Netflix基于AWS的大数据平台Hadoop架构解析
发表于 23:37|
来源Netflix技术博客|
作者Netflix
摘要：Netflix近日在官方的博客上的公开了部署在AWS之上的Hadoop平台架构，而且该架构还是属于“独家制造”。Netflix的数据科学家在官方的博客中介绍了该平台在运行、管理以及访问多集群时的灵活性，还包括基于AWS的Hadoop架构以及Hadoop平台即服务（PaaS）。
【CSDN报道】Netflix近日公开了部署在AWS之上的Hadoop平台架构，而且运行Hadoop工作负载的架构还是属于&独家制造&。来自Netflix的数据科学家Sriram Krishnan和Eva Tse在官方的博客中介绍了该平台在运行、管理以及访问多集群时的灵活性，还包括基于AWS的Hadoop架构以及Hadoop平台即服务（PaaS），该服务被称之为&Genie&。
毋庸置疑，Netflix在云计算领域有着很独特的发展&&几乎把所有的一切都部署在AWS平台之上；除此之外，Netflix已经把触角深入到大数据工作负载的领域。Netflix是一个&重量级&的Hadoop用户，在2012年6月份就撰文，进而使用一些方法来对这些数据进行分析，而正是Hadoop在存储以及处理这些数据时为Netflix立下了&汗马功劳&。对该的编译如下：
云端：Hadoop平台即服务
Hadoop在管理和处理数百TB到PB级数据上的能力，已经成为事实上的标准。在Netflix中，基于Hadoop的数据仓库已经是PB级的规模，而且增长迅速。不过随着大数据时代的爆发，这也不是什么新鲜事。然而该架构是独一无二的，它可以帮助Netflix在云端构建一个几乎是无限规模的数据仓库。（无论是数据的处理还是计算能力都很强大）
在本文中Sriram和Eva讨论这个基于云的数据仓库，阐述了它和传统基于数据中心Hadoop架构的不同之处；还有他们是如何利用弹性云来构建这个具有动态扩展性的系统。与此同时，他们还介绍了Genie，这是自家的Hadoop平台服务（PaaS），而且为作业执行和资源管理提供了一个REST-ful API。
传统的基于数据中心的Hadoop数据仓库，数据被托管在HDFS上，HDFS能够运行在标准硬件之上，提供高容错性和高吞吐量的大型数据集的访问。在云端搭建Hadoop数据仓库最经典的方式应该遵循这个模式，只不过是把数据存储在（基于云的Hadoop集群）HDFS之上。然而，就像在下一节描述的那样，他们选择把所有的数据存储在亚马逊的存储服务（S3），这也是架构得以实现的核心原则。架构的总体视图如下图所示，细节将逐一展开。
图：基于AWS的Hadoop架构图
使用S3作为云的数据仓库
S3是Netflix基于云的数据仓库服务真正的&源&。所有值得保留的数据集都存储在S3之中，包括很多数据流的信息，它们来自于（拥有Netflix功能）电视机、个人电脑以及各种移动设备的使用过程，这些信息被称为Ursula的日志数据管道所抓取；同时还有来自Cassandra的维度数据。
那么为什么Netflix使用S3而不是HDFS作为&源&呢？首先，S3提供了一个高达99.999999999%持久性和99.99%可用性（在特定的一年），能够承担两个设施中并发的数据丢失现象；其次，S3提供了版本信息存储块，可以用它来防止意外的数据丢失，例如，一个开发人员错误地删除了一些数据，可以很容易的进行恢复；第三，S3具有弹性，提供了几乎&无限&的规模扩展，这样数据仓库就实现了从几百TB到PB级的有序增长，而无需提前准备存储资源。最后一点，使用S3作为数据仓库可以帮助Netflix运行多个高动态的集群，这些适用于故障和负载，他们将在下面的章节中进行说明。
另一个方面，虽然S3的读/写速度比HDFS要慢。然而，大多数的查询和处理往往是多级的MapReduce作业。在第一阶段中，mapper从S3平行的读取输入数据，reducer在最后阶段把输出数据返回至S3，而HDFS和本地存储用于存储所有的中间级和临时数据，这就降低了性能的开销。
针对不同工作负载的多个Hadoop集群
