넷플릭스는 실제로 어떻게 작동하는가? (ARCHITECTURE)

 

 

 

나의 말:

 

이게 무엇을 의미하는지 자세히 설명 부탁해.

 

ChatGPT의 말:

이 이미지는 넷플릭스(Netflix)의 시스템 아키텍처를 개략적으로 표현한 다이어그램이야. 이를 통해 넷플릭스의 서비스가 어떤 기술 스택과 구조를 통해 운영되고 있는지 보여줘. 주요 구성 요소를 세부적으로 설명해 볼게.

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1. Frontend (프론트엔드)

사용자와 직접 상호작용하는 부분으로, 모바일 앱, 웹 브라우저 등을 포함한 사용자 인터페이스(UI) 관련 기술 스택이 포함돼.

• API
  • GraphQL: REST API 대신 널리 사용되는 데이터 쿼리 언어. 클라이언트가 필요한 데이터만 요청해 가져올 수 있게 도와줘.
• Mobile
  • Kotlin: Android 애플리케이션 개발에 사용되는 언어.
  • Swift: iOS 애플리케이션 개발에 사용되는 언어.
• Web
  • React: 넷플릭스의 웹 UI를 구성하는 JavaScript 기반 라이브러리.
  • JavaScript(JS): 웹 애플리케이션을 구현하는 데 사용되는 핵심 프로그래밍 언어.

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2. Backend (백엔드)

사용자가 요청하는 데이터를 처리하고 제공하며, 비즈니스 로직과 데이터 저장/관리의 핵심을 담당.

• Service
  • Spring Boot: 자바 기반 백엔드 마이크로서비스를 개발하기 위한 프레임워크.
  • Netflix Zuul: 넷플릭스에서 만든 API Gateway. 클라이언트 요청을 다양한 마이크로서비스로 라우팅하고, 인증 및 로깅 같은 기능을 제공.
• Database (데이터베이스)
  • Cassandra: 대규모 분산형 데이터베이스. 넷플릭스의 방대한 사용자 데이터와 스트리밍 기록을 저장.
  • CockroachDB: 고가용성 분산형 SQL 데이터베이스.
  • MySQL: 전통적인 관계형 데이터베이스로 특정 데이터 관리를 위해 사용.
• Streaming
  • Kafka: 실시간 데이터 스트리밍과 이벤트 기반 아키텍처 구현을 위한 도구.
  • Flink: 실시간 데이터 스트림 처리를 위한 도구.

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3. Streaming (스트리밍)

비디오와 같은 멀티미디어 콘텐츠를 사용자에게 전달하는 과정.

• Video: 넷플릭스 자체 스트리밍 플랫폼을 통해 콘텐츠를 전송.
• Transcoder: 다양한 장치와 네트워크 환경에 맞게 동영상을 인코딩 및 변환.

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4. Big Data (빅데이터)

사용자 데이터를 저장하고 분석하여 맞춤형 추천 시스템과 같은 서비스를 제공.

• Data Storage (데이터 저장)
  • Amazon S3: 클라우드 스토리지 서비스. 대규모 데이터를 효율적으로 저장.
  • Azure: 마이크로소프트의 클라우드 스토리지 솔루션.
• Data Processing (데이터 처리)
  • Apache Spark: 빅데이터를 처리하고 분석하기 위한 도구.
  • Tableau: 데이터 시각화 및 대시보드 생성 도구.

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5. CI/CD (지속적 통합/지속적 배포)

서비스 품질을 유지하기 위해 개발 및 배포를 자동화.

• PagerDuty: 알림 및 시스템 모니터링 도구.
• Jenkins: CI/CD를 자동화하는 데 사용되는 툴.

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결론

이 다이어그램은 넷플릭스의 기술적 기반을 시각적으로 나타내며, 효율성, 확장성, 사용자 경험 최적화를 위해 각기 다른 최신 기술을 통합적으로 사용하고 있음을 보여줘. 이 구조 덕분에 넷플릭스는 안정적인 스트리밍과 개인화된 추천 시스템, 빠른 서비스 업데이트를 제공할 수 있어.

