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【专题介绍】音视频服务架构演进:云端创新优化

音视频服务架构演进:云端创新优化 随着以CDN直播、WebRTC实时音视频技术的成熟应用。终端、边缘、云端各个环节上都开启了技术优化之路。 在轻端重云的大背景下,云端优化就显得尤其的重要,基于云端的音视频服务架构演进将会为当前业务、产品及场景应用带来哪些创新与新的变革? Topic 端云协同创新优化音视频场景用户体验 在字节跳动的线上业务中,有大量的音视频应用场景,例如短视频、直播、社交等。火山引擎基于字节跳动的技术积累为企业客户提供特效算法结合音视频服务的解决方案。 PPIO边缘云基于边缘计算服务领域的深厚储备和先发优势,有望成为元宇宙主要的基础设施提供商。 Topic 多样化异构算力助力云终端发展 随着5G、边缘计算等技术的快速发展,云视频、云游戏、云桌面等终端上云类应用都面临海量数据快速处理、超低延时、多样化数据结构解析、成本控制等挑战。

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    技术解码 | WebRTC音视频延时、同步分析以及超低延时优化

    导语 | 在实时音视频中,我们关注的最主要的指标是低延时、高质量和高流畅,那么这篇文章就从延时和流畅方面来介绍一下WebRTC框架中的低延时、流畅以及对于它们的优化。 - 延时优化 - 通过前面的音视频延时分析以及音视频同步实现我们可以了解到,在一定的网络条件以及音视频码率的情况下,想要实现更低的延时,可以从音视频同步以及音视频延时算法上下功夫。 方案二 3.4 渲染延时 这里初步看还是有些优化空间的,具体这次就不讲了。 在卡尔曼滤波计算过程中有一些参数也是可以去做优化调整的,如,噪声系数、大帧的影响、均值加权算法(WebRTC中采用了大量的指数加权计算)等。 21年的技术积累,持续支持国内90%的音视频客户实现云上创新,独家具备 RT-ONE™ 全球网络,在此基础上,构建了业界最完整的 PaaS 产品家族,并以 All in One SDK 的创新方式为客户服务

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    Redis 优化执行命令的延时

    如果客户端想要快点得到执行结果,可以考虑一下,从发出命令请求到接收到结果,这个过程中有哪些地方可以优化 ? 上图是这个过程的大致流程,从中我们可以找到几个优化方向 (1)减少网络I/O (2)缩短命令队列长度 (3)降低命令的执行时间 具体操作建议 (1)用多参数的命令代替单参数的命令 例如 for (1 - 100) { lset ... } 这样在短时间内向服务器发送了大量命令,结果就是产生大量网络连接、增加命令队列长度 这种情况可以考虑是否可以使用多参数的同类命令代替,例如 LPUSH 或者 RPUSH 整理的不全,这些只是一部分示例,注意不是不用这些命令,而是在使用他们时最好有一个优化的意识,根据业务需求考虑,尽量使其耗时减少

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    极致性能(2):低延时优化之基础

    (1) 不进入这个行当,很少会知道,人们对低延时的渴求。专业人士为了低延时,做过各种各样的努力。以往我们将数据库的某些SQL从秒级优化到毫秒级,至少会在心底里欢呼一下,百倍提升! “ 2010年底,美国宽带服务商Hibernia Atlantic启动了Project Express,铺成首条横跨大西洋的海底电缆。 本篇主要介绍说下跟低延迟相关的BIOS配置和Linux操作系统优化的建议,主要针对Gen10的HPE Synergy计算模块以及HPE ProLiant DL系列服务器获得最低延迟性能。 做任何优化之前,用下面的工具做个快照或者性能、配置备份,以便跟踪什么配置提升/降低了性能。 以下针对Linux的配置优化,仅针对该机型。HPE比较操蛋的是,每个机型配置都会改变,Dell不知道是不是这样。

