Что такое стриминг нетфликс
Что такое Netflix?
Netflix — это стриминговый сервис по подписке, который позволяет смотреть фильмы и сериалы без рекламы на подключенном к интернету устройстве.
Вы также можете загружать фильмы и сериалы на устройства iOS, Android и Windows 10 и смотреть их без подключения к интернету.
Если вы уже оформили подписку и хотите узнать подробнее о том, как пользоваться Netflix, перейдите в раздел Начало работы с Netflix.
Фильмы и сериалы
Доступный на Netflix контент зависит от региона и может меняться со временем. Вы можете смотреть удостоенный наград оригинальный контент Netflix, художественные и документальные фильмы, сериалы и многое другое.
Чем больше вы смотрите, тем точнее Netflix подбирает рекомендации фильмов и сериалов, которые могут вам понравиться.
Поддерживаемые устройства
Смотреть Netflix можно на любом подключенном к интернету устройстве с поддержкой приложения Netflix (Smart TV, игровые консоли, стриминговые плееры, декодеры, смартфоны и планшеты). Вы также можете смотреть Netflix в браузере на компьютере. Для оптимального просмотра видео в наилучшем качестве, ознакомьтесь с системными требованиями (списком совместимых браузеров) и рекомендациями по скорости интернет-подключения.
Нужна помощь с настройкой? Перейдите в Центр поддержки и найдите производителя используемого вами устройства.
Планы и стоимость
Планы Netflix определяют количество устройств, на которых можно смотреть Netflix одновременно, а также качество видео: стандартное (SD), высокое (HD) или UltraHD.
Сравните наши планы и цены и выберите вариант, который вам подходит. Вы можете изменить план или отменить подписку в любое время.
Итак, приступим!
Выполните эти простые действия и начните смотреть Netflix уже сегодня:
Создайте аккаунт, указав адрес электронной почты и пароль.
Укажите способ оплаты. Подписка на Netflix оплачивается ежемесячно в тот же день, когда она была оформлена.
Как Netflix стал синонимом секса на одну ночь, при чем тут «Матрица» и уйдут ли в прошлое кинотеатры? Краткая история стриминга
Онлайн-кинотеатры, особенно во время коронавирусных ограничений, когда люди по всему миру вынуждены больше времени проводить дома, показывают бурный рост. Сейчас каждая уважающая себя корпорация стремится запустить собственную платформу — среди них гиганты вроде Apple, HBO, Disney. Рассказываем, когда появились первые стриминговые сервисы, как именно они работают, почему так важны алгоритмы с рекомендациями и как Netflix стал едва ли не самой успешной подобной компанией, а также размышляем, окажутся ли онлайн-платформы способны заменить традиционные кинотеатры.
Придумали в начале 1990-х, успешно запустили в середине 2000-х
Так было и с первыми телевизорами: массовой технология потокового вещания (то есть стриминга, или мультимедиа, получаемого от провайдера потокового вещания через интернет) стала гораздо позже в сравнении с моментом, когда о технологиях передачи подобного контента задумались впервые.
Сама идея возникла примерно в начале 1990-х. Например, в 1992 году компания Starlight Networks запустила проект StarWorks. Именно его называют «первым стриминговым сервисом, работавшим в корпоративной Ethernet-сети предприятий и предоставлявшим доступ к видео в формате MPEG-1 по запросу пользователя». Понятно, что особого успеха в те годы достичь ему не удалось.
Однако попытки делали и другие компании. Скажем, в 1999 году Microsoft продемонстрировала программу Windows Media Player 6.4, в которой была встроенная функция потоковой передачи данных. В том же году Apple представила формат своего потокового мультимедиа в плеере QuickTime 4. Но единства между ними не было. То есть даже при наличии относительно хорошего для того времени интернет-соединения необходимо было загружать на один и тот же компьютер как минимум несколько плееров, чтобы суметь запускать медиафайлы от разных поставщиков.
Ситуация начала меняться с распространением широкополосного доступа в сеть и ростом количества его пользователей. Кроме того, в начале 2000-х компьютеры стали достаточно производительными, чтобы беспроблемно воспроизводить видео, передающееся через интернет (а не скачанное заранее). Да и позволить себе подходящую технику уже могло большее число человек.
