Anhang: Streamverarbeitungsmuster bei Netflix

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MusterPhaseAnwendungsfälle
Datenrouting1Protokollierung, Datenbewegung
Echtzeitwarnungen / Dashboard1, 2SPS-Warnung, Infrastrukturzustand, Überwachung (Cassandra & Elasticsearch), Echtzeit-QoE-Überwachung
Echtzeit-Datenstichproben / Entdeckung2Kostengünstige Echtzeitinformationen
Verbindungen zwischen Streams (ETL)3Berechnung des Übernahmeanteils, Berechnung der Label für Empfehlungsdienst
Verbindungen zwischen Stream und Tabelle (ETL)3Zusätzlicher Input: Streams verbinden mit langsamer Iceberg-Tabelle
Streamingsitzung3Personalisierungssitzung, Metrikensitzung
Beobachtbarkeit in Echtzeit3Verteilte Nachverfolgung, Chaos EXPER-Überwachung, Anwendungsüberwachung
Anomalie-/Betrugserkennung in Echtzeit3Kontextwarnung, PII-Erkennung, Verhindern betrügerischer Anmeldungen
DevOps-Entscheidung in Echtzeit
Tool
3Automatische Skalierung, Streaming ACA und A/B-Tests, Optimierung der CDN-Platzierung
Ereignisquelle
Materialansicht
Streaming-Hinterfüllung / Neuformulierung
3Content Delivery Network Snapshots, Abmilderung von Pipeline-Fehlern, Kaltstart vermeiden
Datenqualitätskontrolle4Management für Schemaentwicklung, SLA für Datenqualität, Kostensenkung über Avro-Komprimierung
Quelle/Senken - agnostische Datensynchronisierung4Delta, Datenvernetzung, Operative Berichte, Benachrichtigung, Pipeline für Suchindex
Annähernde Echtzeit-Inferenz4Empfehlung für Kundenservice, absichtsbasierte Sitzungsanpassungen
Streaming-SQL4Dynamische Funktionsentwicklung
Intelligenter Betrieb4Automatische Diagnose und Behebung
Streamverarbeitungsmuster bei Netflix
 Chancen und Ausblick
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