步作业流以及 Serverless 结合在一同。

介绍Cosmos 是一个核算渠道，它将微服务的最佳特性与异步作业流以及 Serverless（无服务器）结合在一同。它的最佳运用是用于触及到资源密布型算法的运用程序中，这些算法经过杂乱的层次化作业流进行和谐，可以持续几分钟到几年。它既支撑一次耗费数十万个 CPU 的高吞吐量服务，也支撑需求等候核算效果对推迟灵敏的作业负载。

（一个 Cosmos 服务）

本文将会解说咱们制造 Cosmos 的原因以及它的作业原理，一同也会共享一些咱们在此进程中学到的常识。

布景Netflix 的媒体云工程和编码技能团队一同运营一个体系，处理来自咱们的合作伙伴以及作业室的输入媒体文件，使它们可以在全部设备上播映。该体系的第一代于 2007 年推出了流媒体技能。第二代添加了扩缩容，但操作极为困难。第三代被称为 Reloaded，也现已上线 7 年了，而且已被证明是安稳的且可进行大规划扩缩容的。

在规划 Reloaded 时，咱们是一个由开发人员组成的小团队，操作一个受限的核算集群，并专心于仅有的用例：视频 / 音频处理管道。跟着时刻的推移，开发人员的数量添加了三倍多，咱们的用例广度和深度也都扩展了，咱们的规划添加了十多倍。单体架构大大下降了新特性的交给速度。咱们不能再期望每个人都具有构建和布置新特性所必需的专业常识了。由于基础设施代码和运用程序代码都混在了一同，导致处理出产问题成为一项深重的小事，这给全部开发人员都带来了担负。当咱们仍是一个小团队的时分，集中式数据模型能很好地服务于咱们，但现在它成了咱们的担负。

咱们的呼应是创立 Cosmos，这是一个由作业流驱动、以媒体为中心的微服务渠道。咱们的首要方针是在保存咱们当时才干的一同供给以下功用：

可调查性——经过内置的日志、盯梢、监控、报警以及过错分类来完结。模块化——用于结构服务并支撑编译时和运转时模块化的一个“自认为是”的结构。出产力——本地开发东西，包含专门的测验运转程序、代码生成器和命令行界面。交给——一个被全面办理的管道、持续集成作业和端到端测验的持续交给体系。当你兼并 pull 恳求时，它可以在没有人干涉的情况下将其投入到出产环境中。在此期间，咱们还对可伸缩性、可靠性、安全性和其他体系质量进行了改善。

概述Cosmos 服务不是微服务，可是它们有许多相似之处。典型的微服务是一个具有无状况事务逻辑的 API，它可以依据恳求负载主动扩缩容。该 API 供给了与对等方之间的强契约，一同将运用数据和二进制依靠联络与其他体系阻隔开来。

（一个典型的微服务）

Cosmos 服务保存了微服务的强契约和相阻隔的数据 / 依靠联络，但添加了多步作业流和核算密布型异步 Serverless 函数。下图展现了一个典型的 Cosmos 服务，在该服务中，客户端将恳求发送到视频编码器服务的 API 层。一组规矩编列作业流进程，一组 Serverless 函数履行特定范畴的算法。函数被打包为 Docker 镜像，并带有它们自己特定于媒体的二进制依靠项（例如 debian 包）。它们依据行列的巨细进行扩缩容，可以在不计其数的不同容器上运转。恳求或许需求数小时或数天才干完结。

（一个典型的 Cosmos 服务）Optimus，一个将外部恳求映射到内部事务模型的 API 层。Plato，一个用于事务规矩建模的作业流层。Stratum，一个 Serverless 层，用于运转无状况以及核算密布型函数。全部这些子体系都经过 Timestone（一种大规划、低推迟的优先级行列体系）进行异步通讯。每个子体系处理服务的不同

（渠道与运用程序别离）

Cosmos 服务恳求（Cosmos 服务恳求的盯梢图）

上图是咱们的调查门户网站 Nirvana 的截图。它展现了 Cosmos 中的一个典型服务恳求（在本例中是一个视频编码器服务）：

有一个用于编码的 API 调用，其间包含视频源和“配方”。视频被分红 31 个块，而且有 31 个编码函数并行运转。拼装函数只被调用一次。索引函数只被调用一次。8 分钟后作业流完结。服务分层Cosmos 支撑服务的分化和分层。由此发生的模块化架构答应团队专心于他们自己的专业范畴，并操控自己的 API 和发布周期。