В плюс сыграло еще несколько факторов. За десять лет с конца 1990-х в индустрии стали использоваться стандартизованные протоколы передачи информации в сети (в том числе видео- и аудиоформаты). Стоимость мегабайта данных, передаваемых через интернет, также начала идти вниз, а это влияло на упомянутое количество реальных пользователей, проводивших в сети все больше и больше времени.
Все сошлось в 2005 году с запуском YouTube, впоследствии изменившего представление людей о том, каким образом удобнее всего смотреть видеоконтент через сеть. Еще через пару лет (несколько источников утверждают, что на такой шаг представители компании пошли именно благодаря успеху YouTube) до понимания перспектив стриминга дошли и в Netflix.
Влияние этой компании на всю индустрию онлайн-кинотеатров и кинематограф сейчас настолько велико, что с ее подачи меняется сама структура производства и потребления медиаконтента. Чего стоит подход с выпуском сезона сериала в один момент, а не серийно каждую неделю. Впрочем, так было не всегда.
От компании по прокату DVD до инновационного сайта с эталонной системой рекомендаций
Основанная в 1997 году Марком Рэндольфом и Ридом Хастингсом, компания Netflix в то время занималась относительно привычным делом — прокатом DVD. Концепция была достаточно простая, но инновация крылась в самом способе коммуникации с клиентами и получения ими дисков с фильмами: Netflix работала только через интернет на собственном сайте и предлагала доставку дисков на дом.
А через два года, в 1999-м, внедрили еще одну инновацию — ежемесячную подписку на прокат для постоянных клиентов. То есть пользователь не мог случайно «попасть» на штраф за просрочку даты возвращения диска в пункт проката. А на этом, пускай и не особо гласно, жило множество конкурирующих компаний — в первую очередь Blockbuster Video, занимавший лидирующую позицию на рынке.
Правда, подобная концепция Netflix изначально была воспринята рынком, мягко говоря, в штыки. И действительно, на рубеже веков компания стала нести серьезные убытки. Пошли даже разговоры о слиянии Netflix с упомянутой выше Blockbuster. Однако сделка не состоялась. Официальная причина — владельцы компаний не договорились о цене.
Чтобы выжить, Netflix пришлось искать способы удержать пользователей при себе — и такой способ был найден. Причем задумка, как выяснилось позже, была настолько важная, что на ее основе сервис доминирует и сегодня.
Речь про рекомендательную систему на сайте компании, которая в разы точнее решений от конкурентов определяла вкусы зрителей на фильмы различных жанров и форматов. Уже к середине 2000-х она оказалась настолько смышленой (точность составляла 75%), что персонализировала выдачу для каждого отдельного клиента по множеству показателей. А позже компания даже предлагала миллион долларов тому, кто придумает, как еще ее улучшить.
Но, что не менее важно, рекомендации Netflix не ограничивались AAA-блокбастерами, которые и так все смотрели, а распространялись на независимые фильмы и сериалы малоизвестных режиссеров. Коллекция фильмов и локаций, в которых они хранились по всему США, быстро стали расти — логистика улучшалась.
Короче говоря, алгоритмическая система компании показывала себя эффективнее живых продавцов-консультантов в пунктах DVD-проката конкурирующих компаний и вполне успешно имитировала сарафанное радио. И дело пошло, о планах по продаже Netflix другим компаниям речь больше не заходила.
Netflix and chill, или 50% рынка всех стриминговых платформ
Последние диски Netflix перестала доставлять в 2011 году — в этот момент компания полностью перешла на стриминг в интернете и вышла на международный рынок. Во многом помогло в этом то, что она изначально ориентировалась на работу в сети.
За последующие десять лет сервис Netflix стал доступен жителям более 200 стран, начал снимать собственные шоу и сериалы, дублировать их на другие языки (включая русский). По состоянию на I квартал 2021 года платформа занимала 50% всего рынка стриминговых сервисов, существенно опережая конкурентов в лице Disney, Hulu, Apple и Paramount.
В какой-то момент сервис Netflix (не без натиска со стороны конкурентов) стал настолько популярным, что среди англоязычных пользователей начало распространяться выражение «Netflix and chill» — в прямом переводе оно обозначает «Посмотреть Netflix и расслабиться».
Но среди интернет-аудитории прижилась чуть другая трактовка. Она обозначает приглашение продолжить вечер дома у одного из партнеров после (или даже вместо) свидания — с сексуальным подтекстом. Что-то вроде «Зайдешь на чашечку кофе?».
