Netflix – NoSQL の成功事例

公開: 2022-11-21

Netflix は、映画やテレビ番組のストリーミング サービスです。 選択できる映画やテレビ番組のライブラリがあります。 また、Netflixが制作した映画やテレビ番組である「Netflixオリジナル」と呼ばれる機能もあります。 Netflix は、 NoSQL データベースを使用してデータを保存および管理しています。 NoSQL は、従来の方法で構造化されていない大量のデータを処理するために設計されたデータベースの一種です。 Netflix が NoSQL を使用しているのは、Netflix が所有する大量のデータを処理でき、将来の成長に合わせて簡単に拡張できるためです。 NoSQL データベースは、高レベルの同時実行性を処理できることでも知られています。これは、多数のユーザーが同時にアクセスする Netflix のようなサービスにとって重要です。 Netflix は創業以来 NoSQL データベースを使用しており、成功の鍵となっています。

Netflix のクラウドおよびシステム インフラストラクチャ担当ディレクターである Yury Izrailevsky が、Netflix がシステムの一部を NoSQL に移行した方法と理由について説明しています。 Netflix は、コンテンツ管理システムに 3 つの NoSQL ツール (SimpleDB、HBase、Cassandra) を採用しています。 彼によると、高可用性 (顧客体験の向上) は通常、強力な一貫性よりも重要です。 Netflix は最近、マイクロサービス プラットフォームの一部として SimpleDB に関するホワイト ペーパーとブログ投稿を公開しました。 スケーラビリティと単一点障害を回避する機能があるため、同社は HBase と Cassandra を組み合わせて使用​​しています。 一言で言えば、Cassandra は、ボトルネック、垂直方向のスケーラビリティの制限、およびその他の種類のボトルネックを回避するよう努めています。

FoundationDB は、Apple Inc. によって作成されたオープンソースのマルチモデル分散NoSQL データベースです。 Nick Lavezzo Dave Rosenthal Dave Scherer は、FoundationDB によって著作物を所有しています。 原作者 Nick Lavezzo Dave Rosenthal Dave Scherer

Nosqlを使用している会社は?

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Apple、Facebook、Google、Amazon などの主要な組織を含め、NoSQL データベースを使用する企業は多数あります。 NoSQL データベースは、従来のリレーショナル データベースではボリュームやスケールを処理できないビッグ データ アプリケーションによく使用されます。

NoSQL データベースは、その高い柔軟性とパフォーマンスの結果として、近年人気が高まっています。 MongoDB は、300 万人以上のユーザーにサービスを提供する世界最大の航空会社 Ryanair のモバイル アプリを支えています。 Marriott は MongoDB を使用して、年間 380 億ドルの収益を上げている予約システムを管理しています。 米国最大の新聞社は、独自のコンテンツ管理システムである Presto でコンテンツを管理するために MongoDB を使用しています。
NoSQL データベースは幅広い目的に使用でき、さまざまなアプリケーションのプラットフォームとして使用できます。 そのため、大量のデータを処理でき、ドキュメント指向の機能に重点を置いたデータベースを必要とする組織に適しています。


Netflix はまだ Cassandra を使用していますか?

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はい、Netflix はまだ Cassandra を使用しています。 実際、彼らはデータベースの最大のユーザーの 1 人です。 Cassandra は、高品質のストリーミング エクスペリエンスをユーザーに提供するという Netflix の成功に不可欠でした。

Nosql を使用するアプリは?

Nosql データベースは、Web アプリケーション、モバイル アプリ、ゲーム アプリなど、さまざまな種類のアプリケーションで使用されています。 これらは、高いパフォーマンスとスケーラビリティが必要な場合によく使用されます。

NoSQL データベースは、将来の開発者にとってもはや実行可能な選択肢ではないことがますます明らかになっています。 これらのデータベースは、人気のあるアプリケーションを強化するための一般的な方法になりつつあり、太古の昔から私たちの世界の一部でした。 一部の一般的なアプリケーションは NoSQL データベースに慣れていない場合がありますが、NoSQL は優れたデータベース フレームワークであるため、これらのアプリケーションには理想的です。 Forbes は、1996 年に Web サイトを立ち上げた最初のビジネス出版物です。Forbes の 1 億 4,000 万人のオンライン購読者は、オンライン サービスを MongoDB Atlas に移行することでサービスを受けました。 この出版物は、COVID-19 パンデミック時にクラウド インフラストラクチャに移行した結果、多くの課題に対応することができました。 Accenture は、リード スコアリング アプリケーションの NoSQL データベースとして BangDB を選択しました。

