Milyen adatbázis megoldást használ a Netflix vagy a Spotify?

Képzeljük el: esténként számtalan filmet és sorozatot nézünk a Netflixen, napközben pedig több órán át hallgatjuk kedvenc zenéinket a Spotifyon. Ezek a platformok milliárdnyi felhasználót szolgálnak ki, percenként több millió kérést dolgoznak fel, és döbbenetes mennyiségű adatot kezelnek – mindezt alacsony késleltetéssel és hibátlan felhasználói élménnyel. De vajon mi rejtőzik a motorháztető alatt? Milyen adatbázis megoldásokat használnak ezek a technológiai óriások, hogy mindez működhessen?

A válasz nem egyetlen adatbázis-típusban keresendő. Sem a Netflix, sem a Spotify nem támaszkodik egyetlen monolitikus adatbázisra. Ehelyett egy úgynevezett „polyglot perzisztencia” megközelítést alkalmaznak, ahol különböző adatbázis-típusokat – relációs, NoSQL, dokumentum, kulcs-érték, oszlopos – használnak a specifikus feladatokhoz optimalizálva. Ez a stratégia teszi lehetővé számukra az extrém skálázhatóságot, a magas rendelkezésre állást és a kiváló teljesítményt. Merüljünk el a részletekben!

Netflix: A globális szórakoztatás adatközpontja

A Netflix egyértelműen a streamelés királya, több mint 200 millió előfizetővel világszerte. Ez a gigantikus méret óriási kihívásokat támaszt az adatbázis infrastruktúrával szemben: a felhasználói profiloktól kezdve, a megtekintési előzményeken át, a számlázási információkig, egészen a személyre szabott ajánlásokig minden adatot gyorsan és megbízhatóan kell tárolni és lekérdezni. A Netflix mikroszolgáltatás-architektúrájának köszönhetően minden egyes szolgáltatás a saját céljaira legmegfelelőbb adatbázist választja.

Apache Cassandra: A Netflix NoSQL alapköve

A Netflix egyik legfontosabb adatbázisa az Apache Cassandra. Miért? A Cassandra egy elosztott NoSQL adatbázis, amelyet extrém skálázhatóságra és magas rendelkezésre állásra terveztek. Ideális választás olyan adatok tárolására, amelyek nagy írási terhelést igényelnek, és amelyeknél az „eventuális konzisztencia” (az adatok egy idő után válnak konzisztenssé minden replikán) elfogadható. A Netflix többek között ezekre használja a Cassandrát:

Felhasználói tevékenység: Ki mit nézett, hol hagyta abba, mikor kezdte el. Ezek az adatok kritikusak a „Folytatás” funkcióhoz és az ajánlórendszerhez.
Személyre szabás: A felhasználói preferenciák, megtekintési szokások alapján generált ajánlások rendkívül gyors adatelérést igényelnek.
Megtekintési előzmények: A hatalmas mennyiségű adatrögzítéshez és lekérdezéshez a Cassandra vízszintes skálázhatósága elengedhetetlen.

A Cassandra elosztott természete azt jelenti, hogy az adatok több szerveren oszlanak meg, biztosítva a magas rendelkezésre állást még szerverhibák esetén is. Ez létfontosságú egy olyan globális szolgáltatásnál, mint a Netflix.

AWS DynamoDB: Felhőalapú megoldások ereje

Mivel a Netflix teljes infrastruktúrája az Amazon Web Services (AWS) felhőjében fut, az AWS DynamoDB használata logikus lépés. A DynamoDB egy teljes mértékben menedzselt, szerver nélküli, kulcs-érték és dokumentum adatbázis, amely rendkívül alacsony késleltetéssel és gyakorlatilag korlátlan skálázhatósággal büszkélkedhet. A Netflix számos mikroszolgáltatásához használja, különösen azokban az esetekben, ahol gyors, konzisztens hozzáférésre van szükség kisebb adatcsomagokhoz. Például:

Felhasználói profilok: A felhasználói beállítások, fiókadatai.
Játékállások: A Netflix egyre több játékkal bővül, és ezekhez a játékállásokhoz is DynamoDB-t használnak.
Menedzselt szolgáltatások metadata: Kisebb, specifikus szolgáltatások adatainak tárolása.

