Netflix:崛起前传

所有白天播放的剧集,都在深夜成为 Netflix 数据分析的一部分。它要知道某个地区当天最火的片子是哪部,并且提前为下一天预备好片源。

本文根据《彭博商业周刊》、36氪综合整理

美剧《纸牌屋》的热播,Netflix的名字开始频频出现在国内的媒体上。

Netflix 是一间拥有超过 3600 万付费用户的在线影片租赁网站,这些用户每个季度会用超过 1000 种设备收看长达 40 亿小时的节目。而为了满足这 40 亿小时的需求,Netflix 得用上遍布世界的定制视频服务器。当一个用户点下“播放”按钮,Netflix 必须在半秒内计算出哪一台含有这部影片资源的电脑离这位用户最近,然后要筛选上千个视频,直到选出最适合这位用户所用的播放设备的那一个。在Netflix 总部,数学家和设计师团队负责写出可以计算用户观影口味的算法,通过不断的精准推荐让用户们持续在 Netfilx 上待下去。

这家公司的目标是挑战HBO 和华纳。它正计划着引领传统电视节目触网的潮流,并且已经研发出成熟的技术来实现这一计划。

不过,大家不知道的是,就在一年半以前,这家眼下正如日中天并且野心勃勃的公司还深陷低谷。

两次危机

2011年底,Netflix做出了两项决策:一是宣布要提高服务价格,二是计划将公司一分为二,一间成为 DVD 邮购服务提供商 Qwikster,另一间则仍挂在 Netflix 名下提供流媒体视频服务。这两项改变让Netflix颜面扫地,公司股价迅速从接近300美元跌至50多美元。

在反复向用户道歉后,Netflix 终于凭借《纸牌屋》挽回了颓势,《纸牌屋》的好评如潮让Netflix 的盈利比去年同期上升了18 个百分点,并且斩获了 200 万新付费订户,公司的股价也回升到 200 美元以上。

其实,在这次危机爆发前的3年,Netflix还遭遇过一场更大的危机。2008 年 8 月,Netflix 的基础技术架构全线崩溃,彼时还以 DVD 邮寄服务闻名的 Netflix,却无法在三天内寄出 DVD——因为他们存放数据的 Oracle 数据库一直无法运行,最后甚至引起了记者和用户的注意。Netflix 后来追查到系统崩溃的起因,是由于第三方的存储系统在一次软件升级后彻底崩溃了。这次事件至今仍是公司CEO的Reed Hastings 的禁忌。

2008 年技术框架崩溃之后,Hastings 主导了好几场技术会议。他不断强调这些技术事故如果不是发生在邮寄服务上,而是发生在流媒体视频服务中,那么将会给公司带来毁灭性的打击。

Netflix与Amazon的微妙关系

随着 Netflix 流媒体视频服务用户的不断增长,Hastings 意识到 Netflix 需要更强大的运算能力,他有两个选择——一是组建一批精英工程师的团队,建立 Netflix 自己的云计算中心;另外一个选择则是,把一切计算都交给云服务提供商。2009 年,Hastings 最终决定把赌注押在 AWS(Amazon Web Service,亚马逊的云服务)上。

放眼望去,行业里可能再没有什么比 Netflix 和 Amazon 之间更复杂更微妙的关系了。一方面Amazon.com 的业务也包括流媒体视频服务,两家公司是直接的竞争对手。另一方面,Netflix 是 Amazon 最大的客户之一,它为此获得了优惠的报价以及和 Amazon 顶级工程师直接沟通的权利,每当 Netflix 需要一项什么新的软件功能时,Amazon 都会很快为 Netflix 做好。

由于依赖 Amazon 的数据中心,所以 700 位 Netflix 工程师必须不断开发软件工具,让数以千机的云服务器可以自动实现启动并且完成配置。后来诸如 EBay 和 Intel 都开始在自己的云计算系统里使用Netflix 开发的这些工具。而 Amazon 也会模仿着 Netflix 的先进之处,并将模仿的成果作为服务提供给企业用户。

