视频的总帧数和“平均帧数x时间”在计算上有什么区别？
社区干货
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
视频处理、机器学习和大数据服务。在线微服务是指支撑应用的业务逻辑、产品基础功能的后端服务,它包括接口、 RPC 后端服务、数据访问层服务等;推广搜服务是指为抖音、西瓜视频、懂车帝等 Feed 服务和搜索提供... 我们需要在它上面同时运行一个用户态的需要实时响应的进程和一个后台处理的进程,当该用户态的进程被唤醒的时候,我们需要快速将后台处理进程的 CPU 时间交付给它。从长期来看,它的 CPU 利用率其实很低。数据中...
基于边缘计算的渲染新应用
可见**离线渲染是通过算力的时间积累来实现照片级图片的渲染生成的。**讲完离线渲染,再给大家分享一下实时渲染的传统生产流程。我们在玩大型3D游戏时可以自由操控,游戏动效和画面特效实时呈现,这都是计算机实时渲染生成的。上图左边是游戏引擎UE4的开发环境,开发者在这里完成模型绑定、动画设计和游戏...
火山引擎开发者社区技术年货|2022 年最受欢迎的技术文章合辑
字节跳动的 NoSQL 产品矩阵有图数据库 ByteGraph、图计算系统、KV 存储服务 ABase,点击👉 [**字节跳动 NoSQL 的探索与实践**](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNTIwNzc3OQ==&mid=2247487023&idx=1&sn=39c2184548b84600431111f6553e2e56&chksm=c0fa04a3f78d8db51480917b52c5c2c89de1bbfd51a3fc56395ae93c3dbeffa261a99cd4602e&scene=21#wechat_redirect) 查看详情。**RTC 技术的试金石:火山引擎视频会议场景技术实践**...
干货|火山引擎DataLeap:3个关键步骤,复制字节跳动一站式数据治理经验
支持业务根据自身特点和发展阶段自行接入。与集中式治理的区别----------
特惠活动
视频的总帧数和“平均帧数x时间”在计算上有什么区别？-优选内容
视频的总帧数和“平均帧数x时间”在计算上有什么区别？-相关内容
干货|火山引擎DataTester:5个优化思路,构建高性能A/B实验平台
指标计算、统计分析到最终评估上线等贯穿整个A/B实验生命周期的服务。DataTester经过了字节跳动业务的多年打磨,在字节内部已累计完成150万次A/B实验,在外部也应用到了多个行业领域。> > > > > **指标查询的产... 在DataTester中一次AB测试的查询分三部分逻辑。1. 实时扫描事件表,做过滤2. 根据用户首次进组时间过滤出用户3. 做聚合运算需要查询详细的SQL代码如下:``` SELECT event_date, ...
「火山引擎」视频云产品月刊-亚运会赛事直播专题
近日,抖音发布亚运会观赛报告。报告显示,亚运会期间抖音赛事直播,运动员、工作人员互动,冠军访谈等内容精彩纷呈。9月19日-10月8日,抖音亚运会赛事直播累计获62亿人次观看,“杭州亚运会”话题视频播放量超过503亿。... 还通过大量的计算结果缓存及复用的机制,减少了重复计算,以及设计了高效的数据交换机制,减少了数据拷贝。在计算模块的优化上,挖掘了更多的计算流程整理为SIMD实现,同时对原有的SIMD实现进行了进一步优化,从而减少指...
干货|抖音集团数据治理经验:如何让计算治理自动化?
本文旨在探讨字节跳动数据平台在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案,并展示这些解决方案带来的实际收益。**主要内容包括:****探讨面临的痛点和挑战、提供自动化的解决方案、分析实践效果和收益、... 后续运维包括复盘将需要投入大量时间成本。 **3.挑战:复杂的优化场景和目标**,会发送到 CPU 平台的 HEIF 静图编码服务做处理。对于动图转码处理的请求,图片静图服务会发送到动图服务做处理。由于动图的帧数有多有少,对于帧数多、分辨率高的大动图,当请求处理超过一定时间后,动图服务会将同步处理转为异步方式运行,并临时返回原图作为降级结果,待降级结果在 CDN...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 **【导读】** 本文旨在探讨火山引擎 DataLeap 在处理计算治理过程中所面临的问题及其解决方案,并展示这些解决方案带... 后续运维包括复盘将需要投入大量时间成本。 3. **挑战:复杂的优化场景和目标**优化后的效果非常明显,目前对于表行数的监控,HMS 获取行数占比约 90 %,HMS 行数监控平均运行时长在秒级别。> > >...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题
流计算被广泛应用于大规模的实时数据处理和决策中。字节跳动选用了 Flink 作为流式计算处理引擎,每天有数万个 Flink 作业运行在内部集群上,峰值流量高达每秒 90 亿条数据。由于流式作业通常会运行几天甚至更长的时间,它们的工作负载和运行环境往往会随着时间而变化。字节内部的流式作业高峰期和低谷期的流量差异平均有 4-5 倍,并时刻面临着底层资源挤占、机型差异等问题。这样的变化会带来各种运行时问题,例如数据积压和各种故障...
