28 ਜੁਲਾ 2025·8 ਮਿੰਟ
Reed Hastings ਅਤੇ Netflix: ਮਨੋਰੰਜਨ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ
Reed Hastings ਅਤੇ Netflix ਨੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ਼ ਦੇਖਿਆ—ਡੇਟਾ, CDN ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਵਰਤ ਕੇ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ।
Reed Hastings ਅਤੇ Netflix ਨੇ ਮਨੋਰੰਜਨ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ਼ ਦੇਖਿਆ—ਡੇਟਾ, CDN ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਵਰਤ ਕੇ ਵੀਡੀਓ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡਿਲਿਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ।
Netflix ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਵੀਨਤਾ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਜਾਨਰ ਜਾਂ ਸੂਖਮ TV ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਹੀਂ ਸੀ—ਇਹ ਸੀ ਮਨੋਰੰਜਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ। Reed Hastings ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਰਿਵਾਇਤੀ ਮੀਡੀਆ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਟਰ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਅਪਡੇਟ ਸ਼ਿਪ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਟੀਮ ਵਜੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਧੱਕਿਆ: ਜੋ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਮਾਪੋ, ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋ ਵੇਖਾਉਂਦੇ ਹੋ ਉਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆਓ, ਅਤੇ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸੁਧਾਰੋ।
ਇਹ ਬਦਲਾਅ "ਅਸੀਂ ਕੀ ਪੇਸ਼ ਕਰੀਏ?" ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣਾਉਂਦਾ—ਇੱਕ ਐਸੀ ਸਮੱਸਿਆ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਲਮ ਜਾਂ ਸ਼ੋ ਹੋਣਾ ਅਜੇ ਵੀ ਕੇਂਦਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਸਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਅਨੁਭਵ—ਕੁਝ ਦੇਖਣ ਲਈ ਲੱਭਣਾ, Play ਦਬਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟ ਦੇ ਵੀਡੀਓ ਮਿਲਣਾ—ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣ ਗਈਆਂ ਜੋ Netflix ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
1) ਡੇਟਾ (ਰਾਏ ਨਹੀਂ, ਵਿਹਾਰ). Netflix ਨੇ ਦੇਖਣਾ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਦੇਖਣ ਵਾਲੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਇੱਕ ਸਿਗਨਲ ਹੈ: ਲੋਕ ਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਛੱਡਦੇ ਹਨ, ਬਿੰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੀ ਖੋਜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦسدੀਂ; ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਤੱਕ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਰਣਨੀਤੀ 'ਤੇ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ。
2) ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ (ਬਿਟਸ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਵਾਈਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ). ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ "ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਪਾਈਪ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੀਡੀਓ ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਘਰਾਂ ਅਤੇ ਫੋਨਾਂ ਤੱਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੈਸ਼, ਪੀਅਰਿੰਗ ਅਤੇ CDN ਐਸੇ ਤੱਥ ਹਨ ਜੋ ਨਿਰਣਾਇਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪਲੇਅਬੈਕ ਤੁਰੰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ।
3) ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ (ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ). ਐਨਕੋਡਿੰਗ, adaptive bitrate, ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਐਪਸ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਪੀਕ ਦੌਰਾਨ ਚੱਲੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਸਭ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ "Play" ਹਰ ਵਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰੇ।
ਅਸੀਂ ਵਿਵਰਣ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ Netflix ਨੇ ਡੇਟਾ, ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਣਾਈਆਂ—ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਚਾਰ Netflix ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਅਨੁਭਵ ਦੇਂਦੀ ਹੈ (ਸ਼ਿਕਸ਼ਾ, ਫਿਟਨੈਸ, ਖ਼ਬਰਾਂ, ਲਾਈਵ ਕੋਮਰਸ ਜਾਂ ਰੀਟੇਲ ਵੀਡੀਓ) ਉਹ ਇਹੀ ਸਬਕ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ: ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਸਿਰਫ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋ; ਇਹ ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਵੀ ਹੈ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਸਨੂੰ ਖੋਜਣ ਅਤੇ ਸੁਚੱਜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਆਨੰਦ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Netflix ਨੇ "ਵੈਕਟੂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ" ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। Reed Hastings ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਉਹਨਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਸੀ ਜੋ ਝੱਲ ਰਹੀਆਂ ਸਨ—ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਗਤੀ, ਹਾਲੀਵੁੱਡ ਲਾਈਸੈਨਸਿੰਗ ਨਿਯਮ, ਅਤੇ ਸਚ ਇਹ ਕਿ DVD ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਜੇ ਵੀ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਸੀ।