Facebook は、ノンブロッキング NoSQL データベースである Cassandra を使用して、ダウンタイムを 1 つも発生させずにメッセンジャー操作を拡張しています。 Google Bigtable プラットフォームは、Google メール トランザクションを強化するために Google によって使用されます。 LinkedIn の Espresso データベースを使用すると、バグを心配することなくすべてのアプリケーションを使用できます。 BangDB を無料で入手して試してみて、それがあなたに適しているかどうかを確認してください。

Cloud Bigtable は、ミッション クリティカルなデータベースに 99.999% の可用性を提供する、高パフォーマンスのフルマネージドNoSQL データベース サービスです。 Cloud Bigtable の大規模なストレージ容量と 10 ペタバイトを超えるデータを処理する能力により、大規模な分析および運用ワークロードに最適です。 Cloud Bigtable は、ピーク パフォーマンスで 1 秒あたり 50 億を超えるリクエストを処理し、そのユーザー ベースはほぼ 1,000 万強です。

Netflix の Nosql データベース

Netflix には、NoSQL データベースの開発に長い歴史があります。 これらのデータベースは、私たちの要件を満たしているので役に立ちます。 これらは、高いパフォーマンスとスケーラビリティの要件を満たすことができます。 私たちの要件には、Cloud Firestore が必要です。 小さなドキュメント用に設計されており、モバイルアプリを使用するときに簡単に使用できます. Cloud Datastoreは、自動スケーリングと高パフォーマンスを実現するように設計されており、大規模なデータセットを処理できるように構築されています。

ネットフリックス Mysql

Netflix MySQLは、BLOB や TEXT など、さまざまなデータ型をサポートするリレーショナル データベース管理システム (RDBMS) です。 使いやすいインターフェースと強力な機能セットを提供します。 Netflix MySQL は、Netflix がストリーミング サービスのデータを保存および管理するために使用します。

Netflixが使用する情報システム

Netflix のテクノロジーは主に社内で構築されており、独自のソフトウェアと管理システムを使用してビジネスを運営しています。 Netflix は社内の情報システムを採用していますが、その正確な機能は開示されていない場合があります。 その結果、米国を拠点とする非営利団体 Ne に関する情報はほとんど、またはまったくありません…

Nosqlムーブメント

Nosql データベースは、スキーマ設計の柔軟性が高く、従来のリレーショナル データベースよりも簡単にスケーリングできるため、ますます人気が高まっています。 nosql の動きは、この新しいタイプのデータベースを採用し、その可能性を最大限に活用することです。 利用可能なさまざまな nosql データベースがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 重要なのは、当面のタスクに適したデータベースを選択することです。

NoSQL の動きにはテクノロジーは関係ありません。 ムーブメントには多くの技術的側面がありますが、それらのどれも単一の包括的なテーマによって統一されていません. 1980 年代と 1990 年代には、リレーショナル データベースが主要なバックエンド ビジネス システムでした。 その後のさまざまな変化により、データベースのあるべき姿を再考しなければならない今日。 Web アプリケーションを開発している場合やビジネス分析を実行している場合は、スケールアップに慣れる必要があります。 1 日に数十または数百のクエリを実行できる場合、仕事はより困難になります。 多数のノードを持つ分散システムを構築する場合にのみ、無期限にスケーリングできます。

ハイエンド デスクトップ コンピューターには、少なくとも 10 年間、クアッド コア プロセッサが搭載されていません。 1980 年代に、メインフレームの電源が切れた場合は、より大きなメインフレームを使用したほうがよいでしょう。 可用性の高いシステムは分散されていると考えられます。 優れたインタラクティブな応答が必要な場合、実行可能なデータベースの選択肢はどれですか? 読み取り速度に影響を与える可能性のある 2 つの明確な問題があります。読み取りと書き込みのレイテンシです。 Redis では、高速応答のメモリ データベースで読み取りおよび書き込み操作が実行されます。 データベース NoSQL データベースは、リレーショナル データベースに関連付けられた正式なスキーマを持たないため、スキーマレスと呼ばれることがよくあります。

