"REST API는 일반적인 요청을 처리하는데 뛰어나며, 다수의 개발자가 API를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 일련의 규칙을 수립합니다." 위 모델에서는 모든 사람들이 규칙을 알고 있으면 엄청나게 강력해집니다. API 공급자는 일련의 규칙을 설정하고 API 소비자는 원하는 것을 얻으려면 공급자가 설정한 규칙을 준수해야 합니다. 그러나 점점

Netflix의 Open Connect 콘텐츠 딜리버리팀은 콘텐츠의 인기도를 예측하여 인프라 효율을 극대화 하려고 합니다. Content Delivery관점에서는 시청 횟수로 인기 콘텐츠를 판별합니다. 즉, 스트리밍된 총 바이트 수를 Asset의 크기(byte)로 나누어 계산합니다. 그럼, 콘텐츠와 CDN 최적화는 어떤 관계가 있을까요? 일반적으로 CDN에서는

HashiCorp에서 제공하는 Consul은 Service Discovery, Failure Detection, Multi Datacenter, KV Storage 기능을 제공합니다. HAproxy 혹은 Nginx와 같은 Software 기반의 Load Balancer를 Cloud 상에 구축한다고 가정해보면, 고려해야 할 사항은 아래와 같습니다. 부하량에 따라

본 글은 넷플릭스의 Tech블로그의 내용과 개인적인 의견을 포함하여 작성했습니다. (참조: 새로운 콘텐츠가 출시 되면 CP(Content Provider)로부터 넷플릭스내의 콘텐츠 운영팀으로 Digital Asset이 전달 됩니다. 이 과정에서 Netflix Platform에 통합하기 위해 필수적인 품질관리, 인코딩등 다양한 유형의 처리 및 개선이 이루어집니다.

2012년에 나왔던 자료인거 같은데… 이전에 작성한 "Netflix, 그들의 콘텐츠 서비스 방식(Netflix and Fill)" 과 연관이 있어 보인다. VOD를 처음 시작할때는 Caching이 필요하지 않았다. VOD가 초기 단계에 있었을 때 하나의 중앙 서버가 전체 노드를 지원했었고 콘텐츠는 SD 포맷으로만 제공 되었다. 한곳에서 콘텐츠를

CMAF는 비디오 스트림을 여러 장치에서 저렴하고 쉽게 전달할 수 있도록 Microsoft 및 Apple에서 MPEG 형식으로 정의한 표준화 된 새로운 미디어 스트리밍 형식입니다. 오늘날 거의 모든 스트리밍 비디오가 표준화 된 인코딩 기술을 사용하여 압축되지만 “비디오의 경우 H.264 또는 H.265(HEVC)이고 오디오의 경우 AAC로 압축하고 있습니다.”

Container Orchestrator는 무엇이며 왜 필요할까요? 다른 용도로 사용되는 10개의 컨테이너가 있다고 가정한다면, 많은 인스턴스를 사용하고 이러한 컨테이너를 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 어플리케이션이 커지면서 배포한 컨테이너 수가 점점 증가하면 서로 다른 버전, 네트워크 구성을 가진 수천 개의 컨테이너를 관리할 때는 상황이 애매해집니다. 컨테이너에

어플리케이션의 고 가용성을 설정하고 성능을 향상시키는 쉽고 가장 빠른 방법 중 하나는 LB(Load Balancer)를 이용하는 것입니다. 로드밸런서는 세 가지 유형이 있습니다. 하드웨어 기반 클라우드 기반 소프트웨어 기반 하드웨어 로드 밸런서는 부하 분산을 제공하는 전용 장치이고 하드웨어 벤더 중 일부는 다음과 같습니다. F5 TP-Link Barracuda

본 글은 Netflix Tech 블로그의 내용을 번역한 내용입니다. (관심 있는 부분만...) 원문: 2015년 여름, Netflix Open Connect CDN팀은 NVM Express(NVMe) 스토리지 기반의 단일 FreeBSD OCA에서 100Gbps 속도로 서비스 할 수 있도록 100GbE 네트워크 인터페이스 기술을 활용하는 프로젝트를 수행하기로

본 글에서는 기술적 관점에서의 비교글을 작성합니다. Kubernetes Kubernetes는 컨테이너 어플리케이션의 automating deployment, scaling 및 관리를 위한 오픈 소스 시스템입니다. Kubernetes의 아키텍처는 아래와 같습니다. Kubernetes Cluster와 관련된 구성 요소들은 아래와 같습니다. etcd: etcd는

신청한지 한참 되었는데., 이제 confirm되었네요. 잘 부탁드립니다.