Netflix目前使用亚马逊的Elastic MapReduce，而把S3作为数据仓库可以针对不同的工作负载弹性配置多个Hadoop集群，所有的集群都连接相同的数据。一个大的（超过500个节点）查询集群被工程师、数据科学家以及分析师用于执行ad hoc查询，Netflix的&产品&（或者说&SLA&）集群，几乎和查询集群有着相同的规模，运行SLA-driven ETL（抽取，转换，加载）作业。Netflix也拥有着几个其他的&dev&集群。如果Netflix使用HDFS做为&源&的话，接下来可能就需要一个进程，在所有的集群中进行数据的复制。而如果使用的是S3的话，这就不是一个问题，因为所有的集群可以对整个数据集进行即时的访问。
Netflix每天都会动态地调整查询和产品集群，其实查询集群在夜间可以更小，因为那时很少有开发者进行登录。相反，产品集群在夜间就必须很大，因为此时大多数的ETL都在运行。Netflix不需要担心数据的重分配或者在扩展/压缩的过程中数据的丢失现象，因为数据都分布在S3上。最后，虽然所有的产品和查询集群都是在云端长期的进行运行，但是Netflix可以把它们当做是一个短暂的过程。一旦某个集群宕掉了，就可以在几十分钟之内启用另一个等同规模的集群（如果需要的话，甚至可以在另一个可用区上），根本不需要担心数据的丢失问题。
工具及网关
开发者在Hadoop的生态系统中使用很多不同的工具，特别是他们使用Hive进行数据的查询和分析，与此同时，使用Pig进行ETL以及算法处理，Vanilla基于Java的MapReduce也偶尔被用于复杂的算法处理。Python在编写不同的ETL进程以及Pig用户自定义功能时是一个很常见的脚本语言。
Netflix的Hadoop集群的访问是通过一些&网关&，它们仅仅是开发者们通过Hadoop、Hive以及Pig的命令行接口（CLIs）来登录和运行的一些云端的实例。当有很多开发者登录和运行很多作业时，网关通常情况下会成为一个争用的单点。在这种情况下，我们鼓励&重量级&的用户启用云端的&个人&网关AMI（Amazon Machine Images）的实例。使用个人网关允许开发者在需要时安装其它的客户端的包（比如R语言）。
Genie && Hadoop平台即服务
Amazon提供了Hadoop IaaS平台，通过Elastic MapReduce（EMR）提供服务。EMR提供了API和Hadoop集群，在这里你可以获取一个或多个Hadoop作业。Netflix已经实现了Hadoop PaaS服务（也就是Genie）；提供了一个更高级别的抽象，不需要构建新的Hadoop集群或者安装Hadoop、Hive以及Pig客户端，就可以通过REST-ful API提交单独的Hadoop、Hive或者Pig作业。此外它还允许管理员去管理和抽象云中不同后端的Hadoop资源配置。
为什么要建立Genie？
Netflix的ETL进程一直是松耦合的，结合了Hadoop和非Hadoop工具，横跨云端以及Netflix数据中心。这是一个非常常见的大数据架构，通常还会使用一个小型关系数据仓库来扩大基于Hadoop的系统。前者提供了一个实时的交互查询和报告，更好的增加了传统BI工具之间的整合。当前Netflix使用Teradata作为他们的传统关系型数据仓库。然而，他们还在研究。
Netflix同样还在数据中心使用了一个企业级的调度程序（）定义了云端和数据中心之间不同作业之间的依赖性，并把它们作为&process flows&运行。因此Netflix需要一个在客户端中剔除Hadoop、Hive和Pig作业的机制，让他们不需要安装完整的Hadoop软件栈。此外基于Netflix每小时需要运行上千个Hadoop作业 && 尤其是应付在云端更多的ETL和处理迁移至Hadoop带来的负载增加，这个系统必须可以横向扩展。最后因为云中的集群可能会很短暂以及可以有多于一个的集群用来运行Hadoop作业，这里还需要从客户端抽离出后端的细节。
为什么要构建新的东西？
为什么要构建Genie，而不是用一些已存在的东西？最简单的答案就是现在的开源社区中没有一个适合Netflix的需求 && 用于运行作业、后端集群的抽象、可以向不同集群提交作业、满足需求扩展度（横向或者纵向）的API。开始我们有两个选择和Templeton。而考虑过最接近的选择就是Oozie，类似UC4。但是它不同于Genie的作业提交式API，因此不能进行对等比较。之所以将Oozie从选择中排除掉，一方面因为它只支持Hadoop生态系统中的作业，而我们的工作将覆盖Hadoop和非Hadoop作业。而Oozie不支持Hive更是开始Genie的原因。再看另一个选择，现在作为的一部分。然而，Templetion不支持提交到多个集群的并行作业，虽然仍在发展中，但是明显还不足需求。