プロジェクトが進行するにつれて、データがどのように使用されるか、またはどのような追加情報が必要になるかを予測することは不可能です。 流動的なデータに対する需要は常に存在するため、先行設計は流動的なデータの世界にはあまり適していません。 非構造化データは、ブログ、Web ページ、音声トランスクリプトなどの最新のアプリケーションによってますます処理されています。 一部の内部調査プロジェクトは、データベースに求人情報を掲載することで O'Reilly によって処理されます。 職務記述書は、スキーマに属さない自然言語のテキストの塊です。 CouchDB や MongoDB などのドキュメント データベースは、キーと値のペアを使用してドキュメントを識別します。 さまざまなキーのセットをドキュメントに追加できますが (たとえば、不足しているキーや余分なキー)、アプリケーションはクエリを実行するためにデータベースに存在するキーを認識している必要があります。

CouchDB のクエリは、検索パラメーターを含むデータベースのビューです。 Cassandra と HBase の列指向データベースはどちらも、各行に行があり、行ごとの列数に制限はありません。 MongoDB や Riak などのドキュメント データベースを使用して、さまざまな形式のドキュメントを作成できます。 特定の顧客によるすべての購入を追跡できる e コマース アプリケーションを作成することを検討してください。 これには、リレーショナル データベースでの結合だけでなく、複数のテーブルの使用も含まれます。 結果は、1 回のルックアップとして NoSQL データベースに格納されます。 別の言い方をすれば、データ設計は正規化に基づいていません。 むしろ、どこかで始まります。

CAP 定理は、「一貫性、可用性、および分断許容度: 2 つを選択する」と述べています。 さまざまな手法を使用して、非同期の世界でのトランザクション エラーに対処します。 一貫性と可用性の間のトレードオフは、Cassandra と Riak では調整された一貫性として知られています。 Cloudant は、BigCouch とCouchDB のオファリングを統合すると発表しました。 クラスターでは、Riak と Cassandra がベンチマークとして機能します (後で配布されるため)。 ベストを尽くせない時があることを受け入れれば、パフォーマンスを大幅に向上させることができます。 レプリケーションとフェイルオーバーの戦略により、一貫性を保つように設計されたデータベースを利用することで、可用性に対するニーズを満たすことができる可能性が高くなります。

高レベルの信頼性がある場合は、風変わりなエンジニアリングに傾倒するでしょう。 インターネット上には、興味深いアイデアやプロジェクトがあふれています。 独自のプロジェクトに関するメモを提供していただければ幸いです。 NoSQL の動きの結果として、データベースに本当に必要なものを調べることができるようになりました。 建築家が設計プロセスにより深く関与するようになっている世界に移行するにつれて、建築オプションの問題に気付くようになります。 リレーショナル デフォルトの結果として、開発者は何年もの間、バックエンドの要件を理解できませんでした。 3 日間のイベントで、参加者はデータの最適な取り扱い方法と情報へのアクセス方法を学びます。

Nosql データベースが主流になっている理由

より多くの顧客が nosql データベースを認識するようになるにつれて、その数は増加すると予想されます。 その理由の 1 つは、幅広いデータ タイプを処理でき、従来のリレーショナル データベースよりもデータの断片化や損失が発生しにくいことです。

Nosql 永続性モデル

nosql 永続性モデルは、従来のテーブルベースのリレーショナル モデルに基づいていないデータを格納する方法です。 代わりに、キー値ストア、ドキュメント ストア、またはグラフ データベースに基づいています。 このタイプのストレージは、従来のリレーショナル モデルよりも拡張性と柔軟性が高く、最新の Web アプリケーションに適しています。

