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延迟敏感型应用程序像 Sagan 这样的 Cosmos 服务对延迟敏感，因为它们是面向用户的。例如，一位正在制作社交媒体帖子的艺术家，在剪辑最新一季的《纸钞屋》（Money Heist）的视频时不想等太久。对于 Stratum ，延迟是执行工作的时间加上获取计算资源的时间的函数。当工作非常繁忙时（通常是这样）， “获取资源的时间”就成为了重要因素。举个例子，假设你购物时通常会买卫生纸。正常情况下，把它放进购物车，通过收银台是没有问题的，整个过程需要你花费 30 分钟。

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（资源稀缺）
然后有一天，一种糟糕的病毒爆发了，并且每个人都决定要买更多的卫生纸。由于总需求超过了可用容量，你卫生纸的延迟时间现在从 30 分钟增加到了两周。Cosmos 应用程序（尤其是 Stratum 函数）在面对突发和不可预测的需求时也有同样的问题。Stratum 通过以下几种方式来管理函数的执行延迟：
资源池（Resource pools）。最终用户可以为自己的业务用例保留 Stratum 计算资源，并且资源池是分层的，允许用户组共享资源。容量预热（Warm capacity）。最终用户可以提前请求计算资源（例如容器），以减少 Stratum 中的启动延迟。微批次（Micro-batches）。Stratum 还使用微批次处理，这是在 Apache Spark 等平台上学到的一种减少启动延迟的技巧。其思想是将启动成本分摊到许多函数调用中。如果你调用函数 10000 次，那么该函数可能在 10000 个容器上运行一次，也可能在 1000 个容器上运行 10 次。优先级（Priority）。当需要在成本和低延迟的需求之间进行平衡时， Cosmos 服务通常会落在中间的某个位置：有足够的资源来处理典型的突发事件，但没有足够的资源来处理延迟最低的最大突发事件。通过对工作进行优先级排序，即使在资源短缺的情况下，应用程序仍可以确保以较低的延迟处理最重要的工作。Cosmos 服务所有者可以允许最终用户设置优先级，或者在 API 层或工作流中自己设置优先级。吞吐量敏感型应用程序像 Tapas 这样的服务对吞吐量非常敏感，因为它们会消耗大量的计算资源（例如每天数百万个 CPU 小时），并且更关心一段时间内（数小时或数天内）完成的任务，而不是完成单个任务的时间。换句话说，服务等级目标（SLO）是以每天的任务和每项任务的成本来衡量的，而不是以每秒的任务来衡量的。
【netflix 网飞netflix官网网址】对于吞吐量敏感的工作负载，最重要的 SLO 是由 Stratum 的 Serverles 层提供的。构建在 Titus 容器平台之上的 Stratum 允许吞吐量敏感的工作负载通过灵活的资源调度使用“机会主义”计算资源。例如，如果一个 Serverles 函数调用愿意等待一个小时再执行，那么它的成本可能会更低。
Strangler Fig我们知道，移动一个像 Reloaded 这样庞大而复杂的遗留系统将是一个跨越危险鸿沟的大跃进，这个鸿沟里到处都是失败的重新设计后的项目碎片，但毫无疑问，我们必须跳下去。为了降低风险，我们采用了 Strangler Fig（绞杀榕）模式，让新系统围绕旧系统扩展，并最终完全取代旧系统。
仍然在学习我们于 2018 年开始建造 Cosmos ，并从 2019 年初开始投入生产。今天，我们大约有 40 个 Cosmos 服务，并且预计还会增长更多。我们仍处于中期阶段，但我们可以分享一些我们迄今为止所学到的重点知识：
1. Netflix 的文化起到了关键的作用
众所周知， Netflix 的工程文化依赖于个人判断，而不是自上而下的控制。软件开发人员有承担风险和做出决策的自由和责任。我们中没有人有软件架构师的头衔；我们所有人都在扮演着这个角色。在这种背景下， Cosmos 从局部优化的不同尝试中脱颖而出。Optimus、Plato 和 Stratum 是独立构思的，并最终整合成一个单一的平台愿景。团队中的应用程序开发人员让每个人都专注于用户友好的 API 和开发人员的生产力。基础设施和媒体算法开发人员之间建立了强有力的合作关系，才将愿景变为现实。我们不可能在自上而下的工程环境中做到这一点。