什么是Genie
Genie是专为Hadoop生态系统定制的一组REST-ful服务集合，用于管理作业和资源。有两个关键服务：Execution Service和Configuration Serice。前者提供了REST-ful API，用于提交和管理Hadoop、Hive以及Pig作业；后者是个Hadoop资源的有效储存库，做元数据的连接以及运行资源上的作业。
Execution Service
Execution API，负责客户端与Genie的交互。客户端通过向Execution API发送JSON和XML信息提交作业，其中包括的参数有：
作业的类型，Hadoop、Hive或者是Pig
作业的命令行参数
文件的依赖性，比如S3上的scripts和jar文件
时间表类型（比如：&ad hoc&或者&SLA&），这样Genie就可以使用它来为作业映射适当的集群
Hive元存储需要连接的名称（比如：prod，test或者是一个设备名称）
当一个作业提交成功，Genie将返回一个作业id，这个可以用来获得作业状态以及输出URL。输出URL是个指向作业工作目录的HTTP URL，包含了标准输出以及错误日志（详见下面截图）。每个作业id都可以被转换成多个MapReduce作业，决定于Hive或者Pig中运行中间阶段的数量。
Configuration Service
Configuration Service被用于跟踪当前运行的集群以及支持的时间表。举个例子：查询集群被配置成支持&ad hoc&作业，然而我们的产品集群却被配置成支持&SLA&作业。当一个集群出现，我们告诉Configuration Service它支持的作业类型，以及集群的配置集合（也就是做Hadoop配置的mapred-site.xml、core-site.xml以及hdfs-site.xml和做Hive配置的hive-site.xml）。同时会将它的状态标注为&UP&。类似的，当一个集群关闭时，我们将会把它标注为&Terminated&。同样这里还有一个为集群准备的&Out of Service&状态，这将表示这个集群还存在，但是不支持任何新作业的提交。这在升级和结束进程时是非常有用的，当一个集群不再接收新任务的提交时，必须在终止它之前先让所有运行的作业结束。这个服务是对的补充，被设计为元数据的储存库，用于云中的短暂（并且不是集群）实例。
当Execution Service接收到一个作业请求时，它通过Configuration Service将作业映射到合适的集群。如果存在多个满足作业需求的集群，它会随机的选取一个集群候选。当然可以通过实现自定义负载平衡器来改进，以及分流单独的Hadoop、Hive、Pig作业，为每个作业分配独立的工作目录，从而实现Genie和作业本身的隔离。一个单独的Genie实例可以实现对不同集群提交作业的，完全的从客户端中抽象出来。
如何使用Genie进行动态的资源管理？
在Netflix不同的工程团队在AWS预留实例上使用ASG（auto-scaling groups）运行他们的服务，根据负载进行扩展和收缩。大部分的ETL作业都在午夜（PST）以后进行，因为在这段时间大部分的ASG都会收缩。因此我们使用这些过剩的保留实例补充到我们其他的生产集群中带来额外的效益。我们使用Configuration Service来登记它们，然后Genie客户端（比如ETL作业）使用Execution Service API连入这些新集群。当工程团队再次需要他们的实例时，这些被借用的实例将会终止并重新登记，同时不会再被Genie客户端接入直到再次剩余。
这里不再需要任何rolling升级，这在传统的Hadoop集群中经常出现的。如果我们需要对生产集群进行升级，一种选择就是使用拥有升级过软件堆栈的新产品集群，并且把旧集群的状态设置成&Out of Service&来终止对它的路由。此外我们还可以使用&Out of Service&设置正在工作中的集群对其升级，并临时的标记另一个正在工作中的集群作为SLA集群 && 在集群升级时。如果我们不想正在运行的作业失败，必须等到作业结束再进行旧集群的终止或者升级。这很类似于提供的应用部署和云实例管理能力。
