Day: October 17, 2024

Introduction

In the world of large-scale data infrastructure, Netflix has consistently pioneered innovations to meet its vast global audience’s demands. One of its most recent undertakings involves the introduction of a key-value data abstraction layer, a significant milestone in how the company handles the staggering amount of data its platform processes daily. This layer is not merely an optimization—it represents a fundamental rethinking of how Netflix organizes, accesses, and scales its data.

At its core, Netflix’s key-value data abstraction layer is designed to address the complexities of storing and retrieving data across a distributed environment. The idea behind this abstraction is simple but powerful: it allows various applications and services within Netflix to interact with data in a uniform way, without worrying about the underlying infrastructure. Developers don’t need to concern themselves with which specific database or storage system their data is being written to or read from. Instead, they interact with a high-level API that abstracts these details away, allowing for greater flexibility and scalability.

To understand why Netflix needed to build this abstraction layer, it’s essential to grasp the challenges they face in managing data at scale. Netflix operates in over 190 countries and streams billions of hours of content to millions of users every day. This means that their databases must handle an extraordinary volume of requests and data updates in real time. Moreover, the company uses multiple storage technologies—everything from relational databases to NoSQL systems to object storage solutions—each suited to specific tasks. Coordinating data across these disparate systems, ensuring consistency, and scaling seamlessly as the number of users grows are formidable challenges.

Traditionally, different teams at Netflix would pick the database technology that best fit their use case. While this approach works well for ensuring performance for specific tasks, it leads to a fragmented system where each service or application must be tightly coupled with its data store. This fragmentation complicates the work of developers, who must become experts in the intricacies of multiple database systems, and of operations teams, who must maintain and optimize a diverse and sprawling infrastructure.

The key-value data abstraction layer was conceived as a solution to this fragmentation. By abstracting away the specifics of the underlying data stores, Netflix can centralize control over how data is stored and retrieved while still offering the flexibility that individual services require. Developers can request or store data by using simple key-value pairs, and the abstraction layer ensures that these requests are directed to the appropriate storage system. Whether the data resides in a high-speed in-memory cache, a traditional relational database, or a distributed NoSQL system, the abstraction layer seamlessly bridges the gap.

The abstraction layer also plays a critical role in enhancing the resilience of Netflix’s systems. By decoupling services from specific data stores, Netflix can shift data around in the background without affecting the user experience. For example, if a particular database is experiencing high traffic or failures, the abstraction layer can reroute requests to another storage system or a backup replica. This flexibility is vital in a service that demands near-perfect uptime—users expect to stream their favorite shows or movies without delay, regardless of what’s happening behind the scenes.

In addition to improving reliability and scalability, Netflix’s key-value data abstraction layer also optimizes data locality. With a global user base, Netflix needs to ensure that users can access data as quickly as possible, no matter where they are in the world. The abstraction layer supports dynamic routing of data requests, ensuring that data is served from geographically appropriate storage locations. This minimizes latency and improves the overall quality of the streaming experience.

A crucial part of the development process for this system involved extensive collaboration across teams. Engineers needed to ensure that the abstraction layer could work across Netflix’s vast array of services without introducing performance bottlenecks. Achieving this required close coordination between Netflix’s data infrastructure teams, who maintain the backend systems, and the developers working on consumer-facing features. Moreover, Netflix’s culture of innovation meant that the system had to be designed with flexibility in mind—it needed to accommodate future changes in technology and infrastructure without requiring a complete overhaul.

As Netflix continues to grow and innovate, the key-value data abstraction layer stands as a testament to the company’s forward-thinking approach to data management. It allows Netflix to keep pace with increasing demand while maintaining a seamless, high-performance experience for users. It simplifies the work of developers, who can now build applications without worrying about the complexities of database management. And it enhances the overall reliability of Netflix’s service by providing the flexibility to adapt to any challenges that arise in the future.

Conclusion

This key-value data abstraction layer may not be visible to the average Netflix user, but it is a critical piece of the platform’s ability to scale and innovate. By decoupling services from specific databases and abstracting the complexity of data storage, Netflix has built a robust, flexible system that will serve it well as it continues to push the boundaries of online streaming technology.

الكشف عن إطار عمل تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية من نتفليكس

في عالم البنية الأساسية للبيانات واسعة النطاق كانت نتفليكس رائدة باستمرار في الابتكارات لتلبية متطلبات جمهورها العالمي الواسع، ويتضمن أحد أحدث مشاريعها تقديم طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية وهو إنجاز مهم في كيفية تعامل الشركة مع الكمية المذهلة من البيانات التي تعالجها منصتها يومياً، هذه الطبقة ليست مجرد تحسين إنها تمثل إعادة تفكير أساسية في كيفية تنظيم نتفليكس والوصول إلى بياناتها وتوسيع نطاقها

في جوهرها تم تصميم طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية لنتفليكس لمعالجة تعقيدات تخزين واسترجاع البيانات عبر بيئة موزعة، الفكرة وراء هذا التجريد بسيطة ولكنها قوية فهي تسمح للتطبيقات والخدمات المختلفة داخل نتفليكس بالتفاعل مع البيانات بطريقة موحدة دون القلق بشأن البنية الأساسية فلا يحتاج المطورون إلى الاهتمام بقاعدة البيانات أو نظام التخزين المحدد الذي تتم كتابة بياناتهم إليه أو قراءتها منه بدلاً من ذلك يتفاعلون مع واجهة برمجة تطبيقات عالية المستوى تجرد هذه التفاصيل مما يسمح بمرونة وقابلية للتطوير بشكل أكبر