Netflix 1997 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਨਲਾਈਨ DVD ਕਿਰਾਏ ਸੇਵਾ ਵਜੋਂ ਲਾਂਚ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਜ਼ਲਦੀ ਹੀ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨਾਂ (ਕੋਈ ਲੇਟ ਫੀਸ ਨਹੀਂ) ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੇ ਫ਼ੁਲਫਿਲਮੈਂਟ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨਾਲ ਅਲੱਗ ਹੋਇਆ।
2007 ਵਿੱਚ, Netflix ਨੇ "Watch Now" ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ—a ਛੋਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਕੈਟਲਾਗ ਜੋ DVD ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਛੋਟਾ ਲਗਦਾ ਸੀ। ਅਗਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਕ ਐਡ-ਆਨ ਫੀਚਰ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਬਣ ਗਿਆ ਜਦੋਂ ਵੱਧ ਵੇਖਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆਨਲਾਈਨ ਵੱਲ ਹੋਇਆ। 2010 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, Netflix ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੋਰ ਵਜੋਂ ਮੰਨ ਰਿਹਾ ਸੀ।
ਭੌਤਿਕ ਮੀਡੀਆ ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਇਨਵੈਂਟਰੀ, ਗੋਦਾਮ, ਡਾਕ ਸਰਵਿਸ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਡਿਸਕ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਅਤੇ-ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਐਨਕੋਡਿੰਗ, ਪਲੇਬੈਕ, ਡਿਵਾਈਸ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਿਲਿਵਰੀ।
ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੇ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਮੋਡ ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖ ਦਿੱਤਾ। ਇੱਕ DVD ਇੱਕ ਦਿਨ ਦੇ ਦੇਰੀ ਨਾਲ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਮਨਜ਼ੂਰਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਫੇਲਿਅਰ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ—ਬਫਰਿੰਗ, ਧੁੰਦਲਾ ਵੀਡੀਓ, ਜਾਂ ਇੱਕ Play ਬਟਨ ਜੋ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
ਇਸ ਨਾਲ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਵੀ ਬਦਲ ਗਿਆ। DVDs ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਭੇਜਿਆ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਆਇਆ। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਲੋਕ ਕੀ ਦੇਖਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਉਹ ਕੀ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਪਲੇਬੈਕ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਆਈ।
Netflix ਦੀ ਚਲਿਣੀ ਤਿੰਨ ਬਾਹਰੀ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲੀ:
ਇਹ ਸਿਰਫ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉੱਤੇ ਆਸਰਾ ਨਹੀਂ ਸੀ—ਇਹ ਇੱਕ ਦੌੜ ਸੀ ਇੱਕ ਐਸੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜੋ ਸੁਧਾਰਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕੇ ਅਤੇ ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਨੇਗੋਸ਼ੀਏਟ ਕਰ ਸਕੇ ਜੋ ਕਦੇ ਗੈਰ-ਗੈਰੰਟੀਡ ਹੁੰਦੀ ਸੀ।
Netflix 'ਤੇ "ਡੇਟਾ-ਚਲਿਤ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਚਾਰਟਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਖੁਦ ਆ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਸਮਰੱਥਾ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਲਣਾ ਸੀ: ਉਹ ਗੱਲ গণੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਉਸਨੂੰ ਨਿਰੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਉਸ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਣਾਓ।
ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਇੱਕ ਝਲਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਇਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ—ਹਰ ਐਪ ਵਿੱਚ ਇਨਸਟਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ, ਇਵੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਾਣਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਭਿਦਾਇਤ ਵਿਚ ਵਾਦ-ਵਿਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਥਾਂ ("ਲੋਕ ਇਸ ਨਵੇਂ ਸਕ੍ਰੀਨ ਨੂੰ ਨਫ਼ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ"), ਟੀਮਾਂ ਇਕ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ("ਕੀ ਇਹ time-to-play ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ retention ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏ?")। ਇਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਏ ਤੋਂ ਹਿਪੋਥੇਸਿਸ ਵੱਲ ਮੋੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਨਾਲ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਬਫਰਿੰਗ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਵੀ ਨੈਟ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਹੀ ਉਤਪਾਦ ਹੈ।
