Netflix近日开源了一个叫做Suro的工具，公司可以利用它来做数据源主机到目标主机的实时定向。它不只在Netflix的数据管道上扮演重要角色，大规模下的应用场景同样令人印象深刻。
Netflix各种应用程序每天生成数百亿的事件，Suro可以在数据被发送之前收集到它们，然后部分经过Amazon S3给Hadoop批处理，另一部分经过Apache Kafka给Druid 和 ElasticSearch做实时分析。从Netflix博客了解到，公司也在考虑如何让Suro支持Storm或Samza这样的实时处理引擎去执行事件数据的机器学习。
熟悉大数据领域的人们都知道，很多技术都与公司挂钩，例如Netflix 创建了Suro， LinkedIn 创建了Kafka和 Samza， Twitter创建了Storm，Metamarkets 创建了Druid。Suro博客也承认它是基于Apache Chukwa项目，类似 Apache的Flume， Facebook的Scribe。诚然，这些项目中最显著的无疑是Hadoop。
公司为什么要建立自己的技术一直是争议的热点，因为他们的需求，一般都会被创建，就像在生活中的很多东西，不过，这个问题的答案还得具体问题具体分析。例如Storm，正在成为一个非常受欢迎的流处理工具，但LinkedIn觉得它需要不同的东西，因此创建Samza。取代使用一些已有的技术，Netflix创建了Suro，主要因为该公司虽然是一个重度的云服务用户（主要基于AWS），但也有一些非AWS业务，包括Apache Cassandra数据库。
这场技术创新最终赢家必然归结于采用这些主流技术的用户，无需在公司内部招聘专业人士，就可让公司从这些开源技术中获益。例如，我们已经看到Hadoop供应商试图让Storm和Spark框架用于其企业客户。同时，我们也相信Hadoop绝对不是最后一个这样的技术。AWS有非常多的用户，毕竟他们希望Suro这样技术提供的能力，而不是被AWS推出的服务绑定。