Netflix近日开源了一个叫做Suro的工具,公司可以利用它来做数据源主机到目标主机的实时定向。它不只在Netflix的数据管道上扮演重要角色,大规模下的应用场景同样令人印象深刻。

Netflix各种应用程序每天生成数百亿的事件,Suro可以在数据被发送之前收集到它们,然后部分经过Amazon S3给Hadoop批处理,另一部分经过Apache Kafka给Druid 和 ElasticSearch做实时分析。从Netflix博客了解到,公司也在考虑如何让Suro支持Storm或Samza这样的实时处理引擎去执行事件数据的机器学习。

熟悉大数据领域的人们都知道,很多技术都与公司挂钩,例如Netflix 创建了Suro, LinkedIn 创建了Kafka和 Samza, Twitter创建了Storm,Metamarkets 创建了Druid。Suro博客也承认它是基于Apache Chukwa项目,类似 Apache的Flume, Facebook的Scribe。诚然,这些项目中最显著的无疑是Hadoop。

公司为什么要建立自己的技术一直是争议的热点,因为他们的需求,一般都会被创建,就像在生活中的很多东西,不过,这个问题的答案还得具体问题具体分析。例如Storm,正在成为一个非常受欢迎的流处理工具,但LinkedIn觉得它需要不同的东西,因此创建Samza。取代使用一些已有的技术,Netflix创建了Suro,主要因为该公司虽然是一个重度的云服务用户(主要基于AWS),但也有一些非AWS业务,包括Apache Cassandra数据库。

这场技术创新最终赢家必然归结于采用这些主流技术的用户,无需在公司内部招聘专业人士,就可让公司从这些开源技术中获益。例如,我们已经看到Hadoop供应商试图让Storm和Spark框架用于其企业客户。同时,我们也相信Hadoop绝对不是最后一个这样的技术。AWS有非常多的用户,毕竟他们希望Suro这样技术提供的能力,而不是被AWS推出的服务绑定。

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