A DynamoDB vonzereje abban rejlik, hogy a Netflix mérnökeinek nem kell az adatbázisok üzemeltetésével bajlódniuk; az AWS gondoskodik a skálázásról, a replikációról és a mentésekről.

PostgreSQL: A tranzakciós megbízhatóság

Bár a NoSQL adatbázisok dominálnak a Netflixnél a skálázhatóság miatt, a hagyományos relációs adatbázisoknak is megvan a maguk helye. A PostgreSQL – vagy esetenként Amazon RDS PostgreSQL – a Netflix architektúrájában a legkritikusabb, ACID-kompatibilis tranzakciókat igénylő feladatokért felel. Ilyenek például:

Számlázás és fizetési adatok: Ezek az adatok igénylik a legmagasabb szintű konzisztenciát és megbízhatóságot, ahol egyetlen adatvesztés vagy inkonzisztencia elfogadhatatlan.
Hitelesítési adatok: A felhasználói azonosítók és jogosultságok kezelése.

A PostgreSQL robusztus tranzakciós képességei és adatintegritása elengedhetetlen ezen területeken.

Egyéb fontos adattárolók

Amazon S3 (Simple Storage Service): Bár nem „adatbázis” a hagyományos értelemben, az Amazon S3 a Netflix tartalmának (filmek, sorozatok videófájljai) alapvető tárolója. Ez egy objektumtároló szolgáltatás, amely rendkívül tartós, skálázható és költséghatékony. Az S3-ból osztják szét a videókat a felhasználókhoz, gyakran Content Delivery Network (CDN) segítségével.
Elasticsearch: A keresési funkciókhoz és a loggyűjtéshez használnak Elasticsearch klasztereket, amelyek gyors, szöveges keresést tesznek lehetővé hatalmas adatmennyiségben.
Redis/Memcached: A gyorsítótárazás (caching) kulcsfontosságú a késleltetés minimalizálásához. A Redis és a Memcached memórián belüli adatbázisokként szolgálnak, amelyek a gyakran kért adatokat tárolják, hogy ne kelljen minden alkalommal a fő adatbázishoz fordulni.

Spotify: A zenei élmény harmóniája

A Spotify több mint 500 millió felhasználóval a világ legnagyobb zenei streaming szolgáltatása. A Netflixhez hasonlóan a Spotify is mikroszolgáltatásokra és polyglot perzisztenciára épít, de a Google Cloud Platform (GCP) infrastruktúráját használja. Az ő kihívásaik a hatalmas zenei katalógus, a személyre szabott lejátszási listák, a valós idejű hallgatási adatok és a gyors keresés kezelése.

Google Cloud Datastore / Firestore: Felhasználói és metaadatok otthona

A Spotify széles körben használja a Google Cloud által kínált NoSQL adatbázisokat, mint a Cloud Datastore (ami most már a Cloud Firestore része). Ezek a menedzselt, dokumentum-orientált adatbázisok ideálisak a felhasználói adatok, lejátszási listák metaadatainak és egyéb alkalmazásspecifikus információk tárolására, amelyek rugalmas sémát és magas skálázhatóságot igényelnek. Előnyük, hogy a Google kezeli a skálázást és a karbantartást, így a Spotify mérnökei a fejlesztésre koncentrálhatnak.

PostgreSQL és Google Cloud SQL (PostgreSQL): A tranzakciós mag

A Spotify is használ PostgreSQL adatbázisokat, gyakran a Google Cloud SQL menedzselt szolgáltatásán keresztül. Hasonlóan a Netflixhez, ezek a relációs adatbázisok a legkritikusabb, tranzakciósan konzisztens adatok tárolására szolgálnak, például:

Számlázási és előfizetési adatok.
Felhasználói hitelesítési adatok.
A zenei katalógus core metaadatai, amelyek erős konzisztenciát igényelnek.

Google Cloud Spanner: Globális konzisztencia új szinten

Az egyik legérdekesebb választás a Spotify részéről a Google Cloud Spanner. Ez egy egyedülálló, globálisan elosztott relációs adatbázis, amely ötvözi a relációs adatbázisok erősségét (ACID tranzakciók, SQL) a NoSQL rendszerek skálázhatóságával. A Spanner képes globálisan konzisztens tranzakciókat biztosítani több régióban is, ami rendkívül nehéz feladat a hagyományos elosztott rendszerek számára. A Spotify olyan kritikus adatokhoz használhatja, ahol globális konzisztenciára és rendkívüli skálázhatóságra van szükség, anélkül, hogy feláldozná a tranzakciós integritást.

