2009年Netflix举办了一场Netflix大奖赛。他们公开一批匿名数据，允许参赛团队使用以得出更好的算法。他们从获胜的团队中得到了现有算法10.06%的提升。Netflix本想再举行一场Netflix大奖赛，但最终由于FTC（联邦贸易委员会）对隐私问题的考虑而取消。

Netflix的推荐系统包含许多算法。用于生产系统的两个核心算法是有限玻尔兹曼机（RBM，Restricted Boltzmann Machines）和一种称为SVD+ +的矩阵分解法（Matrix Factorization）。这两种算法用线性混合方式来结合产生一个单一的更高精度的估算值。

RBM是被修改为可以进行协同过滤的神经网络。每个用户都有一个RBM，其输入节点都代表用户评分过的电影。 

SVD + +是一种非对称形式的SVD（奇异值分解），使用用像RBM一样的隐含信息。它是Netflix大赛奖的获奖团队开发的。

Netflix团队在他们的技术博客上的报道：Learning a Personalized Homepage

开源项目 

https://netflix.github.io/。Netflix有一个优秀的工程博客，他们最近发布了一个帖子叫做The Evolution of Open Source at Netflix。

大数据 

Genie：一个强大的，基于REST的抽象体，应用于我们的各种数据处理框架，尤其是Hadoop。

Inviso：提供了对我们的Hadoop工作和集群性能的详细见解。

Lipstick：以一种清晰的视觉方式展示了Pig工作流程。

Aegisthus：从Cassandra批量抽象数据以供下游分析处理。

建造和交付工具

Nebula：Netflix分享其内部基础设施建设的工具。

Aminator：一个用于创建EBS AMI的工具。

Asgard：亚马逊Web服务（AWS）用于应用程序部署和云管理的Web界面。

一般运行服务和程序库

Eureka：Netflix云平台服务搜索

Archaius：分布式配置。

Ribbon：弹性和智能化进程及服务通信。

Hystrix：提供单一服务调用外可靠性。在运行时隔离延迟和容错。

Karyon和Governator：JVM容器服务。

Prana sidecar：提供实例内代理功能。

Zuul：在云部署的边缘提供动态脚本代理。

Fenzo：为云计算本地框架提供先进的调度和资源管理。

数据持久性 

EVCache和Dynomite：用于大规模Memcached和Redis。

Astyanax和Dyno：更好地使用云数据存储的客户端库。

分析、可靠性和性能 

Atlas：时间序列遥测平台

Edda：跟踪云变化的服务

Spectator：与Atlas易集成Java应用程序代码

Vector：以最小的花费获取高分辨率主机级指标。

Ice：获取当前成本和云使用趋势。

SimianArmy：Netflix实例随机故障测试。

安全

Security Monkey：有助于监测和保护的基于AWS的大环境。

scumblr：利用全网针对性搜索定位特定安全问题以进行调查。

MSL：一种可扩展的、灵活的安全消息传递协议，解决了许多安全通信使用情况和需求。

falcor：通过虚拟的JSON图以单域模型展现远程数据源。

restify：Node.jsREST架构，专门用于Web Service API

Rxjs：JavaScript的反应式编程库

http://www.tuicool.com/articles/7zaqye