技术驱动

Netflix 总有做不完的测试。关于推荐的测试是 Netflix 的重头戏。尽管 Netflix 有着极为广泛的片源,但其中很多内容都已过时且吸引力有限。而 Netflix 为了让自己的服务看起来更值,下足了功夫。比方说,Netflix 会去研究每种不同设备带来的不同观影距离下,分辨率应该调成多少才能有最佳收看效果。

Netflix 的一位数学家被称作“10 英尺设计师”,因为他的工作就是控制好视频的分辨率,让它在电视上(人一般坐在距离电视屏幕 10 英尺外,大约 3 米左右的地方)播放的效果能和电影院媲美。同样的,也有员工专门研究笔记本和平板上最佳的视频分辨率。

此外,所有白天播放的剧集,都在深夜成为 Netflix 数据分析的一部分。它要知道某个地区当天最火的片子是哪部,并且提前为下一天预备好片源。比如说,如果周二 Barttlestar Galactica 在 休斯顿很火,那么位于当地的服务器就会预先装载更多的剧集,为周三晚上做准备。最热的剧集会得到高速闪存驱动的配备,而其它不那么热的内容,则会存放在相对廉价和低速的硬盘里。

如今,Netflix 最大的筹码已经押在了原创内容上。外界估计Netflix为《纸牌屋》投入了 1 亿美元左右。“HBO 确实有很多很多观众喜爱的节目。但我们不可复制的优势是什么呢?是我们的视频分发技术,我们优雅的交互界面,还有视频和不同设备的完美融合。”Netflix 内容负责人 Ted Sarandos认为。他还表示, Netflix 会用数据来为未来的剧集挑选主演,并选择该由谁来执导影片。

某种程度上,Netflix 已经离成功很近了,新剧《铁杉树丛》在宣传力度小于《纸牌屋》的情况下,但依旧斩获了比《纸牌屋》更高的收视率,而即将播出的《发展受阻》更有可能一举超越两者。

和电视联播网不同,Netflix 不需要发布收视率以让广告主安心。当其它电视网都在花重金宣传这一季不得不看的剧集来吸引观众时,Netflix 却觉得只要让业内人士知道 它将会有什么动作就足够了。

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  • 一句话,满足顾客未被满足的需求,你就能赢得市场。Netflix的做法其实和日本丰田汽车无异——那就是将每一个细节做到极致,而当越来越多企业希望通过商业盈利时,买方市场形成,也就是我们真正得到满足的时候。 而文中一句话,也引起了我的注意,那就是 “有明确商业模式的企业才会被留下”,资本的力量,用的好了,才是真正为人类造福的方式。

    回复 2013.05.28 · via pc
  • 这是一个企业通过改变、重塑自我而绝处逢生的好例子,没有永远的冠军,没有永远的辉煌,唯有居安思危~

    回复 2013.05.28 · via pc
  • 大数据时代到来!这句话是我们老师上课老说的。正好可以用来评论这篇文章。

    回复 2013.05.28 · via pc
  • 数据的追求…

    回复 2013.10.04 · via pc
  • 满足市场消费的需求就是满足自身发展的需求。在发展中寻求新技术,满足大众的欲望,有效引导大众传媒导向,自然会有新的突破。

    回复 2013.06.26 · via pc
  • 数据,还是数据

    回复 2013.05.29 · via pc
  • 应该有备份吧!

    回复 2013.05.28 · via pc
  • 请问给国内哪家视频网站把工作做的如此细致,研究过用什么设备多远距离视频的分辨率是多少,是否研究过用户的观影习惯,是否有这么多的工程师研究用户习惯!做到这个地步,一定可以在中国做老大!再次佩服老外工作的精益求精!

    回复 2013.11.24 · via pc
  • 他的i 营业执照才算我的

    回复 2013.11.11 · via pc
  • 到处都是大数据案例

    回复 2013.10.23 · via pc
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