什么是Genie当前的部署状态？
虽然Genie仍在改进过程中，但是已经在我们的生产环境中高度使用。当前已经被部署到一个6-12节点的ASG，横跨3个Availability Zone进行负载平衡和容错处理。对于横向扩展，我们建议基于负载部署节点的数目。通过警报进行配置，附加Asgard管理自动扩展方案。Genie实例通过Eureka登记，客户端使用Eureka API对作业的有效实例进行选择。为了避免客户端过载，当一个实例的请求高于它的负载时Genie还会将作业请求转发到一个轻量级的负载实例。Genie现已支持上千个并行作业的同时提交。通天运行着上千个来自可视化工具和自定制Hive/Pig Web UI的Hive作业以及上万个Hive和基于Pig的ETL作业。扩展到上万个并行作业在理论上是可行的，只需要简单的通过增加ASG的实例数量。（编译/王鹏，仲浩 审校/王旭东）
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随着快播案的法律介入，不管公众舆论如何，中国的免费网络视频似乎走到了尽头。
（原标题：视频网站收费潮渐起 改变“影视娱乐化”的定位才是真出路）
自2015年起，无论是土豆、爱奇艺PPS还是视频等等一系列网络视频玩家，面对长年以来的亏损，不约而同地启动了会员付费模式。而各家对此也高潮不止，付费会员人数节节“攀高”。到2015年底，爱奇艺PPS公布自己的VIP会员突破了1000万，而优酷土豆和腾讯视频的付费会员人数也在500万左右，如此看来，中国网络视频行业的付费时代即将“来临”，而连年亏损的视频网站也即将迎来赢利时代?而至2015年底火得没有由头的《太子妃升职记》，在粗制滥造下竟然让乐视大赚特赚，“污、俗、漏”似乎成了网络剧挣钱的方式，而视频网站也找到了另一条“商业模式”，多家视频网站都表示将来要大上特上网络剧。不幸的是2016年初，就因剧情和画面太“污”，广电总局就让《太子妃》下架，受其牵连，《盗墓笔记》等四部剧也被下架。事实上，不管是付费模式开启，还是网络剧、PGC内容增加或者是贴片广告如婆娘的裹脚布一样越来越长，中国网络视频业依然在各种潮流面前左右奔袭，而对高企的内容和带宽成本越来越没有了自信，对商业模式的理性探索也没有了兴趣。中国视频网站到底与Netflix们有何区别?中国付费会员形式的推广和自制剧的兴起，大致均由《纸牌屋》而起。然而，中国视频网站与Netflix却与大相径庭。优酷在上市时曾经给华尔街讲的故事是“Youtube+Netflix+hulu”模式。看似涵盖了美国所有视频类网站的商业价值，确实就目前的中国视频网站而言，无论大小，由于受到商业模式的困绕，基本上都是什么都做，但什么都没有做好的状态。起源于DVD租赁，加上美国用户习惯，付费会员到目前已达到了5000万用户，其做付费会员制的商业模式，有着天生的基因和用户基础，这是中国视频网站都不具备的。同样，hulu对于中国视频网站而言，就象是CNTV之于CCTV。但hulu的后台老板却比CCTV大牌得多，当初NBC Universal及福克斯在2007年共同投资建立了hulu，还与迪斯尼、、米高梅、华纳兄弟、狮门影业及N等80多家内容制作商合作。至2015年末，hulu的老板变成了默多克21世纪福克斯、沃尔特·迪斯尼公司、NBC环球和，四家平分股份。Hulu拥有的是全球独一无二的影视版权内容。如果说Netflix的出现与传统电视收视下降同步的话，hulu的出现是传统影视行业基于互联网的一次抱团取暖，在实际的用户和营收上Netflix和hulu各自在不同的方向上发展。虽然自《纸牌屋》后，hulu也开始从单纯的贴片广告模式向付费用户方向拓展，就目前而言，hulu的500多万用户与Netflix的5000万用户根本不具备可比性，贴片广告仍然是其主要的赢利方式。至于广为中国用户熟知的Youtube，其实没有太多可解释的，这是纯粹基于互联网UGC内容结构的视频网站。事实上，中国的视频网站都起于Youtube模式，即使是号称hulu模式的爱奇艺，就内容结构而言，都与hulu相差太远。话说回来，就目前中国的视频网站而言，如果说内容质量，远比上不hulu，如果说付费会员，哪家都没有了Netflix的基因。