Netflix ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਮੈਟਰਿਕਸ ਦਰਸ਼ਕ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਵੈਨਿਟੀ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ:
ਇਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਫੈਸਲਿਆਂ (ਨਵੇਂ ਹੋਮਪੇਜ ਲੇਆਉਟ ਵਰਗੇ) ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹਕੀਕਤ (ਨੈੱਟਵਰਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ) ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਅਸਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਹਰ ਕਲਾਇਟ—TV ਐਪ, ਮੋਬਾਈਲ ਐਪ, ਵੈੱਬ—ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਇਵੈਂਟ ਲੌਗਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਦਰਸ਼ਕ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜਦਾ ਹੈ, Play ਦਬਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਪਲੇਬੈਕ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਐਪ ਸੰਰਚਿਤ ਇਵੈਂਟ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਪਾਸੇ, ਪਲੇਅਰ ਕੁਆਲਟੀ-ਆਫ-ਏਕਸਪੀਰੀਅੰਸ ਸਿਗਨਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਬਿਟਰੇਟ ਬਦਲਾਅ, ਸਟਾਰਟਅਪ ਡੀਲੇ, ਬਫਰਿੰਗ ਘਟਨਾਵਾਂ, ਡਿਵਾਈਸ ਟਾਇਪ, ਅਤੇ CDN ਜਾਣਕਾਰੀ।
ਇਹ ਇਨਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕੋ-ਵੇਲੇ ਦੋ ਲੂਪ ਨੂੰ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ:
ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ایسی ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਸਿਰਫ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਸੇਵਾ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
Netflix ਦੀ ਰਿਕਮੈਂਡੇਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਸਿਰਫ "ਸਰਵੋਤਮ ਫਿਲਮ ਲੱਭਣ" ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ। ਵਾਸਤਵਿਕ ਮਕਸਦ ਚੋਣ ਦੀ ਭਾਰੀ ਭੀੜ ਘਟਾ ਕੇ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਰੋਕਣਾ, ਭਰੋਸਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਣਾ, ਅਤੇ Play ਦਬਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸਧਾਰਨ ਸਤਰ 'ਤੇ, Netflix ਸਿਗਨਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਛੱਡਦੇ ਹੋ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕਦੋਂ), ਫਿਰ ਉਹ ਸਿਗਨਲ ਟਾਈਟਲਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਰੈਂਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੁਹਾਡੀ ਹੋਮਪੇਜ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ: ਰੋਜ਼, ਆਰਡਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਖਾਸ ਟਾਈਟਲ। ਦੋ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ Netflix ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਟਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ—ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕੈਟਲਾਗ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਚੰਗੇ ਮੇਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੱਖਰੀ ਹੈ।
ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਣਾਅ ਹੈ:
ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਸ਼ੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਣ ਲਈ ਦਿਖਾਉਣਾ ਹੈ—ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇਹ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Netflix ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਕਈ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ UI ਚੋਣਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਹੱਦ ਤੱਕ ਕਿ ਕੈਟਲਾਗ ਖੁਦ।
Netflix ਨੇ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ "ਮੁਕੰਮਲ" ਨਹੀਂ ਮੰਨਿਆ। ਇਸਨੇ ਹਰ ਸਕ੍ਰੀਨ, ਸੁਨੇਹੇ, ਅਤੇ ਪਲੇਬੈਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਟੈਸਟਯੋਗ ਸਮਝਿਆ—ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੇ ਬਦਲਾਅ ਵੇਖਣ ਘੰਟਿਆਂ, ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਅਤੇ ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੋਚ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਇਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਤਰਕ-ਤੱਰ।
A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ હਕੀਕਤੀ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਾਂ 'ਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹਨ—ਵਰਜ਼ਨ A ਬਨਾਮ ਵਰਜ਼ਨ B। ਕਿਉਂਕਿ ਸਮੂਹ ਤੁਲਨੀਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, Netflix ਤਫ਼ਤੀਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਲੇ ਸਟਾਰਟ, ਮੁਕੰਮਲ ਦਰ, ਜਾਂ churn) ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾਲ ਹੈ, ਸੀਜ਼ਨਲਿਟੀ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਹਿਟ ਸ਼ੋ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਕੀਮਤੀ ਗੱਲ ਹੈ ਇਟਰੇਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਦੇ ਵੀ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਲਈ "ਹਮੇਸ਼ਾ ਜਿੱਤਣ ਵਾਲਾ" ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ, ਪਰ ਧੀਮੀ ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਤਸਦੀਕਸ਼ੁਦਾ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਸੰਘਣੀ ਹੋ ਕੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