Фраза превратилась в афоризм, и ее с разночтениями даже обыгрывали в голливудских комедийных фильмах — например, в «Почему он?» 2016 года, где девушка такой фразой приглашает парня домой на знакомство с родителями, не подразумевая ничего интимного, а тот понимает это слишком поздно.
Как именно работают стриминги, или почему в первые секунды просмотра видео кажется размытым
Не вдаваясь в совсем узкие технические подробности, то по большей части скорость, с которой на дисплее телевизора, ноутбука, смартфона, планшета или другого устройства после нажатия на виртуальную клавишу Play появится изображение запрашиваемого юзером контента из онлайн-кинотеатра, зависит от так называемых сетей доставки контента (Content Delivery Networks, CDN).
Если по-простому, то CDN берут оригинальный сайт и его содержимое и копируют данные на сотни серверов по всему миру вместо хранения информации на каком-то единичном сервере в определенной точке. Так работает не только Netflix (и остальные онлайн-кинотеатры), но и другие популярные ресурсы — скажем, Facebook или YouTube.
Благодаря этому загрузка данных происходит очень быстро, и неважно, находится владелец профиля в стриминговом видеосервисе, соцсети или другого ресурса в Минске или, скажем, в Будапеште. Серьезно на скорость загрузки географическое положение влиять не должно.
Некоторые платформы используют такие CDN от компаний-партнеров, другие строят их сами. Но суть примерно одна и та же: по команде пользователя посылается запрос, и приложение или сайт пытается определить ближайший сервер, с которого контент (в нашем случае это раскодированное видео) загрузится быстрее всего. По этой причине видеоролики сначала начинают проигрываться размыто, но через несколько секунд становятся более резкими: в этот момент происходит переподключение на сервер, способный предоставить наиболее высокое качество ролика.
В общем, в суперупрощенном виде процесс выглядит примерно так: приложение или сайт стриминговой платформы сами определяют, какое устройство в данный момент использует юзер, и выбирает нужный файл (разрешение картинки, формат аудио) с качеством, которое зависит от скорости интернет-соединения. Серверы по всему миру создают и хранят копию файла таким образом, чтобы ближайший к вам сервер предоставил контент с максимальными качеством и скоростью.
Алгоритмы станут еще умнее?
За счет этого сервисы понимают не просто то, какой контент предложить конкретному человеку, но и как подать его таким образом, чтобы пользователь его точно не пропустил. Например, для разных людей могут использоваться разные обложки для одного и того же фильма. А еще показываются разные версии трейлеров. По неофициальной информации, сейчас размышляют над тем, чтобы алгоритм сам «собирал» трейлер из разных моментов фильма под конкретного юзера.
Правда, несколько лет назад за счет таких особенностей даже разгорелся расовый скандал. Оказалось, что для людей со светлым и темным цветом кожи в США предлагался одинаковый контент, но с различными постерами. Конфликт удалось замять, но теперь на сайте с поддержкой Netflix особо отмечается: «При принятии решений система рекомендаций не использует демографическую информацию (например, пол или возраст пользователя)».
Обычные кинотеатры уйдут в прошлое? Вряд ли
Другой эффективный путь заполучения онлайн-кинотеатрами новых пользователей — создание контента, который доступен только на этой платформе. Например, Marvel (компания принадлежит Disney) активно развивает сериальную вселенную, в которую входят известные действующие лица из киновселенной с супергероями, а также персонажами из «Звездных войн».
В Apple решили идти аналогичным путем — например, недавний «Тед Лассо» официально доступен только подписчикам сервиса Apple TV+. Последний промоутируют также тем, что дают пробную бесплатную трехмесячную подписку тем, кто приобретет новый гаджет компании.
А потенциально хитовая «Матрица: Воскрешение» одновременно выйдет в США как в «классических» кинотеатрах, так и на платформе HBO Max. Стоимость подобного «лицензирования» пока не раскрывается, Однако фильмы такого калибра крайне редко (во всяком случае пока) одновременно запускаются как в привычном формате, так и онлайн.
Впрочем, утверждать, что онлайн-формат одержал победу над традиционным, когда важные для студий блокбастеры мирового масштаба сначала выходят в прокат в обычных кинотеатрах и только через определенное время появляются в сети, рано.
