Сочинение на тему Прогнозирование популярности и кеширование контента

Важным приоритетом для Open Connect является предоставление запрошенного контента из мест, как можно ближе к конечному пользователю, и, следовательно, для отправки наименьшего количества байтов в широком интернет-секторе – это аналогично проектированию города, в котором все живут рядом где они работают, чтобы предотвратить пиковое время между городами заторов. Поскольку видео каталог слишком велик, чтобы хранить все во всех местах, им нужно расположить видеофайлы в местах, где они, скорее всего, будут обслуживать запросы ближайших клиентов в зависимости от популярности и популярности. Этот метод известен как кэширование по краям. Чтобы полностью использовать аппаратную емкость сети компании для обслуживания видео в часы пик, контент активно кэшируется. Netflix активно прогнозирует популярный контент на завтра и использует только дисковые и сетевые ресурсы для наполнения в тихие часы вне времени просмотра. Эта оптимизация все благодаря количеству соответствующих данных и ресурсов для расчета контента с высоким спросом и высокой точностью, которой обладает Netflix. С точки зрения науки о данных цель состоит в том, чтобы точно предсказать популярность и спрос на конкретный контент и последовательно использовать эти прогнозы для определения приоритетов обновлений и наполнения контента.

Цель установления приоритетов – минимизировать количество замен файлов, чтобы уменьшить трафик заполнения и одновременно кэшировать наиболее популярный контент. Вместо популярности на пользовательском уровне, прогнозы делаются на основе региона или города, и их объединение повышает точность размещения контента.