例如，上面说到的视频服务仅仅很多用于创立可在设备上播映的流的服务之一。这些服务还包含查看、音频、文本和包装，它们是用更高等级的服务精心编列的。其间最大、最杂乱的是 Tapas，它担任从作业室获取资源，并使这些资源可以在 Netflix 服务上播映。另一个高档服务是 Sagan，它用于作业室的操作，如营销编列或日常制造

（Cosmos 服务分层）

当制造作业室有新著作时，它会触发一个 Tapas 作业流，该作业流会编列履行查看的恳求、编码视频（多种分辨率、质量、视频编解码器）、编码音频（多种质量、编解码器）、生成字幕（多种言语）并打包效果输出（多个播映器格局）。因而，对 Tapas 的单个恳求或许导致对其他 Cosmos 服务的数百个恳求以及数千个 Stratum 函数调用。

下面的盯梢示例展现了一个尖端服务中的恳求是怎么向下流到较低等级的服务中，然后导致许多不同操作的。在这种情况下，恳求需求 24 分钟才干完结，数百个不同的举动触及 8 个不同的 Cosmos 服务和 9 个不同的 Stratum 函数。

（经过多个层的服务恳求盯梢图）

作业流规矩或许咱们应该说是一些作业流规矩？Plato 是一种粘合剂，它经过为服务开发人员供给一个界说范畴逻辑和编列无状况函数 / 服务的结构来将 Cosmos 中的全部内容联络在一同。Optimus API 层具有内置的东西，可以调用作业流并查看它们的状况。Stratum 的 Serverless 层生成强类型的 RPC 客户端，使调用 Serverless 函数变得简略且直观。

Plato 是一个前向链接规矩引擎，它有助于咱们算法的异步性和核算密布性。与 Netflix 的 Conductor 这样的程序化作业流引擎不同，Plato 使创立“一直在线”（“always on”）的作业流变得更简略。例如，当咱们开宣布更好的编码算法时，咱们根据规矩的作业流会主动办理更新现有的视频，而无需触发和办理新的作业流。此外，任何作业流都可以调用另一个作业流，然后完结上述服务的分层。

Plato 是一个多租户体系（运用 Apache Karaf 完结），可以极大地削减操作作业流的操作担负。用户在自己的源代码库中编写和测验他们的规矩，然后经过将编译后的代码上传到 Plato 服务端来布置作业流。

开发人员经过用 Emirax（一种根据 Groovy 构建的特定范畴言语）编写的一组规矩来指定他们的作业流，每条规矩有 4 个部分：

匹配（match）：指定要触发此规矩有必要满意的条件。动作（action）：指定触发该规矩时要履行的代码；在这里，你可以调用 Stratum 函数来处理恳求。呼应（reaction）：指定当动作代码成功完结时要履行的代码。过错（error）：指定遇到过错时要履行的代码。在这些部分中，你一般首先要记载作业流状况的改动，然后履行使作业流向前推移的进程，例如，履行 Stratum 函数或回来履行效果。

推迟灵敏型运用程序像 Sagan 这样的 Cosmos 服务对推迟灵敏，由于它们是面向用户的。例如，一位正在制造交际媒体帖子的艺术家，在编列最新一季的 《纸钞屋》（Money Heist）的视频时不想等太久。关于 Stratum，推迟是履行作业的时刻加上获取核算资源的时刻的函数。当作业十分繁忙时（一般是这样），“获取资源的时刻”就成为了重要因素。举个比如，假定你购物时一般会买卫生纸。正常情况下，把它放进购物车，经过收银台是没有问题的，整个进程需求你花费 30 分钟。

（资源稀缺）

然后有一天，一种糟糕的病毒爆发了，而且每个人都决议要买更多的卫生纸。由于总需求超越了可用容量，你卫生纸的推迟时刻现在从 30 分钟添加到了两周。Cosmos 运用程序（尤其是 Stratum 函数）在面临突发和不行猜测的需求时也有相同的问题。Stratum 经过以下几种方法来办理函数的履行推迟：