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    基于Redis实现延时队列服务

    2.Rocketmq延时队列优点:消息持久化,分布式 缺点:不支持任意时间精度,只支持特定level的延时消息3.Rabbitmq延时队列(TTL+DLX实现)优点:消息持久化,分布式 缺点:延时相同的消息必须扔在同一个队列 根据自身业务和公司情况,如果实现一个自己的延时队列服务需要考虑一下几点: * 消息存储 * 过期延时消息实时获取 * 高可用性 “推荐下自己做的 Spring Cloud 的实战项目: https:/ 所有有了2.0 2.0版本在1.0上做了一个优化,废弃掉了1min定时任务触发过期消息发送,采用了java Lock await/singlal方式实现过期消息的实时发送低延时 多节点部署结构: - 当部署服务有新增,延时队列服务会重新计算得到当前处理队列,并将之前创建pull job cancel,为新处理队列重新创建pull job。删除同理。 提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话,在看,转发吧。

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    服务架构云端应用

    服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式,提供将应用分割成一系列细小的服务,每个服务专注于单一业务功能,运行于独立的进程中,服务之间边界清晰,采用轻量级通信机制相互沟通 微服务的缺点: 服务多,带来更多操作 管理复杂度提升 部署难度加大 总结就是:服务多,管理难度大。 聚合模式 从多个服务的结果聚合到一个聚合服务,最常见的表现是聚合服务是Web服务,主要功能是页面表现,后端的服务都是纯业务功能服务,扩展业务只需要增加一个新的后端微服务就可以啦。 服务绅缩的挑战 无状态服务需要配置负载均衡和增加节点,有状态服务需要扩充单个服务的资源,如果需要减少资源浪费,需要监控每个服务,还需要减少节点和资源。 3. 服务高可用的挑战 每种服务的高可用策略都不一样,无状态服务相对简单,管理每个有状态服务都是难题。 4. 服务容错的挑战 任何一个服务的可用性都不是 100% 的。

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    服务架构云端应用

    服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式,提供将应用分割成一系列细小的服务,每个服务专注于单一业务功能,运行于独立的进程中,服务之间边界清晰,采用轻量级通信机制相互沟通 微服务的缺点: 服务多,带来更多操作 管理复杂度提升 部署难度加大 总结就是:服务多,管理难度大。 聚合模式 从多个服务的结果聚合到一个聚合服务,最常见的表现是聚合服务是Web服务,主要功能是页面表现,后端的服务都是纯业务功能服务,扩展业务只需要增加一个新的后端微服务就可以啦。 服务绅缩的挑战 无状态服务需要配置负载均衡和增加节点,有状态服务需要扩充单个服务的资源,如果需要减少资源浪费,需要监控每个服务,还需要减少节点和资源。 3. 服务高可用的挑战 每种服务的高可用策略都不一样,无状态服务相对简单,管理每个有状态服务都是难题。 4. 服务容错的挑战 任何一个服务的可用性都不是 100% 的。

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    直播延时优化丨音视频工业实战

    字节跳动曾经提供过一份数据来说明直播延时对用户的影响:对比直播延时在 15s 和 5s 时,用户观看延时更低的直播流,观看时长会增长 0.8% 以上,同时,用户付费渗透增长 1.4%,进房转化率增长 1.2% 这种情况下可以从服务端的 NTP 服务来取时间。 GOP 吐数据策略 上图是两个根据服务端缓存的不同 GOP 结构,决定下发数据策略的实际 case,假设快手拉流端接收缓冲区长度是 5 秒。 3、传输协议优化 3.1、基于 WebRTC 实现直播推拉流 目前直播场景大多是基于 RTMP 推流、HTTP-FLV/HLS 拉流的技术方案,在不考虑网络延时的情况下都会产生秒级延时。 通过调整 CDN 缓冲和吐数据策略、播放器缓冲区策略,可以在一定程度上降低延时,但最终还是会受限于传输协议的制约,无法将延时降低到更低的水平。