ولكي نفهم لماذا احتاجت نتفليكس إلى بناء طبقة التجريد هذه فمن الضروري أن ندرك التحديات التي تواجهها في إدارة البيانات على نطاق واسع، تعمل نتفليكس في أكثر من 190 دولة وتبث مليارات الساعات من المحتوى إلى ملايين المستخدمين كل يوم وهذا يعني أن قواعد بياناتها يجب أن تتعامل مع حجم غير عادي من الطلبات وتحديثات البيانات في الوقت الفعلي وعلاوة على ذلك تستخدم الشركة تقنيات تخزين متعددة – كل شيء

NoSQL من قواعد البيانات العلائقية إلى أنظمة

إلى حلول تخزين الكائنات – كل منها مناسب لمهام محددة، إن تنسيق البيانات عبر هذه الأنظمة المتباينة وضمان الاتساق والتوسع بسلاسة مع نمو عدد المستخدمين هي تحديات هائلة

تقليدياً تختار الفرق المختلفة في نتفليكس تقنية قاعدة البيانات التي تناسب حالة الاستخدام الخاصة بها على أفضل وجه وفي حين يعمل هذا النهج بشكل جيد لضمان الأداء لمهام محددة فإنه يؤدي إلى نظام مجزأ حيث يجب ربط كل خدمة أو تطبيق بإحكام بمخزن البيانات الخاص به ويؤدي هذا التفتت إلى تعقيد عمل المطورين الذين يجب أن يصبحوا خبراء في تعقيدات أنظمة قواعد البيانات المتعددة وفرق العمليات التي يجب أن تحافظ على البنية التحتية المتنوعة والمترامية الأطراف وتحسنها

تم تصميم طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية كحل لهذه التجزئة من خلال تجريد تفاصيل مخازن البيانات الأساسية، يمكن لـ نتفليكس أن تركز السيطرة على كيفية تخزين البيانات واسترجاعها مع الاستمرار في تقديم المرونة التي تتطلبها الخدمات الفردية، يمكن للمطورين طلب البيانات أو تخزينها باستخدام أزواج بسيطة من القيمة الأساسية وتضمن طبقة التجريد توجيه هذه الطلبات إلى نظام التخزين المناسب سواء كانت البيانات موجودة في ذاكرة تخزين مؤقتة عالية السرعة في الذاكرة

NoSQL أو قاعدة بيانات علائقية تقليدية أو نظام

موزع فإن طبقة التجريد تسد الفجوة بسلاسة

تلعب طبقة التجريد أيضاً دوراً حاسماً في تعزيز مرونة أنظمة نتفليكس من خلال فصل الخدمات عن مخازن بيانات محددة، يمكن لنتفليكس تحويل البيانات في الخلفية دون التأثير على تجربة المستخدم على سبيل المثال إذا كانت قاعدة بيانات معينة تعاني من حركة مرور عالية أو أعطال يمكن لطبقة التجريد إعادة توجيه الطلبات إلى نظام تخزين آخر أو نسخة احتياطية، إن هذه المرونة ضرورية في الخدمة التي تتطلب وقت تشغيل شبه مثالي – يتوقع المستخدمون بث برامجهم أو أفلامهم المفضلة دون تأخير بغض النظر عما يحدث خلف الكواليس

بالإضافة إلى تحسين الموثوقية وقابلية التوسع تعمل طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الرئيسية في نتفليكس أيضاً على تحسين موقع البيانات مع وجود قاعدة مستخدمين عالمية، تحتاج نتفليكس إلى ضمان قدرة المستخدمين على الوصول إلى البيانات بأسرع ما يمكن بغض النظر عن مكان وجودهم في العالم تدعم طبقة التجريد التوجيه الديناميكي لطلبات البيانات مما يضمن تقديم البيانات من مواقع تخزين مناسبة جغرافياً يقلل هذا من زمن الوصول ويحسن الجودة الإجمالية لتجربة البث

كان جزء مهم من عملية تطوير هذا النظام يتضمن تعاوناً مكثفاً بين الفرق كان المهندسون بحاجة إلى التأكد من أن طبقة التجريد يمكن أن تعمل عبر مجموعة واسعة من خدمات نتفليكس دون إدخال اختناقات في الأداء ويتطلب تحقيق ذلك تنسيقاً وثيقاً بين فرق البنية التحتية للبيانات في نتفليكس الذين يقومون بصيانة أنظمة الواجهة الخلفية والمطورين الذين يعملون على الميزات التي تواجه المستهلك وعلاوة على ذلك فإن ثقافة الابتكار لدى نتفليكس تعني أن النظام يجب أن يكون مصمماً مع مراعاة المرونة فهو بحاجة إلى استيعاب التغييرات المستقبلية في التكنولوجيا والبنية الأساسية دون الحاجة إلى إصلاح شامل

ومع استمرار نمو نتفليكس وابتكارها فإن طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية تقف كشهادة على نهج الشركة التقدمي في إدارة البيانات فهي تسمح لنتفليكس بمواكبة الطلب المتزايد مع الحفاظ على تجربة سلسة وعالية الأداء بالنسبة للمستخدمين فهو يبسط عمل المطورين الذين يمكنهم الآن إنشاء التطبيقات دون القلق بشأن تعقيدات إدارة قواعد البيانات كما أنه يعزز الموثوقية الشاملة لخدمة نتفليكس من خلال توفير المرونة للتكيف مع أي تحديات قد تنشأ في المستقبل

قد لا تكون طبقة تجريد البيانات ذات القيمة الأساسية مرئية لمستخدم نتفليكس العادي لكنها جزء أساسي من قدرة المنصة على التوسع والابتكار من خلال فصل الخدمات عن قواعد البيانات المحددة وتجريد تعقيد تخزين البيانات قامت نتفليكس ببناء نظام قوي ومرن من شأنه أن يخدمها جيداً مع استمرارها في دفع حدود تقنية البث عبر الإنترنت