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降低OTT的峰值带宽

本文是2020年4月17日来自Bitmovin的一篇Tech Talk,主题是降低OTT的峰值带宽,演讲者是来自Akamai的首席架构师Will Law和来自Bitmovin技术产品市场经理Sean McCarthy 本次演讲提出了6种降低峰值带宽消耗的方法以降低网络拥塞,并通过一个播放器范例演示了每种方法对视频比特率选择和平均下载速率等的变化。 1. CDN下载速率节流(throttling) CDN一般情况下总是尽量最快的速率传送内容,在视频展示的例子中,8.7Mbps的视频内容136Mbps的速率传输,是实际所需速率的15倍,这造成了94%的空余带宽浪费 通过CDN限制网络速率至视频最高比特率的几倍(3x~5x)以内,可以降低峰值带宽,同时播放器依旧可以最高比特率进行播放,CDN网络流量会更平滑,让带宽分配更加公平。 最后Will表格的方式展示了6种方式的性能。

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国内github加速,clone速度能达到你的带宽上限

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    安排工作达到最大收益(map)

    有一些工作:difficulty[i] 表示第i个工作的难度,profit[i]表示第i个工作的收益。

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    坎坷之下出新招:记一次应用带宽峰值测试的探索历程

    测试前 最近在做一场流量性能测试,期望得到的结果,既不是应用关键场景需要使用的流量总量,也不是应用跑起来后的平均带宽值。而是一个叫带宽峰值的玩意儿,它代表一段时间内,这个应用1s内最高会收发多少数据。 在接到需求后,认真分析了上面的测试方法和测试手段,发现只有GT或Emmagee基本能够满足,因为带宽峰值的含义就是一段时间内,带宽值曲线上的最高点。 直到测试开始,它给了我类似以下两组数据(一是负数,二是带宽一点点增加)。 GT输出的带宽测试报告 现有的工具无法满足需求,只能自己动手,丰衣足食了。 当然我们可以写个运行在PC端的脚本程序,然后adb连接着被测手机,cat出该文件然后再分析,然而带宽峰值的测试,依赖于大样本量,连着ADB跑,这个就局限了,只能我一个人测试,想找其他人帮忙太麻烦。 测试步骤: 将被测应用外其他应用关闭; 开启被测应用,进入关键场景; 打开测试APP,开始收集带宽数据; 关键场景结束时,打开测试APP,点击结束; 将结果adb pull出来发给测试; 分析取带宽峰值平均值

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    tcp并发数攻击防御shell 脚本-自定义并发数量,达到峰值脚本将异常IP禁止访问

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    何时达到峰值?来看一下数学和统计建模结果

    他们基于疫情爆发初期的一些数据建立了传播动力学模型,给出了关于疫情传播速率的见解和峰值预测,可能为有关部门的防疫决策提供重要参考。 ? 在近期的两项研究中,国内外专家都给出了关于新型冠状病毒的传染速率、峰值等评估结果。其中,英美研究团队的结果表明,新型冠状病毒的 R0 值为 3.8,而国内团队给出的数据是 6.47。 https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.01.23.20018549v1 在这篇论文中,研究者基于 1 月 21 日之前的报告病例信息拟合了一个传播模型,估计关键的流行病学应对措施 此外,他们还给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模:若继续 1 月 22 日前的控制措施,疫情将在 3 月 10 日左右达到峰值。 通过推断隔离等干预措施的有效性(图 1 (b)),研究者估计了这些干预措施在预防疫情爆发方面需要达到的效果。 ?