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    Android启动优化延时加载的步骤详解

    前言 在应用启动的时候,为了加快启动速度,往往需要把一些比较重的操作放到子线程中,或者是延时加载。 延时加载也是一个比较好的策略,但难点就在于延时多久,这个时间并不好掌控。 原理就是这么简单了,接下来就是动手优化代码了,代码也很简单。 这里多说一句,网上很多关于冷启动优化的文章都说到了ViewPager的懒加载,即等到用户滑动过去的时候才去加载界面,我们在项目中最开始也是这样做的,但其实这样的体验真的很不好,所以我们利用IdleHandler 做了一个延时加载,即不影响主界面的启动工作,又能在主线程空闲下来的时候立刻去加载出其它的Tab,在性能和体验之间找到一个最好的平衡。

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    云端的ABAP Restful服务开发

    点击Handler class,就可以进入ABAP类的编辑界面,实现这个HTTP服务的业务逻辑。而通过url字段里维护的值,我们可以在PC或移动设备里,浏览器或代码里访问这个服务。 该服务实现类和On-Premises的区别,不过是接口名称从IF_HTTP_EXTENSION换成了IF_HTTP_SERVICE_EXTENSION. 当然,前者因为是直接在云端编写的ABAP代码,所以还要遵循Jerry之前的文章 在SAP云平台ABAP编程环境上编写第一段ABAP程序 里提到的那些限制。 url贴到浏览器里,就能看到期望的Hello World: [clipboard8,8] 我们从url里,容易得出这样的结论,SAP Cloud Platform ABAP运行环境里支持创建的HTTP服务 ,其实现原理,其实就是在Netweaver服务器的SICF路径/sap/bc/http/sap/下面增加一个新的节点罢了,只是这个操作,在云端不再需要由ABAP开发人员手动完成,云端的ABAP环境,会自动创建这一底层设施

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    Linux编程(云端服务器)

    至少有两种办法,可以使得我们不需要虚拟机,就可以进行Linux开发,甚至是搭建嵌入式交叉编译环境,一种是使用云端服务器,一种是使用windows下的GNU工具包。本文讨论第一种情况。 使用云端服务器,可以快捷地构建Linux环境,以阿里云为例子,登录阿里云的官网www.aliyun.com,然后选择ECS,然后就可以根据需要来配置你的云端服务器了,以Ubuntu为例。 第一步,选择距离最近的服务器所在地域。 ? 第二步,选择经典网络。 另外如果你选择的是按流量计费的话,对于云服务器而言下行流量才计费,上行流量是免费的。 ? 第五步,选择公共镜像,并选择32位的Ubuntu即可。 ? 使用secureCRT登录云端Ubuntu啦: ? ?

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    云端服务器)车牌识别软件

    随着科技技术的发展,人工智能的技术越来越优化,软硬件的算法和技术要求也越来越高,其中,TH-OCR算法在各个行业中有极其重要的作用,OCR识别算法-车牌识别在各个领域有很大的作用,比如:警务、交通 一、云端服务器)车牌识别 云端服务器)车牌识别SDK产品是一款基于服务器平台的车牌识别OCR服务程序,企业可将该识别服务部署在自有服务器上(云服务器或本地服务器),部署完成后,APP端、PC客户端、 云端服务器)车牌识别的优势: 可识别的车牌种类多:可识别普通蓝牌、黄牌(双层)、军牌(双)、武警牌(双)、警牌、农用车牌、教练车牌、大使馆车牌等各种规格汽车号牌等; 抗干扰能力强:可识别污损车牌、阴阳牌 、大角度车牌; 支持多进程识别方式:可以在同一服务器上开启多个识别进程,多个进程同时识别,提升识别效率; 服务器端车牌识别服务提供多种接口调用方式:目前提供WebService、Rest Service 云端服务器)车牌识别特点: 识别率高达99.7.

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