Netflix公開工作流編排器「Maestro」 盼有助於打造更多用戶行為分析工具

Netflix稍早将其用于分析用户行为，或是其他大规模数据使用情形的工作流编排器开源，让更多开发者也能以此打造各类工作使用行为分析工具。

此款名为「Maestro」的工作流编排器是在2022年首度对外说明，主要用于取代当时使用的工作流编排器「Meson」，使其能负担规模更庞大的数据存取量，甚至能在Netflix服务高峰使用期间维持正常运作。

而此次对外开源使用的「Maestro」，是以Apache 2.0协议授权使用，可对应数十万组工作流分析，在Netflix服务更可在单日内实现超过200万的工作流程输出分析，即使在流量高峰其也能维持伺服级别的运作模式，更可针对工作需求高度扩展，本身则是建构在诸如Git、Java (21)、Gradle及Docker等开源技术。

由于目前Netflix收录大量影片内容，加上现行也提供多款游戏内容，因此如何透过「Maestro」分析大量用户使用其服务行为就变得重要。

Netflix工程团队在去年的AWS Re:Invent活动上说明「Maestro」如何运作：

除了「Maestro」，Netflix其实在2011推出的系统压力测试工具「Chaos Monkey」，目前也是以开源形式提供使用，过去也曾开源提供使用路由网路闸道服务「Zuul」，以及目前已经停用的微服务路由引擎「Conductor」。

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