استمرار Netflix مرهون بأكبر منافسيها، ولدرجة لا تعلم هي نفسها مداها

⬤ تواجه Netflix تحديات كبيرة في إدارة تكاليف الحوسبة السحابية التي تعتمد فيها على خدمات AWS.

⬤ طورت الشركة أدوات لتحليل البيانات والتكاليف بهدف تحسين الكفاءة واستيعاب التكاليف التشغيلية.

⬤ تخطط Netflix لتوسيع أدواتها الحالية باستخدام التحليلات التنبؤية وتعلم الآلة لتجاوز التعقيدات.

رغم كونها المنصة الأشهر عالمياً في بث المحتوى الترفيهي، تُواجه Netflix تحدياً كبيراً في إدارة تكاليف الحوسبة السحابية، وهو ما يُعدّ إحدى العقبات التشغيلية الأبرز التي تقوض نمو وإمكانات الشركة.

حتى مع الصورة النمطية عنها بوصفها إحدى شركات التقنية المتقدمة، أقرّت Netflix بأنها لا تمتلك رؤية شاملة لتكاليفها المتعلقة بالخدمات السحابية، وهو أمر يثير الدهشة، خصوصاً أن الجهة التي تزودها بذلك النوع من الخدمات هي AWS، الشركة التابعة لأمازون، مالكة منصة Prime Video، التي تُعتبر واحدة من أكبر منافسي Netflix.

توفر البنية التحتية السحابية في Netflix الدعم التشغيلي اللازم لخدماتها حول العالم. وبشكل أساسي، تعتمد Netflix على AWS لتوفير خدمات الحوسبة، والتخزين، والشبكات. إذ توضع بين أيدي فريق الهندسة في الشركة مجموعة أدوات مخصصة لإنشاء التطبيقات وتشغيلها، وهو ما ينتج عنه كميات هائلة من البيانات. لكن التعقيد الكبير لهذا النظام يجعل من الصعب على Netflix فهم كيفية استخدام الموارد وحسبة تراكم التكاليف بشكل دقيق.

لحل هذه المعضلة، أوكلت Netflix لفريق هندسة علوم بيانات المنصة (Platform Data Science Engineering) مهمة تمكين المهندسين داخل الشركة من فهم استخدام الموارد، والكفاءة، والتكاليف المترتبة. وقد اعترفت في منشور حديث على مدونتها بأن إدارة التكاليف السحابية لا تزال في طور التطوير وتحتاج إلى المزيد من الجهد.

لمواجهة هذه التحديات، قامت Netflix بتطوير أداتين رئيسيتين؛ الأولى هي أداة Foundational Platform Data (FPD)، والتي توفر طبقة بيانات مركزية مع نموذج موحد، وتجمع البيانات من تطبيقات متعددة مثل Apache Spark. أما الأداة الثانية فهي Cloud Efficiency Analytics (CEA)، والتي تستند إلى سابقتها، وتعتمد على منطق الأعمال لتقديم تحليل دقيق للتكاليف ونسب الملكية، بما يضع رؤى شاملة حول أنماط الاستخدام والكفاءة.

لكن التحديات لا تزال قائمة. إذ تتضمن بنية Netflix التحتية خدمات متعددة الملاك، وتباينات في معايير احتساب التكاليف، ومنصات مشتركة متعددة المستخدمين، مما يُصعّب عملية التتبع.

فضلاً عن ذلك، تبرز طبقة أخرى من التعقيد بفعل التأخيرات في البيانات والتخصيصات المرتبطة بالمنصات. ويتطلب ذلك من الشركة إجراء مراجعات وتحويلات بيانات دورية لتوخي الدقة ما أمكنها، وهي التي لم تصل بعد إلى تصور شامل لإدراك حجم إنفاقها على الخدمات السحابية. وتخطط حالياً لتوسيع أدواتها الحالية لتشمل تحليلات تنبؤية وتقنيات تعلم آلي بهدف تحسين استخدام الموارد واكتشاف الأنماط غير الاعتيادية في التكاليف.

لكن في غمرة كل ذلك، وبينما تعمل الشركة على تحسين استراتيجيتها، يُسلط موقفها الضوء على مفارقة لافتة، مفادها أن منصة بث المحتوى والترفيه الأكثر شهرة في العالم تعتمد على تقنيات منافسها لتقديم خدماتها، ومع ذلك، فهي لم تزل إلى الآن تسعى لاستيعاب مقدار التكلفة الحقيقية لاستمرار تشغيل محتواها.