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    何时达到峰值?来看一下数学和统计建模结果

    他们基于疫情爆发初期的一些数据建立了传播动力学模型,给出了关于疫情传播速率的见解和峰值预测,可能为有关部门的防疫决策提供重要参考。 在近期的两项研究中,国内外专家都给出了关于新型冠状病毒的传染速率、峰值等评估结果。其中,英美研究团队的结果表明,新型冠状病毒的 R0 值为 3.8,而国内团队给出的数据是 6.47。 https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.01.23.20018549v1 在这篇论文中,研究者基于 1 月 21 日之前的报告病例信息拟合了一个传播模型,估计关键的流行病学应对措施 此外,他们还给出了疫情的达峰时间和峰值以及最终感染规模:若继续 1 月 22 日前的控制措施,疫情将在 3 月 10 日左右达到峰值。 通过推断隔离等干预措施的有效性(图 1 (b)),研究者估计了这些干预措施在预防疫情爆发方面需要达到的效果。

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    如何写出GC更优的代码,达到提升代码性能的目的

    垃圾回收GC(Garbage Collection)是现在高级编程语言内存回收的主要手段,也是高级语言所必备的特性。

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    LEP 与负载均衡 : PCDUINO 实际案例来使用LEP提高网络带宽

    LEP(LINUX EASY PROFILING) 是Barry Song,Mac Xu,陈松等以及陈莉君老师团队正在致力于打造的一个开源项目,其宗旨在于便利Linux的程序员,最快最直接的方式,定位到系统里面一些 这篇文章的内容涉及用LEP(LINUX EASY PROFILING)监控PCDUINO 3nano电路板网络流量,观察负载均衡IDLE、IRQ和SoftIRQ,以及用RPS/RFS提高高网络负载情况的网络带宽 ,并实施负载均衡后,看到PCDUINO网络带宽重大提高。 github.com/linuxep/images.git 项目下载pcduino-sd.img.gz,用gunzip解压后得到pcduino-sd.img,写入PCDUINO的SD卡(SD卡拔出后,读卡器插入 位于/usr/bin/lepd,运行方法: lepd --debug LEPV浏览器端设置方法: PCDUINO运行iperf服务器: iperf -s 电脑运行iperf客户端(每10秒报一次网络带宽

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    LEP 与负载均衡: PCDUINO 实际案例来使用 LEP 提高网络带宽

    本案例演示LEP观察到负载不均衡情况下,PCDUINO电路板iperf测试网络带宽发挥不出来,并实施负载均衡后,看到PCDUINO网络带宽重大提高。 /github.com/linuxep/images.git项目下载pcduino-sd.img.gz,用gunzip解压后得到pcduino-sd.img,写入PCDUINO的SD卡(SD卡拔出后,读卡器插入 浏览器端设置方法: [1507710311844_5710_1507710307741.png] PCDUINO运行iperf服务器: iperf -s 电脑运行iperf客户端(每10秒报一次网络带宽 /net/core/rps_sock_flow_entries echo 4096 > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt 此时电脑上iperf带宽报告 : [1507710900628_8081_1507710896536.jpg] 均衡前后对比 IDLE IRQ+SoftIRQ iperf带宽 均衡前 CPU0忙 CPU1闲 CPU0 忙

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    Cloudflare:化解了创纪录的每秒 1720 万个请求的 DDoS 攻击!

    Cloudflare表示,攻击者使用了由20000多个受感染设备组成的僵尸网络向该客户的网络发送大量的HTTP 请求,耗尽服务器资源,从而使其崩溃。 这种攻击名为容量耗尽DDoS,不同于典型的带宽DDoS攻击。在典型的带宽DDoS攻击中,攻击者试图耗尽并阻塞受害者的互联网连接带宽。 Cloudflare表示,这次攻击的峰值达到了每秒1720万个HTTP请求,该公司称这个数字几乎是公共领域迄今所报告的之前任何容量耗尽DDoS攻击的三倍。 Cloudflare表示,虽然攻击峰值达到每秒1720万个HTTP请求,但攻击者利用僵尸网络攻击客户持续了数小时之久,在此期间忍受的垃圾HTTP请求超过3.3亿个。 Cloudflare表示,同一个僵尸网络在随后的几周内还发动了另外两次大规模攻击,其中另一次攻击峰值达到每秒800万个HTTP请求,目标是一家网络托管服务提供商。

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    深度学习的异构硬件加速:TPU 特性与数据中心的 ASIC 应用(概述篇)