クエリ パフォーマンスと水平スケーラビリティの専門家である Talha Ocak* が、エンティティを再設計して大規模なパフォーマンスを向上させる方法を示します。 最初の正規化ルールは、モデルをそれ以上分割できない小さな部分に分割する必要があることを示しています。 定期的に使用されるクエリとその頻度を見積もる必要があります。 子ドキュメントが変更可能で、親ドキュメントに埋め込まれている場合、単一の子ドキュメントに対して複数回検索および更新する必要があります。 論理キーを割り当てるためにエンティティの属性は使用しません。 エンティティが参照整合性を失う可能性があります。 上記の意思決定フローは、上記のデータ フローおよびクエリ パターンと完全に一致しています。 ドキュメントの頻度を読み取りと書き込みでチェックする必要があるかどうかを判断する前に、ドキュメントまたは別のドキュメントに埋め込まれたドキュメントのカーディナリティを最初に判断します。 リレーションを配列に保存する代わりに、整合性を維持するために Couchbase の MapReduce ビューに保存します。

Nosql と Polyglot の永続性: 最新のデータ ストレージ パラダイム

現代のデータ ストレージ パラダイムでは、nosql は、パフォーマンスが最も重要な要素である環境でデータの永続性を提供するデータ永続化テクノロジです。 リレーショナル データベースとこれは、データ処理に対する同様のアプローチです。 したがって、それらを一緒に使用して、より効率的なソリューションを提供できます。 ポリグロット永続性は、1 つのアプリケーションまたはソフトウェアで複数のデータベースを使用できるハイブリッド永続性の一種です。 さまざまな種類のデータを処理するために複数のデータベースが必要な場合、このツールが役立ちます。 ソフトウェアのポリグロット永続性により、より用途が広くなり、より広い範囲のデータ型を処理できるようになります。

Nosql データベース Cassandra

非リレーショナル データベースとも呼ばれる NoSQL データベースは、従来のテーブル ベースのリレーショナル データベース モデルを使用しないデータベースです。 代わりに、スキーマのないデータ モデルを使用します。つまり、データは任意の形式で保存でき、特定の構造に従う必要はありません。 NoSQL データベースは、ビッグ データやリアルタイム Web アプリケーションによく使用されます。 Cassandra は、オープン ソースで分散されている人気のある NoSQL データベースです。

Apache Cassandra は、Apache コミュニティによって使用される無料のオープンソース プロジェクトです。 Apache Cassandra は、Apache Cassandra ベースの NoSQL データベースであり、複数のコモディティ サーバーにわたって大量の構造化データと非構造化データを管理および保存できます。 Cassandra は、Google Bigtable や Amazon Dynamo と同様に、データベースを簡単に管理できます。 中断のない高レベルの可用性があります。 Cassandra は多くの著名な IT 企業に採用されています。 Instagram のCassandra データベースには、毎日 8,000 万枚の写真がアップロードされています。 Apache Cassandra は、Apache Cassandra 上で実行される NoSQL データベースです。 突然の需要に対応するには、マルチノードの Cassandra クラスターを広く展開する必要があります。

ただし、インデックスを必要とするネストされたオブジェクトがデータ モデルに含まれている場合は、セカンダリ インデックスのサポートが強化されている Cassandra が役立ちます。 副次索引も、単一の列および等価性の比較にのみ使用できます。 その結果、入れ子になったオブジェクトのデータが Cassandra データベースでインデックス可能であれば、 MongoDB データベースよりも高速になる可能性があります。 Cassandra のスキーマも強力な資産です。 Cassandra データベースは特定のアプリケーションのニーズに合わせて調整できますが、MongoDB データベースはより汎用的で、新しいアプリケーションとの統合が容易です。 新しいアプリケーション用に新しいデータベースを作成する場合、または既存のデータベースを更新する場合は、柔軟性が高いと便利です。 プロジェクト固有の要件によって、使用するデータベースが決まります。 MongoDB は、幅広いビジネス アプリケーションを処理する機能を備えたデータベースを探している場合に最適です。 データ モデルを非常に柔軟にする必要がある場合は、Cassandra を使用することをお勧めします。

Apache Cassandra – 別の Nosql データベース

NoSQL Cassandra データベースの上に構築されたApache Cassandra データ ストアを使用すると、大量のデータを格納できます。 一方、MongoDB はドキュメント指向のデータベースですが、Cassandra は列指向のデータベースです。