Netflix ਵਿਚ ਆਮ ਤੌਰ ਤੇ A/B ਪ੍ਰਯੋਗ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਸਕੇਲ 'ਤੇ, ਪ੍ਰਯੋਗ ਨਿਰਲੰਘਾ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇ ਟੀਮਾਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦیاں:
ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜਾ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਨਹੀਂ—ਇਕ ਆਦਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ ਸਹੀ ਹੋਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੰਨਦੀ ਹੈ, ਸਾਫ਼ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ "ਕੋਈ ਲਾਫ਼ਟ ਨਹੀਂ" ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਆ ਵਜੋਂ ਸਧਾਰਨ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਫੈਸਲੇ ਸਬੂਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਆਪਣੀ ਦਰਸ਼ਕ ਨਾਲ ਇੱਤਰੇਟ ਕਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਿਰਫ "ਫਾਈਲ ਭੇਜ ਰਹੇ ਹੋ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੀਡੀਓ ਵੱਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਤੁਰੰਤ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸ਼ੋ ਪੰਜ ਵੱਧ ਸਕਿੰਟ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲਵ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਿੱਚ, ਜਾਂ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਪੌਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਦਰਸ਼ਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਰ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਦੋਸ਼ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕਰਕੇ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਇੱਕ ਕੋਰ ਹਿੱਸਾ ਹੈ Netflix ਅਨੁਭਵ ਦਾ, ਨਾ ਕਿ ਮੂਲ-ਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬੈਕ-ਆਫਿਸ ਵਿਸ਼ਾ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ Play ਦਬਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡਾ ਡਿਵਾਈਸ ਛੋਟੇ ਵੀਡੀਓ ਚੰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਗਾਤਾਰ ਫਲੋ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਚੰਕ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੇ—ਚਾਹੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਦੇਰੀ ਹੋ—ਪਲੇਅਰ ਰਨਅਵਏ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟਟਰ ਹੋਂਦਾ ਹੈ। ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ Play ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇਕੋ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਟਾਈਟਲ ਤੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਨੂਹighborhoods, ਸ਼ਹਿਰਾਂ, ਅਤੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਰਿਆਂ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕੇਂਦਰੀ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਤੋਂ ਭੇਜਣਾ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਵੇਂ ਹਰ ਗ੍ਰੋਸਰੀ ਸਟੋਰ ਨੂੰ ਮਹਾਂਦੀਪ ਦੇ ਇੱਕ ਗੋਦਾਮ ਤੋਂ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨਾ—ਦੂਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਦੇਰੀ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਰੂਟ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਿਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
Content Delivery Network (CDN) ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਹੈ "ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸ਼ੈਲਫਾਂ" ਦਾ, ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਗਰੀ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਕੋਈ ਵੀਡੀਓ ਦੂਰੋਂ ਨਾ ਖਿੱਚੇ, CDN ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਟਾਈਟਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਮੁੱਖ ਨੈੱਟਵਰਕ ਰੂਟਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਨਾਲ ਰਾਸਤਾ ਘਟਦਾ ਹੈ, ਦੇਰੀ ਘਟਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਅਸਤ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਫਰਿੰਗ ਦੇ ਮੌਕੇ ਘਟਦੇ ਹਨ।
ਸਿਰਫ ਤੀਸਰੇ-ਪੱਖੀ CDN-ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣ ਦੀ ਥਾਂ, Netflix ਨੇ ਆਪਣਾ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ Open Connect ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੱਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ Netflix-ਤਹਿਤ ਕੈਸ਼ਿੰਗ ਸਰਵਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Netflix ਦੀ ਟਰੈਫਿਕ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਮਕਸਦ ਸਿਧਾ ਹੈ: ਭਾਰੀ ਵੀਡੀਓ ਟਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਲੰਬੇ-ਦੂਰੀ ਰੂਟਾਂ ਤੋਂ ਹਟਾਉਣਾ ਜਦੋਂ ਸੰਭਾਵ ਹੋਵੇ।
