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Netflix 的技术组成。
这篇文章汇总了许多 Netflix 工程团队的博客和开源项目中的研究成果。如果您在阅读中发现了任何错误，请不吝告知。
在移动和网页端：Netflix 使用 Swift 和 Kotlin 开发了原生移动应用，而其网页应用则是基于 React 技术。
前端与服务器的交互：采用 GraphQL 进行数据查询和操作。
后端服务：Netflix 构建了一套依赖 ZUUL、Eureka 和 Spring Boot 框架等技术的后端服务体系。
数据库方面：Netflix 使用了 EV 缓存、Cassandra、CockroachDB 等多种数据库技术。
消息与流媒体处理：Netflix 通过 Apache Kafka 和 Fink 实现消息传递和流媒体的处理。
视频存储解决方案：Netflix 利用 S3 和 Open Connect 系统存储视频内容。
数据处理能力：Netflix 使用 Flink 和 Spark 进行数据处理，并通过 Tableau 工具进行数据可视化展示。对于结构化数据仓库信息，则选用了 Redshift 进行处理。
持续集成与持续部署 (CI/CD)：Netflix 运用了 JIRA、Confluence、PagerDuty、Jenkins、Gradle、Chaos Monkey、Spinnaker、Altas 等多种工具来支持 CI/CD 流程。
这篇文章汇总了许多 Netflix 工程团队的博客和开源项目中的研究成果。如果您在阅读中发现了任何错误，请不吝告知。
在移动和网页端：Netflix 使用 Swift 和 Kotlin 开发了原生移动应用，而其网页应用则是基于 React 技术。
前端与服务器的交互：采用 GraphQL 进行数据查询和操作。
后端服务：Netflix 构建了一套依赖 ZUUL、Eureka 和 Spring Boot 框架等技术的后端服务体系。
数据库方面：Netflix 使用了 EV 缓存、Cassandra、CockroachDB 等多种数据库技术。
消息与流媒体处理：Netflix 通过 Apache Kafka 和 Fink 实现消息传递和流媒体的处理。
视频存储解决方案：Netflix 利用 S3 和 Open Connect 系统存储视频内容。
数据处理能力：Netflix 使用 Flink 和 Spark 进行数据处理，并通过 Tableau 工具进行数据可视化展示。对于结构化数据仓库信息，则选用了 Redshift 进行处理。
持续集成与持续部署 (CI/CD)：Netflix 运用了 JIRA、Confluence、PagerDuty、Jenkins、Gradle、Chaos Monkey、Spinnaker、Altas 等多种工具来支持 CI/CD 流程。
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