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微博-张鑫-视频内容理解中台建设实践.pdf

上传人: B**** 编号:28635 2021-01-31 63页 25.27MB

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本文主要介绍了微博视频内容理解中台的架构设计与挑战。中台旨在支撑微博视频每天数亿级的 content understanding tasks,包括视频编解码算法优化、视频内容理解中台搭建等。面对亿万级别的月活用户和日活用户,以及数百万级视频日发布量,中台需处理庞大的数据量和复杂的任务调度。 关键数据: - 微博视频每天有5亿+月活用户、2亿+日活用户。 - 每天有百万级视频发布量和几十亿视频播放量。 主要挑战: 1. 如何处理海量视频数据和复杂的任务调度。 2. 算法和模型的快速加载与执行。 3. 不同语言/框架/模型的集成和调度。 4. 保证系统的高可用性和稳定性。 架构设计: 1. 服务编排:通过DAG(有向无环图)框架进行任务编排。 2. 服务调度:实现任务动态创建与调度,支持多种调度策略。 3. 服务部署:采用服务池划分和混布策略,支持水平伸缩和弹性扩容。 4. 执行器多样性:支持多种执行器,如CPU、GPU、Memory、Disk、Network等。 总结:微博视频内容理解中台需应对海量数据和复杂任务调度的挑战,通过服务编排、调度、部署和执行器多样性的设计,实现高可用性、稳定性和灵活性。
如何构建微博视频内容理解中台? 微博视频内容理解中台面临哪些挑战? 视频内容理解中台架构设计有哪些亮点?
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