同样，无论是长久以来Youtube的UGC用户培养还是中国所谓的C的机构扶持，其内容提供者远无法达到Youtube的水平。Netflix、hulu和Youtube的存在，正是依靠自身独特的优势差异化竞争的结果，所以家家都过得富得流油。而中国的视频网站，在抢各种潮流的过程中，忘掉了自己的本身，在各种潮流的变化中，变得越来越没有区别。不管是巨资拓展市场份额、高价砸内容还是一窝蜂地进行UGC、PGC内容结构变化，都让这些视频网站无论从内容结构还是商业模式更加趋同，连亏损也成为一致性表现。中国视频网站如何突围?就目前中国视频网站的现状而言，无论是内容质量还是商业模式，短时间内无法根本性改变，所以其亏损的日子依然望不到头。更为残酷的是，就目前中国视频网站的内容结构，实际上就是影视资源的一个在线播放平台，这与十几前的影视下载网站并没有什么核心的不同，只是把下载模式变成了在线模式而已，所以在商业模式的探索和研究方面，十几年中视频网站基本处于停滞状态。影视资源下载网站的结局不说大家都清楚，虽然大家暂时都没有因版权问题关门的担忧，但赢利却是投资方天天都会念的紧箍咒。网络视频的价值远比现在视频网站表现出来的要大得多，与电视而言，其传输介质的变化，特别是移动互联网的介入，让用户收看场景和选择性大大提高，而于传统媒介而言，视频的表达方式，不仅信息容量大为增加，而且重现性相对纸媒有天生无法比拟的优势。即使放眼全球，网络视频的价值远没有达到它应该具有的影响力。事情在慢慢地在发生变化。至2015年末，半岛电视台仅在提供了22亿个视频，位列Facebook应用使用量的第七。同样，路透社的研究表明，《》已经把视频看成增长和竞争的战略中心，开始在纪录片领域的探索;《》把电视和视频摆在新的新闻编辑室的核心，建立了四个现场拍摄基地;而和《电讯报》也开始了视频战略，等等等等。这意味着什么呢?传统媒体开始通过媒体传输介质的变化来拥抱未来。事实上，在三年前，刀客在与凤凰视频的交流中就说过，中国网络视频产业的核心变化，应该是从两个方面进行的。一是传统媒体(包括网络门户)的视频化表达，二是视频网站的媒体化转变。而这两种变化的目标或者说结果是一致的，那就是要把视频作为表达手段，以互联网为介质，重构媒体(不是影视资源)价值。为什么优酷拥有47%的市场份额，2亿多的用户(CNSA数据)，但就2015年第三季度的广告收入而言，只有18.5亿元(2.918亿美元);而第三季度广告收入2.99亿美元，对于日渐式微的门户网站，优酷土豆就广告收入仍然无法与之抗衡。同样相对走入下降通道的电视，2015年湖南卫视收入突破100亿元，浙江卫视达到了70亿元，东方卫视也有40亿元的收入。号称要革传统电视业命的网络视频，为什么在收入面前表现得如此不堪?连一个省级电视台的收入都赶不上?说穿了，目前中国网络视频行业，如果说要依靠Netflix的模式，基本上属于扯淡，核心的商业模式依然还是影视资源加贴片广告的形式，那么问题来了，广告主为什么要在你的媒介上投放广告?视频网站目前的内容结构仍然是影视资源为主导，那么用户在消费这些资源的场景就决定了他们对视频网站的定位，与门户网站比，视频网站由于内容资源的单一，其公众影响力远不如门户网站，对于品牌广告而言，对广告主的价值就决定了其投放比例。同理，与传统电视比，类似于湖南卫视、浙江卫视这种拥有个性化和非常大影响力的内容资源的电视台，对广告主而言，其投放带来的回报远大于视频网站的价值。所以就目前而言，以优酷土豆为代表的视频网站，论影响力不如门户，论内容资源不如传统电视台，其收入近期不可能有革命性的变化。要实现贴片广告收入模式的变化，内容方面的差异化一时难以实现，自制内容也是需要长期培养。那么，对于视频网站而言，必须要面对的就是，在影响力方面，必须要向门户方向靠近。这就意味着，视频网站的内容必须向资讯和新闻化方向拓展，要彻底改变影视娱乐化的内容定位，真正发挥网络视频本身拥有的用户价值和媒介价值。靠影视资源是无法形成公信力和影响力的，视频网站只有拥有了门户的影响力，才真正成为门户网站的掘墓人，也因为其互联网特征，才能成为传统电视台的接力者。
同样，对于处在下降和转型期的门户网站而言，通过对其内容的视频化表达，也就是说，其网站的主体信息要通过视频的方式更方便快捷地让用户获取，门户网站才可能继续保持其长久形成的公信力和影响力。这两个方向最后的结果，也就是中国媒体形式和内容的重构，以视频为表达手段，以互联网为基本介质，从而形成更有价值的媒体形式。如是，中国的视频网站才可能走出一条不同于Netflix、hulu和Youtube的道路，完成自己商业模式的进化。