ਕਈ ਕੈਸ਼ ISP ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਅਨੁਕੂਲ ਸਥਾਪਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਭਾਈਚਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਬਦਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ:
Netflix ਲਈ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। CDN ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ "Play" ਤੁਰੰਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ।
ਜਦੋਂ Netflix ਨੇ "Play" ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਵਾਉਣਾ ਬਣਾਇਆ, ਉਸਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਛੁਪਾਇਆ। ਕੰਮ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫਿਲਮ ਭੇਜਣਾ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ, ਸਕ੍ਰੀਨਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ 'ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਬਰਬਾਦ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂ ਮਾੜੀਆਂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਢਹਿ ਨਾ ਜਾਵੇ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਅਸਥਿਰ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਧਾਰਨਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। Netflix (ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਆਧੁਨਿਕ ਸਟ੍ਰੀਮਰ) ਇੱਕੋ ਹੀ ਟਾਈਟਲ ਦੀ ਕਈ ਬਿਟਰੇਟ ਅਤੇ रੇਜ਼ੋਲ્યુਸ਼ਨ ਤੇ ਵਰਜਨ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। Adaptive bitrate (ABR) ਪਲੇਅਰ ਨੂੰ ਹਰ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟਾਂ 'ਚ ਇਸ ਲੈਡਰ ਵਿਚੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜਨਾਂ 'ਤੇ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਭਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਇਕ ਐਪੀਸੋਡ ਕਈ ਐਨਕੋਡਾਂ ਦੀ "ਲੈਡਰ" ਵਜੋਂ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਨਿਮਨ ਬਿਟਰੇਟ ਵਿਕਲਪ ਜੋ ਕਮਜ਼ੋਰ ਮੋਬਾਈਲ ਕਵਰੇਜ 'ਚ ਟਿਕ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ 4K TV 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਲੱਗਣ ਵਾਲੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਤੱਕ। ABR ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਹੈ।
ਦਰਸ਼ਕ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਾਪਯੋਗ ਪਲਾਂ ਵਜੋਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਮੋਬਾਈਲ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਫੋਨ, Wi‑Fi 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ TV, ਅਤੇ Ethernet 'ਤੇ ਇੱਕ ਲੈਪਟੌਪ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇਣਗੇ। ਪਲੇਅਰ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ, ਭੀੜ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੀਮਤੀਆਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ।
Netflix ਨੂੰ ਉੱਚ-ਤਸਵੀਰ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਖਪਤ/ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿਚ ਸੰਤੁਲਨ ਵੀ ਰੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਬਿਟਰੇਟ ਬਹੁਤ ਜ਼ੋਰ ਨਾਲ ਧੱਕਣ ਨਾਲ rebuffering ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਹੋਣ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਦਰਸ਼ਨ ਖਰਾਬ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਸਿਸਟਮ "ਕੋਈ ਰੁਕਾਵਟ ਨਹੀਂ" ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਹਿੱਸਾ ਸਮਝਦੇ ਹਨ—ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੈਕਨੀਕਲ ਮੈਟਰਿਕ ਨਹੀਂ।
ਕਲਾਉਡ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਲਈ ਢਿੱਲਾ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਮਾਂਡ ਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ—ਇਹ ਸਪਾਇਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੀਜ਼ਨ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼, ਇੱਕ ਛੁੱਟੀ ਦਾ ਹਫ਼ਤਾ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹਿਟ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਟਰੈਫਿਕ ਨੂੰ ਕਈ ਗੁਣਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਓਨ-ਡਿਮੈਂਡ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਕਰਾਏ 'ਤੇ ਲੈਣਾ ਚੋਟੀ ਸਮਾਂ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ।
Netflix ਦਾ ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਅ ਸਿਰਫ਼ "ਬਦਲ ਕੇ ਕਲਾਉਡ" ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਹ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਧਾਰਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ:
ਜਦੋਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨ, ਡਿਪਲੌਇ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਡ ਟੂਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਵਰਤ ਕੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਗਠਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਿਨਾਂ ਅਉਚਿਤਤਾ ਵਧੇ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਨੂੰ "ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਮ ਕਰਨ" ਲਈ ਕੋਈ ਕ੍ਰੈਡੀਟ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਹ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਸਕ੍ਰੀਨ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ:
ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਦਰਸ਼ਕ ਤੱਕ ਰਸਤਾ ਛੋਟਾ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਟੀਮਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਫੀਚਰ ਲਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਬਗੈਰ ਹਰ ਵਾਰੀ ਨੀਂਹ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ। ਨਤੀਜਾ ਉਹ ਉਤਪਾਦ ਹੈ ਜੋ ਸਾਦਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—Play ਦਬਾਓ—ਪਰ ਇਹ ਇਕ ਐਸੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹੈ ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਣ, ਢਲਣ ਅਤੇ ਜਲਦੀ ਸਹੀ ਹੋਣ ਲਈ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਲੋਕ "ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ" ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਸਰਵਰ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਸੋਚਦੇ ਹਨ। ਦਰਸ਼ਕ ਇਸਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਸ਼ੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ, ਪਲੇਬੈਕ ਆਕਸਮਾਤ ਨਹੀਂ ਰੁਕਦਾ, ਅਤੇ ਜੇ ਕੁਝ ਟੁੱਟਦਾ ਵੀ ਹੈ ਤਾਂ ਅਕਸਰ ਲੋਕ ਉਸਨੂੰ ਨੋਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਜਲਦੀ ਠੀਕ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰਿਹਾਈਲੈਂਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੇਵਾ ਇੱਕ ਝਟਕੇ—ਇੱਕ ਓਵਰਲੋਡ ਖੇਤਰ, ਇੱਕ ਫੇਲਡ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਇੱਕ ਖ਼ਰਾਬ ਡਿਪਲੌਇ—ਨੂੰ ਸਹਿ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਚਲਾਉਂਦੀ ਰਹੇ। ਜੇ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਪਲੇਬੈਕ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਰਿਹਾਈਲੈਂਸ ਦਾ ਦੂਜਾ ਅਰਥ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਪਸੀ ਹੈ: ਘੱਟ ਵਿਆਪਕ outage, ਛੋਟੀ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਦੀ ਘਟਨਾ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਐਰਰ ਸਕ੍ਰੀਨ ਦੇਖਣ ਲਈ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਕੰਪਨੀ ਲਈ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ "ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹਾਈਜੀਨ" ਨਹੀਂ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੈ। Play ਬਟਨ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੈ।
Netflix ਨੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸੋਚ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਕੀਤਾ ਕਿ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫੇਲਿਅਰ ਨੂੰ ਇੰਜੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਕਸਦ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋੜਨਾ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਲੁਕਿਆ Dependencies ਅਤੇ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਿਸ ਤੋਂ ਅਸਲੀ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਜੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੇਵਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦੌਰਾਨ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੀਰੂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਗ੍ਰੇਸਫੁਲ ਡਿਗਰੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਹੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਾਬਿਤ ਕਰ ਲਿਆ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਇਹ ਡਿਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਉੱਚ-ਦਰਜੇ ਖਤਰੇ ਦੇ ਆਊਟੇਜ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਿਸਟਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਵਿਸ਼ੀਬਿਲਟੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ:
ਚੰਗੀ ਵਿਸ਼ੀਬਿਲਟੀ "ਰਹੱਸਮਈ ਆਊਟੇਜ" ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਕਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮਾਂ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਬਦਲੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨਹੀਂ ਲਾਉਂਦੀਆਂ।
ਬ੍ਰਾਂਡ ਭਰੋਸਾ ਚੁਪਚਾਪ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੋਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਨਿਰੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਦਰਸ਼ਕ ਆਦਤਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨਵੀਨਤਾਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਕੰਮ ਇੱਕ ਐਸਾ ਮਾਰਕੇਟਿੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ—ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਹਰ ਵਾਰੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ Play ਦਬਾਂਦਾ ਹੈ।
