Vorstellung von Impressions bei Netflix

Bei Netflix werden Bilder auf der Plattform als "Impressionen" bezeichnet und spielen eine entscheidende Rolle bei der Personalisierung der Benutzererfahrung. Das Erfassen und Verarbeiten dieser Impressionen ist eine komplexe Aufgabe, die ein sophisticatedes System erfordert. Das System verfolgt und verarbeitet täglich Milliarden von Impressionen, indem es eine detaillierte Historie der Exposition jedes Profils aufrechterhält. Diese Impression-Historie ist für eine verbesserte Personalisierung, Frequenzbegrenzung, die Hervorhebung neuer Veröffentlichungen und analytische Erkenntnisse von entscheidender Bedeutung. Der erste Schritt bei der Verwaltung von Impressionen besteht darin, ein Quellen-Datensatz (SOT) zu erstellen, der verschiedene Downstream-Workflows unterstützt und multiple Anwendungsfälle ermöglicht. Roh-Impression-Ereignisse werden von der Client-Seite gesammelt und durch einen benutzerdefinierten Ereignis-Extractor, Apache Kafka und Apache Iceberg verarbeitet. Die Daten werden dann gefiltert, angereichert und strukturiert unter Verwendung von Apache Flink, um eine definitive Quelle der Wahrheit für Netflix-Impression-Daten zu etablieren. Das System stellt sicher, dass hochwertige Impressionen durch das Sammeln detaillierter Metriken und das Warnen des Teams bei potenziellen Problemen bereitgestellt werden. Die Architektur ist dafür ausgelegt, eine massive Menge an Impression-Ereignissen in Echtzeit zu verarbeiten, mit einem Fokus auf Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Verfügbarkeit. Zukünftige Arbeiten umfassen die Bearbeitung unschematisierter Ereignisse, die Automatisierung der Leistungsoptimierung und die Verbesserung von Datenqualitäts-Alerts.