本文来源：IT时代周刊
作者：西域刀客
责任编辑：郭瑞超_NF2003
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用微信扫描二维码分享至好友和朋友圈Netflix逆袭的秘诀，不在内容质量，在商业运作-钛媒体官方网站在Linux上观看Netflix的方法_百度经验
&&&&&&互联网在Linux上观看Netflix的方法听语音
百度经验:一份崭新的Linux发行版已经安装到你的电脑上，你完全准备好使用免费开源办公软件处理长时间的工作。但是你可能会问自己：“难道除了工作，就没有乐趣可言?我就是想观看Netflix视频!”百度经验:一台Linux系统电脑。百度经验:1一、使用谷歌Chrome浏览器观看Netflix视频谷歌的Chrome浏览器可能是Linux上最流行的Web浏览器，拥有一大批的选项，这些年来，它一直在改变人们观看Web内容的方式。就在不久前，谷歌Chrome还只出现在Windows和Mac上，而如今出现在了大多数的Linux发行版和衍生版上，这借助于面向基于Debian和红帽系统的原生二进制代码，或者借助于面向Arch Linux等发行版的编译源代码。2为何应该使用谷歌Chrome浏览器观看Netflix安装谷歌Chrome很容易。这是一款独立式应用程序，随带必要的可用插件，完全内置到该应用程序中。安装Chrome后，你就可以观看几乎来自任何视频流网站的电视和电视剧，包括Netflix和Amazon Prime Instant Video，不需要安装任何另外的软件。你还可以访问庞大的Chrome插件库、Chrome生态系统中的大批Web应用程序以及出色的Web和JavaScript渲染引擎Blink。3为何不该使用谷歌Chrome观看Netflix?谷歌Chrome是闭源浏览器。免费软件基金会和GNU项目组织(Linux界的两大知名组织)认为，用户应该能够免费获得和运行软件，同时又能够研究和再分发底层代码。一些Linux用户注重Linux社区具有的开放性，不愿安装闭源软件和驱动程序。Chrome会减慢整个系统的运行速度，原因是它对每个打开的标签和每个安装的插件都采用沙盒机制，在你完全关闭了Chrome之后，甚至还会在后台运行。如果你运行旧硬件，或者注重操作系统和应用程序的快捷性，这可能是关键的阻碍要素。还有就是谷歌。谷歌会把你的数据存储起来。比如说，如果你开启了自动填写功能，以便从地址栏搜索Web时节省时间，该数据就会发送到谷歌。一些人称之为是击键记录程序。如果你注重个人隐私，应该避开谷歌Chrome。END经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。投票(0)已投票(0)有得(0)我有疑问(0)◆◆说说为什么给这篇经验投票吧！我为什么投票...你还可以输入500字◆◆只有签约作者及以上等级才可发有得&你还可以输入1000字◆◆如对这篇经验有疑问，可反馈给作者，经验作者会尽力为您解决！你还可以输入500字相关经验01011_百度知道_百度知道热门杂志第1期你不知道的iPad技巧3680次分享第1期win7电脑那些事6470次分享第2期新人玩转百度经验1335次分享第1期Win8.1实用小技巧2624次分享第1期小白装大神1857次分享◆请扫描分享到朋友圈Netflix与哈斯廷斯的成功之路|Netflix|哈斯廷斯_新浪科技_新浪网
Netflix与哈斯廷斯的成功之路
经济参考报
　　“所有电视都会在20年内转移到互联网上，传统的电视网络则会和固定电话一样逐渐消亡。” CEO里德·哈斯廷斯说。2017年第一季度，Netflix的用户数量已经超过美国六大有线电视公司用户数量总和。
　　日，Netflix与爱奇艺公开宣布双方达成在剧集、动漫、纪录片、真人秀等领域的内容授权合作。6月爱奇艺、Netflix首批授权合作内容已经陆续上线。
　　Netflix是美国最大的流媒体平台，全球领先的网络视频公司。公司成立于1997年，总部位于加利福尼亚州洛斯盖图，早期主要从事在线DVD租赁，1999年开始订阅服务。2002年在NASDAQ上市。2007年推出网络流媒体服务。2010年开始向全球扩展其流媒体服务，并正式进军原创节目领域，提供独家内容。2013年起，《纸牌屋》等一系列原创剧的热播为其赢得了大量口碑和市场份额。
