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MapReduce+Docker:Archer简化Netflix媒体处理(2)

2018-7-4 08:00

图10:运行在Archer上的应用程序挑选的标题图像


图11:由Archer启用的插图图像发现


图12:为插图自动选择最佳姿势


图13:由Archer启用的文本遮挡检测


总结

总结


Archher仍处于积极发展的阶段,我们正努力不断扩展其功能和规模。我们对其拥有的经验越多,则实现可能性就越大。以下是我们规划图中的一些项目:


  • 增强多区域支持的稳健性;

  • 通过Netflix内部计算低谷增加规模;

  • SLA和针对不同用户和应用的容量保证;

  • 对音频源的一流支持(我们已经支持视频);

  • 平台和应用程序之间的运行时间隔离程度更高;

  • 为Python用户丰富开发经验;


在接下来即将发布的博客文章中,我们将撰写安全媒体存储服务,支持Archer和Netflix的其他项目。


虽然Archer平台还是比较新的,待完善与改进的,但是Netflix的许多团队每天正在验证该平台,他们正在采用Netflix产品并在Netflix产品中进行创新。热情和使用频率正在不断增长,以此同时,我们也需要优秀的工程人才。


参考文献


[1]  S. Bhattacharya, A. Prakash, and R. Puri, Towards Scalable Automated Analysis of Digital Video Assets for Content Quality Control Applications, SMPTE 2017 Annual Technical Conference, and Exhibition, Hollywood & Highland, Los Angeles, California, 2017


原作者: Naveen Mareddy, Frank San Miguel, Mangala Prabhu and Olof Johansson 译 来自: LiveVideoStack
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