Apache Cassandra: Valós idejű adatokhoz

A Spotify is támaszkodik az Apache Cassandra-ra, hasonló okokból, mint a Netflix: nagy mennyiségű valós idejű, írásintenzív adat tárolására. Például:

Felhasználói aktivitás streamelése: Ki mit hallgatott, mikor, milyen eszközről.
Játéklisták és gyűjtemények metaadatai, amelyek gyakran változnak.
Ajánlórendszer adatai, ahol a gyors hozzáférés és a nagy írási kapacitás kulcsfontosságú.

Google BigQuery: Az analitika szíve

A Spotify – mint minden adatvezérelt vállalat – hatalmas mennyiségű adatelemzést végez. Ehhez a Google BigQueryt használja. A BigQuery egy teljes mértékben menedzselt, szerver nélküli adatraktár, amely petabájtos méretű adatokon képes villámgyors SQL lekérdezéseket futtatni. Ez elengedhetetlen a Spotify számára, hogy elemezze a felhasználói viselkedést, optimalizálja az ajánlórendszert, az üzleti teljesítményt és az új funkciók hatékonyságát.

Elasticsearch és Redis

Elasticsearch: Ahogy a Netflix, a Spotify is használja az Elasticsearch-öt a zenei katalógusban való gyors és releváns kereséshez, valamint a logelemzéshez.
Redis: A gyorsítótárazás itt is kulcsfontosságú. A Redis memórián belüli adatbázisként segít a késleltetés csökkentésében, gyorsítva a gyakori lekérdezéseket.

Közös szálak és tanulságok: A polyglot perzisztencia előnyei

Ahogy láthatjuk, a Netflix és a Spotify stratégiájában számos közös pont van, annak ellenére, hogy más felhőplatformokon működnek:

Polyglot perzisztencia: Ez a legfontosabb tanulság. Nincs egyetlen „legjobb” adatbázis, amely minden feladatra alkalmas lenne. A különböző adatbázisok a saját erősségeiket kamatoztatva oldanak meg specifikus problémákat.
Mikroszolgáltatások: Mindkét vállalat mikroszolgáltatás-architektúrát használ, ahol minden szolgáltatás egyedi adatbázis-igényekkel rendelkezik, és a saját adatbázisát „birtokolja”. Ez elősegíti a modularitást és a független skálázhatóságot.
Skálázhatóság és rendelkezésre állás: A választott adatbázisok többsége (Cassandra, DynamoDB, Spanner, BigQuery) alapvetően elosztott adatbázis, amelyet horizontális skálázásra és magas rendelkezésre állásra terveztek. Ez létfontosságú a globális szolgáltatások számára.
Felhőalapú megoldások: Mind a Netflix (AWS), mind a Spotify (GCP) nagymértékben támaszkodik a felhőszolgáltatók által menedzselt adatbázisokra. Ez csökkenti az üzemeltetési terheket és lehetővé teszi a fejlesztőknek, hogy a termékfejlesztésre koncentráljanak.
Külön rendszerek az operációs adatokhoz és az analitikához: Míg a tranzakciós és operációs adatokhoz különböző adatbázisokat használnak, az analitikához dedikált, masszívan párhuzamos rendszereket (Redshift, BigQuery) alkalmaznak.
Gyorsítótárazás (Caching): A Redis és a Memcached használata alapvető fontosságú a késleltetés csökkentéséhez és a felhasználói élmény javításához.

Konklúzió

A Netflix és a Spotify példája tökéletesen illusztrálja, hogy a modern, nagyméretű, felhőalapú alkalmazások fejlesztéséhez miért elengedhetetlen a sokszínű adatbázis-megoldások alkalmazása. Nem egyetlen adatbázis jelenti a kulcsot a sikerhez, hanem a megfelelő adatbázis kiválasztása a megfelelő feladathoz. Ez a rugalmasság, skálázhatóság és hatékonyság teszi lehetővé számukra, hogy milliárdnyi kérést kezeljenek, miközben folyamatosan innoválnak és világszínvonalú szolgáltatást nyújtanak. Az ő architektúrájuk a modern adatkezelés tanulságos mintapéldája, amelyből számos kisebb vállalat is inspirációt meríthet saját rendszereinek tervezésekor.