　　联姻国内企业 开拓中国市场
　　日，Netflix以120.57亿美元的市值位于WPP和Millward Brown共同发布的“2017年BrandZ全球最具价值品牌100强”排行榜第92位。
　　与爱奇艺的合作是Netflix进军中国市场的一个机遇。2016年Netflix公司的业务收入分布情况是，国内流媒体占比57%，海外流媒体占比36%，DVD租赁占比6%。当前Netflix面临的主要问题是全球用户收入增速低于内容投入成本增速，国内用户增长停滞，内容投入成本及长期借款持续上升。解决的途径一是涨价，二是继续开拓海外市场用户。因此，Netflix与爱奇艺的合作将有助于其进入中国市场。
　　事实上，里德·哈斯廷斯去年年初就表示计划在中国市场推出其流媒体视频服务，但受制于严格相关法律法规约束，Netflix的中国路一直没有得到很好的进展。如果没有国内的“小伙伴”，Netflix需要自己在中国获得8个不同牌照，这显然对于一家外资公司而言非常困难，因此，寻找合适的中方合作伙伴，是Netflix公司进入内地市场的捷径。
　　业内人士认为，Netflix与爱奇艺的合作将对中国视频网站现有的运营模式造成冲击，推动视频行业向付费方向发展。未来，用户只需要每月付一小笔费用，便可以无限量地观看国内外优质影片，并且不受长时间广告的困扰，这种视频网站的经营模式可能会被更多人接受。也有人认为，用户对优质影片和观影效果的需求越来越高，成为会员或许是大势所趋。
　　当然，也应该看到，Netflix的全球扩张，最便捷的方法就是和各个国家本土的强势视频渠道合作。
　　创业历经坎坷 终成行业巨头
　　Netflix之所以能有如此成就，与其创始人兼CEO里德·哈斯廷斯的成长经历是分不开的。
　　里德·哈斯廷斯出生于日，马萨诸塞州波士顿的一个美国中产阶级家庭，在加州长大。他家境优越，从小就接受着中产阶级的精英教育，整个青少年时期都是在美国顶尖的贵族私立中学度过。1983年，里德·哈斯廷斯毕业于鲍登大学，这是一所位于美国缅因州的顶尖文理学院，为美国文理学院排名第4至6名（2014年US NEWS 排名第四），它以詹姆斯·鲍登的名字命名，以纪念这位马萨诸塞州前州长。
　　里德·哈斯廷斯毕业后加入美国和平护卫队，这是一个由美国政府发起，将年轻人作为志愿者送往发展中国家的组织。他在非洲担任了两年志愿数学教师，并且在口袋里只有10美元的时候，靠着搭便车跨越了整个欧洲。里德·哈斯廷斯在后来接受采访时谈到，这段经历给了他创业的勇气。回国后，他考入斯坦福大学计算机科学专业攻读硕士学位，并于1988年顺利毕业。毕业后供职于一家叫ADAPTIVE的科技公司，在这里他发明了一个用于调适软件的工具，这个工具成为他后来创业的产品。
　　1991年，他创办了Pure Software，开始自己的创业生涯。由于创业初期缺乏商业管理经验，1996年公司和Atria合并，次年便被Rational Software收购。
　　首次创业失败并没有让里德·哈斯廷斯气馁。1998年，他在加州创办了Netflix，通过互联网提供统一费率的电影DVD租赁服务，并邮寄给全美国的客户。当时的电影行业巨头是百事达和好莱坞，里德·哈斯廷斯要想赢得市场，就必须创造出一种新的经营模式。Netflix的租赁模式是用户在注册、交费成为会员后，就可以无限期地观看DVD，而不必缴纳高昂的滞纳金。消费者不仅能够列出想看的电影清单，而且电脑能精准定位消费者的喜好，进行电影推荐。为了拓宽市场，2000年他打算与自己强大的对手百事达合作，并没有被接受。加上受到网络经济泡沫破灭和9·11事件的影响，Netflix公司一度面临破产。所幸后来DVD播放机价格大幅下跌，公司租赁业务重新复苏，并于2002年成功上市，在同、百事通的DVD租赁价格战中也是大举获胜，形成了稳固的市场地位。
　　2007年，美国大部分家庭都连接上了宽带网络，里德·哈斯廷斯看准了互联网发展的良好态势，决定将DVD邮递业务升级为流媒体服务，并建立了网络屏互联互通的生态系统。同时扩充了大量视频内容，使消费者能够通过网络随时随地在电视、电脑和移动设备上收看电视节目和电影，此举立即取得巨大成功。同年，里德·哈斯廷斯被选入董事会。