В обоих трейлерах фильма «Человек-паук: Нет пути домой», обещающего стать одним из самых кассовых картин года, постоянно добавляется: «Только в кинотеатрах». Другие фильмы Disney и Sony в следующем году пока придерживаются привычного формата дистрибьюции. Большинство крупных студий вроде Warner Bros. также собираются выпускать премьеры сперва в кинотеатрах. Об этом, например, говорит недавний трейлер ленты «Фантастические твари: Тайны Дамблдора».
Как работает стриминг Netflix
«Если вы можете кэшировать всё очень эффективным способом, то вы часто можете изменить правила игры»
Мы, разработчики программного обеспечения, часто сталкиваемся с проблемами, требующими распространения некоторого набора данных, который не соответствует названию «большие данные». Примерами проблем такого типа являются следующие:
Hollow представляет собой Java-библиотеку и всеобъемлющий набор инструментов для использования расположенных в оперативной памяти наборов данных малого и среднего размера, которые распространяются от одного производителя ко многим потребителям с доступом только для чтения.
«Hollow изменяет подход… Наборы данных, для которых ранее такую возможность никогда нельзя было даже рассматривать, теперь могут быть кандидатами для Hollow.»
Функционирование
Hollow сосредоточен исключительно на своём предписанном наборе проблем: хранение цельного набора данных «только для чтения» в оперативной памяти потребителей. Он преодолевает последствия обновления и выгрузки данных из частичного кэша.
Благодаря своим рабочим характеристикам Hollow изменяет подход с позиции размеров соответствующих наборов данных для решения при помощи оперативной памяти. Наборы данных, для которых ранее такую возможность никогда нельзя было даже рассматривать, теперь могут быть кандидатами для Hollow. Например, Hollow может быть полностью приемлемым для наборов данных, которые, если представлять их в json или XML, потребовали бы более 100 Гб.
Быстрота адаптации
Hollow не просто улучшает функционирование — этот пакет значительно усиливает быстроту адаптации команды при работе с задачами, связанными с наборами данных.
Использование Hollow является простым прямо с первого шага. Hollow автоматически создаёт пользовательский API, базирующийся на специфической модели данных, благодаря чему пользователи могут интуитивно взаимодействовать с данными, пользуясь преимуществами выполнения IDE-кода.
Но серьёзный выигрыш возникает при использовании Hollow на постоянной основе. Если ваши данные постоянно находятся в Hollow, то появляется много возможностей. Представьте, что вы можете быстро пройти весь производственный набор данных — текущий или из любой точки в недавнем прошлом, вплоть до локальной рабочей станции разработки: загрузить его, а затем точно воспроизвести определённые производственные сценарии.
Выбор Hollow даст вам преимущество на инструментарии; Hollow поставляется с множеством готовых утилит, чтобы обеспечить понимание ваших наборов данных и обращение с ними.
Устойчивость
Сколько девяток надёжности вы хотели бы иметь? Три, четыре, пять? Девять? Будучи локальным хранилищем данных в оперативной памяти, Hollow не подвержен проблемам, связанным с окружающей средой, в том числе с сетевыми сбоями, неисправностями дисков, помехам от соседей в централизованном хранилище данных и т.д. Если ваш производитель данных выходит из строя или ваш потребитель не может подключиться к хранилищу данных, то вы можете работать с устаревшими данными — но данные будут по-прежнему присутствовать, а ваш сервис будет по-прежнему работать.
Hollow был доработан в течение более чем двух лет непрерывной жёсткой эксплуатации на Netflix. Мы используем его для предоставления важных наборов данных, необходимых для выполнения взаимодействия в Netflix, на серверах, быстро обслуживающих в реальном времени запросы клиентов при максимальной производительности или близко к ней. Несмотря на то, что Hollow затрачивает громадные усилия, чтобы выжать каждый последний бит производительности из аппаратных средств серверов, огромное внимание к деталям стало частью укрепления этой критической части нашей инфраструктуры.
Источник
Три года назад мы анонсировали Zeno — наше действующее в настоящее время решение в этой области. Hollow заменяет Zeno, но является во многом его духовным преемником.
Концепции Zeno в отношении производителя, потребителей, состояния данных, копий состояния объекта и изменений состояния перешли в Hollow
Как и прежде, временная последовательность изменяющегося набора данных может быть разбита на дискретные состояния данных, каждое из которых представляет собой полную копию состояния данных на определённый момент времени. Hollow автоматически определяет изменение состояний — усилие, требуемое от пользователя на поддержание обновлённого состояния, является минимальным. Hollow автоматически дедуплицирует данные, чтобы минимизировать объём динамической памяти наших наборов данных у потребителей.