资源池（Resource pools）。终究用户可以为自己的事务用例保存 Stratum 核算资源，而且资源池是分层的，答应用户组共享资源。容量预热（Warm capacity）。终究用户可以提早恳求核算资源（例如容器），以削减 Stratum 中的发动推迟。微批次（Micro-batches）。Stratum 还运用微批次处理，这是在 Apache Spark 等渠道上学到的一种削减发动推迟的技巧。其思维是将发动本钱分摊到许多函数调用中。假如你调用函数 10000 次，那么该函数或许在 10000 个容器上运转一次，也或许在 1000 个容器上运转 10 次。优先级（Priority）。当需求在本钱和低推迟的需求之间进行平衡时，Cosmos 服务一般会落在中心的某个方位：有满足的资源来处理典型的突发事件，但没有满足的资源来处理推迟最低的最大突发事件。经过对作业进行优先级排序，即便在资源缺少的情况下，运用程序仍可以保证以较低的推迟处理最重要的作业。Cosmos 服务全部者可以答应终究用户设置优先级，或许在 API 层或作业流中自己设置优先级。吞吐量灵敏型运用程序像 Tapas 这样的服务对吞吐量十分灵敏，由于它们会耗费许多的核算资源（例如每天数百万个 CPU 小时），而且更关怀一段时刻内（数小时或数天内）完结的使命，而不是完结单个使命的时刻。换句话说，服务等级方针（SLO）是以每天的使命和每项使命的本钱来衡量的，而不是以每秒的使命来衡量的。

关于吞吐量灵敏的作业负载，最重要的 SLO 是由 Stratum 的 Serverles 层供给的。构建在 Titus 容器渠道之上的 Stratum 答应吞吐量灵敏的作业负载经过灵敏的资源调度运用“机会主义”核算资源。例如，假如一个 Serverles 函数调用乐意等候一个小时再履行，那么它的本钱或许会更低。

Strangler Fig咱们知道，移动一个像 Reloaded 这样巨大而杂乱的留传体系将是一个跨过危险距离的大跃进，这个距离里处处都是失利的从头规划后的项目碎片，但毫无疑问，咱们有必要跳下去。为了下降危险，咱们采用了 Strangler Fig（绞杀榕）形式，让新体系环绕旧体系扩展，并终究彻底替代旧体系。

仍然在学习咱们于 2018 年开端制造 Cosmos，并从 2019 年头开端投入出产。今日，咱们大约有 40 个 Cosmos 服务，而且估计还会添加更多。咱们仍处于中期阶段，但咱们可以共享一些咱们迄今为止所学到的要点常识：

1. Netflix 的文明起到了要害的效果

众所周知，Netflix 的工程文明依靠于个人判别，而不是自上而下的操控。软件开发人员有承当危险和做出决议方案的自在和职责。咱们中没有人有软件架构师的头衔；咱们全部人都在扮演着这个人物。在这种布景下，Cosmos 从局部优化的不同测验中锋芒毕露。Optimus、Plato 和 Stratum 是独立构思的，并终究整组成一个单一的渠道愿景。团队中的运用程序开发人员让每个人都专心于用户友爱的 API 和开发人员的出产力。基础设施和媒体算法开发人员之间建立了强有力的合作联络，才将愿景变为实际。咱们不或许在自上而下的工程环境中做到这一点。

2. 微服务 + 作业流 + Serverless

咱们发现，“触发编列 Serverless 函数作业流的微服务”的编程模型是一个强壮的范式。它适用于咱们的大多数用例，但有些运用程序十分简略，以至于由此而添加杂乱性是不值得的。

3. 渠道心态

从大型分布式运用程序迁移到“渠道 + 运用程序”是一个严重的范式改动。每个人都有必要改动他们的心态。运用程序开发人员有必要抛弃必定的灵敏性，以交换一致性、可靠性等。渠道开发人员有必要培育更多的同理心，并优先考虑客户服务、用户出产力和服务等级。有时分，运用程序开发人员会感到渠道团队没有适当地专心于他们的需求，而有时分，渠道团队却因用户需求而感到担负过重。咱们互相坦诚相待，度过了这些难关。例如，在最近的一次回忆之后，咱们加强了横切体系质量的开发盯梢，例如开发人员的经历、可靠性、可调查性和安全性。

4. 渠道取胜

咱们创立 Cosmos 的意图是让开发人员可以更好更快地作业，将更多的时刻花在处理事务问题上，而削减处理基础设施的时刻。有时方针好像遥不行及，但咱们开端看到咱们所期望的效果。在 Cosmos 中，开发人员最喜爱的一些体系特性是保管交给、模块化、可调查性和开发人员支撑。咱们正在努力使这些质量变得更好，一同也在致力于薄弱环节，如本地开发、弹性和可测验性。

未来的规划2021 年对 Cosmos 来说将是重要的一年，由于咱们会将大部分作业从 Reloaded 转移到 Cosmos 中，这将带来更多的开发人员和更高的负载。咱们方案改善编程模型以习惯新的用例。咱们的方针是使 Cosmos 更易于运用，更具弹性，更快，更有用。请持续

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