　　里德·哈斯廷斯被美国《财富》杂志评为2010年“年度商业人物”；在美国《时代》周刊评出的“2011年全球最具影响力人物100强”中名列第三；在《名利场》（Vanityfair）公布的“2013年度最具影响力的50人”榜单上排名第12位；入选Business Insider网站2015年评出的“全球科技行业最有影响力的20位人物”。
　　“独播+原创”支撑付费模式
　　Netflix在流媒体行业的显著成就使其受到广泛关注，国际上各大网络视频公司纷纷学习其成功经验，并称其为Netflix模式，主要是指会员付费订阅。
　　在收费模式上，Netflix并不以广告取胜，而是通过会员付费来盈利。Netflix的收费模式非常简单，会员每月支付固定的收视费用，在支付完费用后便可在Netflix的影视库里随时随地、任意观看它的所有节目。这一点国内一些视频网站已经开始借鉴了。用户只需要支付少量的费用便可以享受到独家的内容资源和顺畅的观影体验，这是一般的电影服务商所不能提供的。因此，Netflix公司的会员数持续增长，付费订阅模式成为该公司几乎全部的收入来源。
　　Netflix的主要业务包括流媒体和DVD租赁。流媒体业务按照面向市场不同，分为国内业务和国际业务两个部分。美国国内流媒体业务占据的市场份额为75%，为公司提供了稳定的收入来源，而国际流媒体业务仍处于扩张阶段，暂未实现盈利。DVD租赁业务由于拥有一批忠实的原始用户及在渠道方面的长期积累，目前仍具保持较高的毛利水平，为流媒体业务提供盈利支持。但该业务自2011年起就处于负增长态势，随着网络视频业务的发展，DVD租赁很可能会退出市场。
　　哈斯廷斯认为最大的驱动因素在于推出特别好的节目，让人觉得非看不可。为了吸引更多用户成为付费会员及增强自身的竞争力和影响力，Netflix将战略重点放在了“独播与原创”上。Netflix花重金购买热剧的独播权，2015年末，Netflix版权内容累计资产为122.8亿美元，累计摊销50.7亿美元，账面净增72亿美元，而2014年末的净增为22.8亿美元，在更早的2008年，版权内容资产仅有1.17亿美元。
　　原创也是为了独播，Netflix原创内容一般只在自己的平台上播出。公司在2016年一年内推出了各种类型的原创剧共600小时，并称2017年将计划生产和发布1000小时的原始节目。虽然公司每年用于购买播放权以及制作原创内容的投入占到总收入的六成以上，但是这一成功的独播战略为Netflix赢得了观众和市场，增加了会员人数，提升了公司价值。
　　“随着公司订阅用户数量的不断增加，我们希望扩大原创内容的预算投入。还有许多我们尚未拍摄的优秀电视剧集。”里德·哈斯廷斯说，为继续增加公司的订阅用户数量，就需要更多的电视剧集和电影内容。他在接受财经频道CNBC采访时表示公司今年计划为原创内容投入60亿美元。
　　新技术给各行各业带来的变革都是巨大的，Netflix将大数据应用于流媒体服务是其取得成功的重要一环。
　　推荐引擎是Netflix的一个关键服务，用户能在一个个性化网页上对影片做出1-5的评级。Netflix将这些评级放在一个巨大的数据集里，使用推荐算法和软件来标识具有相似品味的观众对影片可能做出的评级。
　　据悉，Netflix建立了用户偏好数据库，详尽记录每个用户在网站上的每个动作，包括什么样的用户，在什么时间段看了什么电影剧集，看到哪里按下了暂停快进、哪里又开始“开小差”等等，事无巨细的庞大数据收集。而依据这些海量且繁杂的数据进行的相关算法，Netflix不但可以精准预测每个用户群的口味和偏好并进行相应推荐，更是可以据此打造出观众想看的剧集，2013年《纸牌屋》的热播就离不开对市场的大数据分析。
　　为了促进影片推荐引擎的优化，Netflix从2006年开始举办Netflix大奖赛，以100万美金奖励能将预测用户观影喜好的准确性提升10%以上的团队。
　　截至2016年，Netflix的流媒体服务已达130多个国家，全美用户达4940万，全球用户达9370万。为用户提供各类电视节目和电影，包括自制剧、纪录片、故事片等，主要业务板块包括三大部分：国内流媒体、国际流媒体、国内DVD。
　　Netflix正在将其影响力扩散至世界各地……
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