    尤其近年来,CPU与存储器发展的不平衡,高达64核的CPU依然采用传统的存储构架,带宽问题严重,使数据中心对高性能计算的缺口增加,GPU为代表的非冯构架的异构处理器被广泛应用。 首先,从计算能力上看,无论是CPU还是GPU,从内核数量上远没有达到极限,达到极限的是IO能力,也就是带宽腾讯云使用的GPU M40为例,峰值性能为2.2 TFLOPS,其中包含3072个Core。若这么多Core同时读写数据,对显存带宽的占用是相当恐怖的。 其次,从定制性和计算粒度上看,处理器的性能有两个指标,即峰值计算能力,和计算效率。当处理能力≤最大带宽时,才能接近峰值算力,否则就存在资源跑不满的情况。 当完成处理单一任务的设计后,可通过复制该结构并行增加同时处理的任务路数,直至达到芯片的输入输出带宽

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    LTE--峰值速率计算

    1.下行峰值速率 ---- 20M带宽为例,可用RB为100。 1)、常用的双天线为例,RS的图案如下图所示。可以看出每个子帧RS的开销为16/168=2/21。 ? 这样下行在采用64QAM、2*2 MIMO以及编码率为1情况下,峰值速率为: 100*12*14*(1-2/21-4/21-0.1714%-0.3929%)*2*6*1000= 142.86Mbps. 协议规定的理论峰值速率在150.75Mbps。 2.上行峰值速率 ---- 上行的计算和下行类似,20M带宽情况下,假设PUCCH占用2个RB,根据调度的RB数应该是2/3/5乘积原则,可用RB数为96。上行导频开销为1/7。 此时最大吞吐率可以达到: 96*12*14*(1-1/7)*4*1000*0.95 *0.855+ 90*12*14*(1-1/7)*4*1000*0.05 *0.855= 47.13Mbps 此处假设上行不支持

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    分析 AGI 纹理数据并提升 GPU 性能

    就纹理带宽来说,一个很好的经验法则就是确保纹理读取带宽 (Texture Read Bandwidth) 均值不高于 1GB/s,而峰值远低于 5GB/s。 ? 比如这个游戏,它就消耗了大量的纹理带宽,因为平均带宽达到了 4GB/s,而到了帧结尾的部分,峰值已超过 6GB/s。 但是如果您的游戏存在很高的纹理读取带宽峰值,那么就需要注意潜在的性能问题了。 对于这个游戏来说,纹理带宽的消耗非常高,需要进一步分析。 要分析潜在的纹理带宽问题,首先我会检查纹理缓存情况。 L1 的平均未命中比例不应该超过 10%,未命中的峰值比例不应该超过 50%。 ? 这个游戏在 GPU 系统的数据采集显示 L1 缓存的平均未命中比例超过了 20%,而峰值已经达到 80% 甚至更高。 可见这些数据的确非常高了。

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    CAE+VBR如何提升用户体验?

    内容自适应编码(CAE)产生的是动态码率(VBR)视频流,根据内容复杂性为视频分配所需的码率从而让“编码质量”与“码率/带宽/存储空间”达到最佳平衡,为用户提供最佳的体验质量。 内容自适应编码的原理是根据内容复杂性为视频分配所需的码率从而让“编码质量”与“码率/带宽/存储空间”达到最佳平衡。 图2:DashJS Player上的VBR与CBR流 DashJS使用1000kbps作为初始带宽,同时下载ABR4作为VBR和CBR流的第一个切片。在整个播放期间,两个流的切换次数保持不变。 向VideoJS播放器指定的第一个码率与分辨率始终与假定的初始4Mbps带宽相关。因此,播放器ABR2开始并在VBR和CBR流中切换到ABR4。 图6:使用VideoJS时Manifest中的峰值码率与平均比特率 对于使用平均码率呈现的流,存在更频繁切换。 对于使用峰值码率呈现的视频流,视频分片的码率永远不会超过峰值码率。

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    【高并发】如何设计一个支撑高并发大流量的系统?这次我将设计思路分享给大家!

