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技术实践

演讲主题：基于本体的可观测性机制：在Netflix规模上构建端到端的知识图谱

Prasanna Vijayanathan和Renzo Sanchez-Silva介绍了Netflix是如何处理每秒高达3800万条事件的观测问题的。他们讨论了如何用基于人工智能的运营本体模型以及Claude等图形数据库来取代传统的被动监控机制，并阐述了如何将MELT遥测数据整合到可查询的知识图中，从而实现自动分类、根本原因分析以及系统的自我修复功能。 作者：Prasanna Vijayanathan, Renzo Sanchez-Silva

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技术实践

Netflix正在推动开源版本的Flink自动扩展功能的应用，以便能够支持超过30,000个流处理任务。

Netflix正在将旗下分布在多个AWS区域的3万多项流处理任务迁移至开源工具Apache Flink Autoscaler。这种基于操作员级别的调度机制有效弥补了Netflix原有集群级自动调度系统在处理复杂、具有状态依赖性的数据处理流程时所存在的局限性。据Netflix称，采用这一新方案后，某个团队的年度Flink计算成本降低了58%，每年因此节省约110万美元。 作者：Leela Kumili

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