 

 

 

4o

나의 말:

이걸 프로그래밍을 모르는 사람도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해줘.

 

ChatGPT의 말:

 

좋아, 프로그래밍을 전혀 모르는 사람도 이해할 수 있게 쉽게 풀어서 설명해볼게.

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이 그림은 넷플릭스라는 서비스가 어떻게 작동하는지를 단계별로 보여주는 거야. 우리가 넷플릭스를 사용할 때 앱을 열고 영화를 고르거나 추천 영화를 보게 되는데, 이런 모든 과정이 기술적으로 어떻게 이루어지는지 설명하고 있어.

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1. 화면에서 보이는 부분 (Frontend)

이건 우리가 직접 눈으로 보는 넷플릭스 앱이나 웹사이트 같은 거야.

• 모바일 앱: 우리가 스마트폰에서 넷플릭스를 켜면 사용하는 앱인데, 이걸 만드는 데 쓰이는 기술들이 여기 나와 있어. (예: 안드로이드는 Kotlin, 아이폰은 Swift)
• 웹사이트: 컴퓨터 브라우저로 넷플릭스를 보면 웹사이트를 통해 영화나 드라마를 보는 거야. 이 웹사이트를 만드는 도구가 React라는 거야.

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2. 눈에 안 보이는 부분 (Backend)

여긴 넷플릭스의 "두뇌" 역할을 하는 부분이라고 생각하면 돼.

• 서비스: 우리가 영화를 검색하거나 재생 버튼을 누를 때, 요청이 넷플릭스의 서버로 전달돼. 그 서버가 "알겠어! 네가 원하는 영화를 재생해 줄게!" 하고 처리하는데, 그걸 돕는 도구가 여기에 나와 있어.
• 데이터 저장소: 넷플릭스는 수많은 영화와 드라마, 그리고 각 사용자가 어떤 영화를 봤는지, 좋아하는 취향은 뭔지를 저장해야 해. 이 데이터를 보관하는 창고 같은 역할을 하는 게 Cassandra, MySQL 같은 도구야.
• 스트리밍: 영화를 우리에게 실시간으로 보내주는 기술이야. 물을 수도꼭지를 틀면 바로 나오듯이, 영화를 끊기지 않고 보내주는 기술들이 여기에 있어.

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3. 영상 보내기 (Streaming)

영화를 우리 기기로 보내는 과정이야.

• 넷플릭스는 영화를 다양한 품질로 만들어서, 내 인터넷 속도에 맞는 품질로 보여줘. 이를 위해 영상을 변환하는 과정(Transcoder)이 필요해.
• 그리고 영화를 안전하고 빠르게 전달하려면, 배달원 역할을 하는 기술들이 필요해.

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4. 사용자 취향 분석 (Big Data)

넷플릭스가 "너 이 영화 좋아할 것 같아!" 하고 추천해주는 거 봤지?
그게 가능한 이유는 데이터를 엄청나게 많이 분석하기 때문이야.

• 예를 들어, "A라는 사람은 액션 영화를 많이 보니까 이 비슷한 영화를 추천해줘야겠네" 이런 걸 계산해주는 거지.

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5. 일 잘하기 위한 자동화 (CI/CD)

넷플릭스는 하루에도 여러 번 시스템을 업데이트하고 고치고 있어. 그런데 이걸 사람 손으로 일일이 하면 너무 느리겠지?
그래서 컴퓨터가 알아서 고치고, 문제가 생기면 경고를 보내주는 시스템이 여기야.

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한마디로 요약하면

넷플릭스는 우리가 영화를 끊김 없이 보고, 취향에 맞는 영화를 추천받고, 안전하게 사용할 수 있도록 앞에서 보이는 화면부터 뒤에서 작동하는 복잡한 시스템까지 모두 유기적으로 연결된 시스템을 사용하고 있어. 이 모든 건 우리가 영화를 편하게 보게 하려고 만들어진 기술들이야!