    : 计算带宽大小需要关注两个指标,峰值流量和页面的平均大小 ; 日网站带宽可以使用下面的公式来粗略计算: 日网站带宽=pv/统计时间(换算到秒)*平均页面大小(单位kB)*8 峰值一般是平均值的倍数; 100次; 方案:数据库缓存层、数据库的负载均衡; QPS达到800: 假设我们使用 百兆宽带,意味着网站出口的实际带宽是8M左右,假设每个页面是有10k,在这个并发的条件下,百兆带宽已经被吃完; 方案 :CDN加速、负载均衡 QPS达到1000: 假设使用Redis缓存数据库查询数据,每个页面对Redis请求远大于直接对DB的请求; Redis的悲观并发数在5W左右,但有可能之前内网带宽已经被吃光,表现出不稳定 QPS和机器计算公式 原理: 每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式: ( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器 : 峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器。

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    C|网络|TCP-BBR拥塞控制剖析

    传统TCP拥塞控制算法都是基于丢包的算法,例如收包加法增,丢包乘法减,然而基于丢包的算法无法达到理论的时延、带宽最优解。 谷歌在2016年提出了基于拥塞的BBR拥塞控制算法。 理论基础 我们要先了解滑动窗口的理论基础,排队论中的Little's Law 当排队系统达到稳定后, ,这里的 代表排队者到达速率对应带宽, 代表排队者逗留时间对应时延, 表示队列容量对应所有流动的数据即 ---- 瓶颈 RTprop (往返传播时间) 与 BtlBw(瓶颈带宽)是物理设备所能达到的最佳情况 RTT和传输速率则是我们的实际情况,受到滑动窗口影响 此外,inflight过大时buffer无法存放 如果达到了的话,就一直处在BW和RTT的状态切换之中。 在稳定状态下,八个RTT先以5/4带宽速率探索最大带宽,然后3/4带宽速率处理一阶段堆积的packet,最后1倍带宽速率巡航。 承诺尺寸CBS和峰值尺寸PBS,对应令牌数,代表容许的最大尺寸。

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    虚拟网卡性能测试指南

    前言 最近,我们在进行虚拟网卡测试的时候,发现使用netperf测出来的带宽存在压力不足的问题,具体现象就是带宽峰值达到600MB的时候,客户端发出的包没有丢失并且这个带宽值也无法再增加。 iperf相比netperf功能相对专一,但是其原生支持多线程,通常用来测试虚拟网卡的吞吐(带宽)。 测试指南 1、测试虚拟网卡带宽 在这种场景下,我们建议您选择iperf进行测试。 在客户端使用命令iperf3 -u -c 192.168.0.1 -b 1000m -t 60 -P 30 -p 8888进行带宽的测试。 在测试的过程中,我们要根据实际内网速率(或者网卡限速值)对-b参数进行适当的调整,直到测试到峰值带宽。 -A CPU亲和性,指定对应CPU编号,绑核 2、测试网卡收包性能/延时 这种场景,我们选择netperf进行测试,同时我们需要设置包大小为1,测试到最优值。

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    QOS队列技术有哪些?令牌桶又是什么?

    由于WRR调度的报文为单位,因此每个队列没有固定的带宽,同等调度机会下大尺寸报文获得的实际带宽要大于小尺寸报文获得的带宽。 4、DRR:差额轮询调度,类似于CQ。 解决了WRR只关心报文,同等调度机会下大尺寸报文获得的实际带宽要大于小尺寸报文获得的带宽的问题,通过调度过程中考虑了包长的因素,从而达到调度的速率公平性。 在调度出队的时候,若EF队列中有报文,会优先得到调度,保证其获得低时延。当接口发生拥塞时,EF队列的报文会优先发送,但为了防止低优先级队列(AF、BE队列)得不到调度,EF队列设置的带宽限速。 同时,在接口拥塞的时候,仍然能保证各类报文得到用户设定的最小带宽 对于AF队列,当队列的长度达到队列的最大长度时,缺省采用尾丢弃的策略,但用户还可以选择用WRED丢弃策略 (3)BE队列:满足不需要严格 1、双桶双速是有两个速度的(CIR和PIR),系统使用CIR(承诺信息速率)朝着CBS(承诺突发尺寸)注入令牌;使用PIR(峰值信息速率)朝PBS(峰值突发尺寸),当有数据经过这两个桶时,先检查PBS再检查

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