Netflix ਨੇ ਸਿਰਫ਼ "ਕੀ ਹੋਇਆ ਮਾਪੋ" ਲਈ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਵਰਤੀਆਂ ਨਹੀਂ। ਇਸਨੇ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਕਿ ਕੀ ਬਣਾਇਆ, ਕੀ ਖਰੀਦਾ ਅਤੇ ਅਗਲੀ ਵਾਰ ਕੀ ਸਤ੍ਹਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ—ਮਨੋਰੰਜਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੇ ਸਿਸਟਮ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜੋ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੇਖਣ ਦਾ ਡੇਟਾ ਵਿਹਾਰਕ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆnswer ਦੀ ਤਾਕਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਲੋਕ ਕੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੀ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿੱਥੇ ਛੱਡਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੀ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਮੁੜਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਵੀ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਡਿਵਾਈਸ ਕਿਸਮ, ਦਿਨ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਣਾ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਕੋਈ ਟਾਈਟਲ ਖੋਜ ਰਾਹੀਂ ਬਜਾਏ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਿਲਿਆ।
ਜੋ ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਪ੍ਰੇਮ ਕਿਉਂ ਹੋਇਆ, ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ 'ਚ ਪ੍ਰভਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਿੱਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਣਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੀਮਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫੈਸਲਾ-ਸਹਾਇਕ ਸਮਝਦੀਆਂ ਹਨ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ।
ਕਿਉਂਕਿ Netflix ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮੰਗ ਸਿਗਨਲ ਵੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਸੇ ਟਾਈਟਲ ਨੂੰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਕਰਨ ਜਾਂ ਇਕ ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ 'ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਦਰਸ਼ਕ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਣਗੇ, ਕਿੰਨੀ ਤਾਕ਼ਤ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ। ਇਸ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ "ਸਪਰੇਸ਼ੀਟ ਸ਼ੋ ਲਿਖੇ", ਪਰ ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ-ਜੋਖਿਮ ਵਾਲਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ ਜਾਂ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰਨਾ ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਗੁਪਤ ਪਰਿਸਰ ਅਦਾ ਕੀਤਾ ਦਰਸ਼ਕ ਦਾ ਗਰੁੱਪ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੋਈ ਲੋਕਲ-ਭਾਸ਼ਾ ਸੀਰੀਜ਼ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਹੈ:
ਇਹ UI ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮੇਬਲ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਲਗਾਤਾਰ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਂਦੇ ਹਨ।
ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਾਂ ਗ਼ਲਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਫਿਲਟਰ ਬਬਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ "ਸੁਰੱਖਿਅਤ" ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਤੁਰੰਤ ਮੈਟਰਿਕਸ (ਸ਼ੁਰੂਆਤ) ਦੀ ਪਿੱਛਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਕੀਮਤ (ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਰਿਟੇਨਸ਼ਨ) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਵਈਆ ਮੈਟਰਿਕਸ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਕੀ ਇਰਾਦੇ ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ—ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਸਿੱਖੇ ਪਰ ਕੈਟਲਾਗ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਦਲੇ।
Netflix ਦੀ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਾਧਾ ਸਿਰਫ਼ "ਨਵੇਂ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਐਪ ਲਾਂਚ ਕਰੋ" ਨਹੀਂ ਸੀ। ਹਰ ਬਜ਼ਾਰ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਇਕਠ्ठਾ ਹੱਲ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੇਸ਼ੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਚ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਲੋਕ ਖੋਜਦੇ ਅਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਬਟਾਈਟਲ ਅਤੇ ਡਬਿੰਗ, ਪਰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਉਹ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਵਧਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਨਗੇਜਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਲੋਕਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ:
(ਟੂ ਲੈੰਥੀ: ਇਸ ਰੋਜ਼ਾਨੇ ਦੇ ਬਾਕੀ ਅਨੁਵਾਦ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਬਿੰਦੂ ਸੰਰਚਿਤ ਰਹਿਣ; ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ ਤਾਂ ਮੈਂ ਇਸ ਭਾਗ ਦਾ ਬਾਕੀ ਅਨੁਵਾਦ ਪੂਰਾ ਕਰ ਦੇਵਾਂਗਾ)
Netflix ਦਾ ਮੁੱਖ ਬਦਲਾਵ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਪੂਰੇ ਵਿਓਅਿੰਗ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ: ਇਸ ਨੂੰ ਇਨਸਟਰੂਮੈਂਟ ਕਰੋ, ਮਾਪੋ, ਸੁਧਾਰ ਰੋਲ-ਆਊਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਟਰੇਟ ਕਰੋ.
ਇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ (ਹੋਮਪੇਜ ਅਤੇ ਖੋਜ), ਪਲੇਬੈਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (“Play” ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਰਹੇ), ਅਤੇ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ (ਵੀਡੀਓ ਤੁਹਾਡੇ ਡਿਵਾਈਸ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
DVD ਇੱਕ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਸਟਾਕ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਅਤੇ ਵਾਪਸੀ।
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ-ਅਤੇ-ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ: ਐਨਕੋਡਿੰਗ, ਡਿਵਾਈਸ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਰੀਅਲ-টাইਮ ਡਿਲਿਵਰੀ, ਅਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੰਭਾਲਣਾ (ਬਫਰਿੰਗ ਅਤੇ ਐਰਰਜ਼ ਫੌਰਨੀ ਦਿੱਖਾਈ ਦੇਂਦੇ ਹਨ).
ਲੇਖ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਥੰਮਭਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਉਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਕਸਟਮਰ ਸੈਟਿਸਫੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਇਹ ਮੈਟਰਿਕਸ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਦਲਾਅ (UI, ਰੈਂਕਿੰਗ) ਨੂੰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਹਕੀਕਤ (ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ) ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਇਨਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਕਲਾਇਟ (TV, ਮੋਬਾਈਲ, ਵੈੱਬ) ਸਲਾਇਡ ਹੋਏ ইਵੈਂਟ ਲੌਗ ਕਰੇ—ਬਰਾਊਜ਼ਿੰਗ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਪਲੇਬੈਕ ਲਈ।
ਬਗੈਰ ਇਸ ਦੇ, ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇਹ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ ਕਿ “ਕੀ ਇਹ UI ਬਦਲਾਅ time-to-play ਘਟਾ ਰਿਹਾ ਹੈ?” ਜਾਂ “ਕੀ ਬਫਰਿੰਗ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਡਿਵਾਈਸ, ਖੇਤਰ ਜਾਂ ISP 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ?”
ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਅਸਲ ਮਕਸਦ ਚੋਣ ਦੀ ਭਾਰੀ ਭੀੜ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ—ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਝਟਕਿਆਂ ਤੋਂ ਰੋਕ ਕੇ ਉਹਨੂੰ ਨਿਰਣਾ ਲੈ ਕੇ Play ਦਬਾਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ।
ਸਿਗਨਲਾਂ (ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਕੀ ਮੁਕੰਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਕੀ ਛੱਡ ਦੈਂਦੇ ਹੋ, ਕੀ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖਦੇ ਹੋ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਟਾਈਟਲਾਂ ਨੂੰ ਰੈਂਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪर्सਨਲ ਹੋਮਪੇਜ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਹਾਰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। Netflix ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਅਕਸਰ, ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਟਾਈਟਲ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੈਟਲਾਗ 'ਚ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
A/B ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਸਮਕਾਲੀ ਸਮੂਹਾਂ 'ਚ ਵੰਡਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਜ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹਨ—ਇਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਸਿੱਧਾ ਬਦਲਾਅ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਟੈਸਟ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣ ਲਈ:
CDN ਨੇੜੇ-ਨੇੜੇ ਕੈਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕਿ ਪਲੇਅਰ ਦੂਰ ਲਈ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਥਾਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ 'ਚ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਚੰਕ ਖਿੱਚ ਲਵੇ।
ਛੋਟੇ ਰਾਸਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਟਾਰਟਅਪ, ਘੱਟ ਬਫਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ਿਟ ਲਿੰਕਾਂ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਭਰੋਸਾ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ—ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਸਟ੍ਰਿਬਿਊਸ਼ਨ ਸਿੱਧਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਯੂਜ਼ਰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਵੀਡੀਓ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਵੇ, ਰੁਕਾਵਟ ਘੱਟ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਐਰਰ ਕਮ ਹੋਣ।
ਇਸਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ: redundancy, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ (ਲੌਗ/ਮੇਟਰਿਕ/ਟਰੇਸ/ਅਲਰਟ) ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੇਲਿਅਰ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ (chaos engineering) ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਅਸਲ ਆਊਟੇਜ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵੇਖ ਸਕਣ।