Zespół inżynierski Netflix opublikował metodę obsługi szerokich partycji w Apache Cassandre, znacząco skracając opóźnienia odczytów. Rozwiązanie zwane dynamic repartitioning dzieli przewymiarowane partycje na mniejsze partycje podrzędne, działając asynchronicznie i transparentnie dla aplikacji - żaden kod nie wymaga zmian. Detektowanie partycji do podziału odbywa się na ścieżce odczytu poprzez zliczanie bajtów i zdarzenia Kafki, przy czym priorytet mają partycje niezmienne. Wyniki są imponujące: opóźnienia spadły z sekund do około 10-20 milisekund, a tail latency wyniosła około 200 ms.
Platforma TimeSeries Abstraction Netflix pobiera i odpytuje petabajty danych zdarzeń czasowych z wymaganym opóźnieniem rzędu milisekund. Dane szeregów czasowych organizowane są w partycje grupujące zdarzenia po identyfikatorze i przedziale czasowym. Wraz z czasem te partycje rosną i stają się "szerokie", co powoduje degradację wydajności odczytów. Netflix wybrał Cassandrę 4.x ze względu na przepustowość, opóźnienie, koszt i dojrzałość operacyjną.
Dynamiczny podział partycji kieruje odczyty do mniejszych partycji podrzędnych za pomocą Bloom filtrów (działających w pojedynczych cyfrach mikrosekund) i cached lookupów metadanych. Bezpieczeństwo rozwiązania zapewniają sumy kontrolne, zachowywane oryginalne partycje, sprawdzenia Spark Data Bridge oraz porównania shadow. Nawet partycje powyżej 500MB pozostają dostępne, co pokazuje skalowalność podejścia.