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演讲：从混乱到清晰：Netflix媒体工作流的高级可观察性策略
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原文英文，约6700词，阅读约需25分钟。
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内容提要
在Netflix，编码《鱿鱼游戏》第二季的一集需要约100万个追踪跨度和122,000个CPU小时，涉及140个视频编码和552个音频编码。团队在转向分布式系统时，采用OpenTelemetry和流处理技术，以提高可观察性、实时洞察和性能分析，从而实现更高效的资源利用和决策支持。
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关键要点
- 在Netflix，编码《鱿鱼游戏》第二季的一集需要约100万个追踪跨度和122,000个CPU小时。
- 编码过程涉及140个视频编码和552个音频编码，以支持不同的编码配置和比特率。
- Netflix的编码基础设施团队使用OpenTelemetry和流处理技术来提高可观察性和性能分析。
- 编码过程包括从工作室获取标题，进行检查，编码，打包和部署到CDN。
- Cosmos平台结合了微服务、异步工作流和无服务器功能，以支持复杂的编码工作流。
- 随着系统的演变，观察性挑战和操作挑战也显著增加。
- 用户希望在调试时能够从顶层服务向下钻取，以获取更详细的信息。
- 传统系统与Netflix的系统在调试流程和可观察性需求上存在显著差异。
- 监控异步任务和处理大量追踪数据是观察性面临的主要挑战。
- 经过8年的演变，Netflix的观察性解决方案从单体架构转变为分布式架构。
- 引入请求ID概念以便于跟踪和聚合数据，提升了可视化效果。
- 通过流处理和预聚合数据，Netflix能够实时获取系统级分析和性能指标。
- 构建了一个分析平台，结合了业务元数据和用户元数据，以提供更全面的洞察。
- 未来的目标是连接从电影制作初期到发布的整个过程，提升数据的连贯性。
- 观察性基础设施的扩展需要考虑可扩展性和实时洞察的需求。
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