Netflix公開工作流編排器「Maestro」 盼有助於打造更多用戶行為分析工具

Netflix 稍早將其用於分析用戶行為，或是其他大規模數據 使用情形的工作流編排器開源，讓更多開發者也能以此打造各類工作使用行為分析工具。

此款名為「Maestro」的工作流編排器是在2022年首度對外說明，主要用於取代當時使用的工作流編排器「Meson」，使其能負擔規模更龐大的數據存取量，甚至能在Netflix服務高峰使用期間維持正常運作。

而此次對外開源使用的「Maestro」，是以Apache 2.0協議授權使用，可對應數十萬組工作流分析，在Netflix服務更可在單日內實現超過200萬的工作流程輸出分析，即使在流量高峰其也能維持伺服級別的運作模式，更可針對工作需求高度擴展，本身則是建構在諸如Git、Java (21)、Gradle及Docker等開源技術。

由於目前Netflix收錄大量影片內容，加上現行也提供多款遊戲內容，因此如何透過「Maestro」分析大量用戶使用其服務行為就變得重要。

Netflix工程團隊在去年的AWS Re:Invent活動上說明「Maestro」如何運作：

除了「Maestro」，Netflix其實在2011推出的系統壓力測試工具「Chaos Monkey」，目前也是以開源形式提供使用，過去也曾開源提供使用路由網路閘道服務「Zuul」，以及目前已經停用的微服務路由引擎「Conductor」。

《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》