Secrita
Di lapisan program, Netflix memanfaatkan berbagai bahasa dan framework modern untuk berbagai kebutuhan:
Java dan Spring Boot: Dominan digunakan untuk sebagian besar microservices di backend karena performa, skalabilitas, dan ekosistem framework yang matang (terutama Spring Boot).
Python: Digunakan secara luas untuk keperluan data science, machine learning (seperti sistem rekomendasi), dan otomatisasi operasional (misalnya, tool untuk failover regional).
Kotlin (Android) & Swift (iOS): Digunakan untuk pengembangan aplikasi seluler native demi performa dan pengalaman pengguna terbaik.
React: Dipakai untuk membangun antarmuka web yang cepat dan interaktif.
Netflix juga telah mengadopsi GraphQL sebagai lapisan API baru untuk meningkatkan efisiensi komunikasi antara frontend (aplikasi pengguna) dan backend (microservices). GraphQL memungkinkan aplikasi klien meminta data yang benar-benar dibutuhkan saja, meminimalkan over-fetching dan latensi.
Teknologi yang paling berdampak pada pengalaman pengguna adalah penggunaan data besar (Big Data) dan Kecerdasan Buatan (AI).
Lebih dari 80% jam tontonan berasal dari rekomendasi yang disajikan oleh sistem. Mesin rekomendasi Netflix yang canggih menganalisis:
Riwayat tontonan pengguna dan rating yang diberikan.
Interaksi pengguna lain dengan selera serupa.
Metadata konten (genre, aktor, deskripsi, dll.).
Data waktu tonton, kapan pause, dan kapan berhenti.
Sistem ini, yang dibangun menggunakan bahasa seperti Python dan diolah dengan teknologi seperti Apache Spark dan Apache Flink untuk real-time analytics, memastikan setiap pengguna melihat beranda yang benar-benar dipersonalisasi.
AI juga berperan dalam optimasi teknis. Netflix menggunakan algoritma encoding video yang sangat cerdas untuk memastikan bahwa setiap judul di-encode dengan kualitas terbaik pada bitrate terendah. Ini berarti pengguna menerima kualitas gambar maksimum sambil mengonsumsi bandwidth minimum.
