До повышения цен осталось 5 дней!
Привет, друзья!
Уже 1 февраля цены на HighLoad++ Foundation вырастут. Чтобы зафиксировать для себя текущую цену ещё ненадолго, забронируйте билет сейчас. И у вас будет время на согласование и оплату.
Забронировать билет на HighLoad++ Foundation
Мы продолжаем знакомить вас со спикерами конференции. Сегодня затронем тему компьютерного зрения и ML в видео. Речь пойдёт не только об онлайн-сервисах и сфере услуг. Компьютерное зрение на огромных заводах — вот где будущее.
Highlight — небольшое видео, показывающее наиболее яркие моменты из фильма. Разработчики видеосервиса ivi научились создавать highlight'ы автоматически, используя модели computer vision и pipeline подготовки видео к стримингу. В ivi давно было понятно, что контент, имеющий трейлеры и highlight’ы, смотрят намного охотнее, но вот незадача — только у 30% единиц контента есть нормальные трейлеры, а коротких highlight’ов нет почти совсем. Перед отделом разработки поставили задачу: создать механизм генерации highlight’ов для 80 000 единиц контента, причем нескольких типов с разной длительностью.
Евгений Россинский в своём докладе раскроет аспекты алгоритмической и инженерной частей создания Highlight’ов. Особое внимание уделит эксплуатационной и оптимизационной составляющим и масштабированию — обработка одного видео требует больших вычислительных ресурсов.
Узнаем, как для этой задачи подключали внешние облака, когда ресурсов своего облака не хватило. Рассмотрим вопрос интеграции моделей, требующих больших вычислительных ресурсов и времени, в системы массового обслуживания.
В МТС более 5000 точек продаж. «Ручной» подсчет количества посетителей и сбор другой аналитический информации в таком масштабе не представляется возможным.
Кирилл Овчинников расскажет, как разработчики МТС смогли запустить AI-сервис компьютерного зрения на EDGE-устройствах. Сервис был развёрнут на 500 точек продаж МТС. Узнаем, с какими подводными камнями столкнулись разработчики, как смогли поддерживать весь флот устройств в актуальном состоянии и выполнять задачи бизнеса с нужной точностью.
Спойлер: большая часть подобных проектов реализуется на серверах с GPU с хорошим интернетом и охлаждением. Но есть множество ситуаций, когда запуск модели и обработку видео надо сделать как можно ближе к камере: например, если нет стабильного интернета или если служба безопасности запрещает передавать видео на сервера. Как с этим справились в МТС, узнаем на HighLoad++ Foundation.
Вадим Щемелинин занимается видеоаналитикой в нефтехимии. Три года назад перед командой Вадима поставили цель: все видеокамеры в нефтехимическом холдинге СИБУР должны выводиться на экран операторам только тогда, когда в зоне их видимости «что-то идёт не так».
Система, разработанная под руководством Вадима, покрыла 70% камер. На конференции мы узнаем о тех сложностях, с которыми сталкиваются Python-разработчики, внедряя машинное зрение в индустрии.
☝️ Кстати, если вы крутой техлид (необязательно на нефтехимическом заводе :)), у вас есть возможность рассказать о своём опыте аудитории более 1000 человек. До 30 января открыта подача заявок на конференцию TechLead Conf 2022. Профессиональная конференция, посвящённая инженерным процессам и практикам, пройдёт 9 и 10 июня в Москве. Сейчас Программный комитет ищет доклады по архитектурным подходам. Подробности о том, как подать доклад и как проходит работа с докладчиками — на сайте.
А прямо сейчас предлагаем почитать наш блог на Хабре. Во-первых, приносим извинения за то, что не дали ссылку на статью Олега Бартунова. Исправляемся, вот она, статья о борьбе с TOAST в PostgreSQL. Сегодня продолжим постгресовую тему.
Как сделать стрим в PostgreSQL?
Раньше, если пытались стримить в PostgreSQL, то сталкивались с тем, что рос WAL-трафик и на стрим тратилось гигантское время.
Но всё меняется, и команда постгреса оптимизировала TOAST так, что теперь возможна быстрая запись потока бинарных данных.
Об этой оптимизации (ее планируется закоммитить для следующей версии PG15) — в новой статье Олега Бартунова.
