Characterizing the workload of a netflix streaming video server
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we characterize the workload of a Netflix streaming video web server. Netflix is a widely popular subscription service with over 81 million global subscribers [24]. The service streams professionally produced TV shows and movies over the Internet to an extremely diverse and representative set of playback devices over broadband, DSL, WiFi and cellular connections. Characterizing this type of workload is an important step to understanding and optimizing the performance of the servers used to support the growing number of streaming video services. We focus on the HTTP requests observed at the server from Netflix client devices by analyzing anonymized log files obtained from a server containing a portion of the Netflix catalog. We introduce the notion of chains of sequential requests to represent the spatial locality of the workload and find that despite servicing clients that adapt to changes in network and server conditions, and despite the fact that the majority of chains are short (60% are no longer than 1 MB), the vast majority of the bytes requested are sequential. We also observe that during a viewing session, client devices behave in recognizable patterns. We characterize sessions using transient, stable and inactive phases. We find that playback sessions are surprisingly stable; across all sessions 5% of the total session time is spent in transient phases, 79% in stable phases and 16% in inactive phases, and the average duration of a stable phase is 8.5 minutes. Finally we analyze the chains to evaluate different prefetch algorithms and show that by exploiting knowledge about workload characteristics, the workload can be serviced with 13% lower hard drive utilization or 30% less system memory compared to a prefetch algorithm that makes no use of workload characteristics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».