Améliorer l'efficacité de la livraison de contenu en classifiant les erreurs de cache

Le programme Open Connect de Netflix est un réseau de diffusion de contenu (RDC) qui vise à offrir la meilleure qualité d'expérience (QdE) à ses membres en localisant la diffusion de contenu grâce à des partenariats avec des fournisseurs de services internet (FSI) dans le monde entier. Le programme utilise des serveurs personnalisés appelés appareils Open Connect (AOC) conçus pour être efficaces et économiques. Pour évaluer l'efficacité d'Open Connect, Netflix utilise un cadre pour identifier les sources d'inefficacités, notamment les erreurs de cache, qui se produisent lorsque les octets ne sont pas servis à partir du meilleur AOC disponible pour un client donné. Les erreurs de cache sont classées en trois catégories : erreurs de contenu, erreurs de santé et autres erreurs. Les erreurs de contenu se produisent lorsque les fichiers ne sont pas trouvés sur les AOC du site local, tandis que les erreurs de santé se produisent lorsque les ressources matérielles du matériel AOC du site local sont saturées. Netflix enregistre deux composants de données critiques pour calculer les erreurs de cache : les journaux de manifeste de lecture et les journaux de serveur AOC. Ces journaux sont joints pour calculer des métriques d'erreurs de cache détaillées à différents niveaux d'agrégation. L'architecture du système pour calculer les erreurs de cache implique l'émission de journaux, la consolidation de journaux, l'enrichissement de journaux et les joints basés sur des fenêtres de diffusion en continu. Le modèle de données utilisé pour évaluer les erreurs de cache permet de répéter la logique hors ligne et dans des simulations avec des paramètres variables pour tester de nouvelles conditions et fonctionnalités sans affecter le trafic de production.