Развитие
Hollow берёт эти концепции и развивает их, улучшая почти каждый аспект решения.
Hollow избегает использовать POJOs как представление в оперативной памяти — взамен заменяет их компактным, с фиксированной длиной, сильно типизированным шифрованием данных. Такое шифрование предназначено как для минимизации объёма динамической памяти наборов данных, так и для снижения доли стоимости, связанной с ЦП, при обеспечении доступа к данным в реальном времени. Все зашифрованные записи упакованы в повторно используемые блоки памяти, которые располагаются в JVM-хипе, чтобы предотвратить воздействие на работу автоматического управления памятью на работающих серверах.
Пример расположения в памяти записей типа OBJECT
Наборы данных в Hollow являются самодостаточными — для сериализированного блоба, чтобы этот блоб мог бы быть использован фреймворком, не требуется сопровождение из кода, специфического для варианта использования. Дополнительно Hollow разработан с обратной совместимостью, благодаря чему развёртывание может происходить реже.
«Возможность построения мощных систем доступа, независимо от того, предполагались ли они изначально при разработке модели данных.»
Поскольку Hollow полностью построен на оперативной памяти, то инструментарий может быть реализован при условии, что произвольный доступ по всей ширине набора данных может быть выполнен, не выходя из Java-хипа. Множество готовых инструментов входит в состав Hollow, а создание ваших собственных инструментов благодаря базовым компоновочным блокам, предоставляемым библиотекой, является несложным делом.
Основой использования Hollow является концепция индексирования данных различными способами. Это обеспечивает O(1)-доступ к соответствующим записям в данных, что даёт возможность построения мощных систем доступа независимо от того, предполагались ли они изначально при разработке модели данных.
Преимущества
Инструментарий Hollow легко установить и он имеет интуитивно понятное управление. Вы сможете понять в ваших данных некоторые аспекты, о которых вы и не подозревали.
Инструмент отслеживания изменений позволяет проследить изменение определённых записей во времени
Hollow может усилить ваши возможности. Если что-то в какой-то записи кажется неправильным, то можно точно выяснить, что и когда случилось, используя простой запрос в инструмент отслеживания изменений. Если происходит авария и случайно происходит выпуск ненадлежащего набора данных, то ваш набор данных можно откатить назад к тому, который был перед возникновением ошибки, зафиксировав производственные проблемы на их путях. Поскольку переход между состояниями происходит быстро, то это действие может дать результат на всём парке машин уже через несколько секунд.
«Если ваши данные постоянно находятся в Hollow, то появляется много возможностей.»
Hollow проявил себя как чрезвычайно полезное средство на Netflix — мы увидели повсеместное уменьшение времени запуска серверов и снижение занимаемого объёма динамической памяти при постоянно возрастающей потребности в метаданных. Благодаря целенаправленным усилиям по моделированию данных, осуществляемым по результатам детального анализа использования динамической памяти, который стал возможным с появлением Hollow, мы сможем и дальше улучшать показатели.
В дополнение к выигрышу в качестве функционирования мы видим огромный прирост производительности, связанный с распространением наших каталожных данных. Это объясняется отчасти тем инструментарием, который имеется в Hollow, а отчасти той архитектурой, которая была бы невозможна без него.
Заключение
Везде, где мы видим проблему, мы видим, что она может быть решена при помощи Hollow. Сегодня Hollow доступен для использования всему миру.
Hollow не предназначен для работы с наборами данных любого размера. Если данных достаточно много, то сохранение всего набора данных в памяти не представляется возможным. Однако при использовании надлежащей структуры и некоторого моделирования данных этот порог может быть намного выше, чем вы думаете.
Документация имеется на http://hollow.how, а код — на GitHub. Мы рекомендуем обратиться к краткому руководству — потребуется лишь несколько минут, чтобы просмотреть деморолик и увидеть работу, а ознакомление с полностью промышленной реализацией Hollow требует примерно час. После этого можно подключить вашу модель данных и — вперёд.
Если вы начали работать, то можно получить помощь непосредственно от нас или от других пользователей через Gitter или Stack Overflow, поместив метку «hollow».