От шумоподавления до рудозасорения: что о видеотехнологиях расскажут на VideoTech 2024

qrbwgwfa6ldiievlvxxeyfa8gu0.jpeg

Видеотехнологии применяют для самых разных задач. Например, знаете ли вы, что компьютерное зрение уже используется в горно-металлургической отрасли для «контроля рудозасорения на конвейере»?

Честно говоря, мы и сами (организаторы конференции VideoTech VideoTech) больше знакомы с другими видеовопросами. Например, какой кодек использовать для онлайн-трансляции конференции. А с рудой как-то не доводилось поработать.

Но вот для этого мы и проводим конференцию: чтобы самые разные видеоспециалисты могли обменяться опытом. И о кодеках, и о плеерах, и о машинном обучении, и об ультранизкой задержке.

Осталась лишь пара недель до VideoTech 2024, её программа полностью готова, и туда попали самые разные темы. Шумоподавление, ультранизкие задержки, автоматические вертикализация видео и так далее — вплоть до «телевидения 90-х».

Теперь, когда все описания докладов известны, представляем их Хабру.

Содержание

  • ML/AI

  • WebRTC

  • Latency

  • Кодеки

  • Плееры

  • Кейноуты

  • Тестирование

  • Аналитика

  • Качество видео

  • Доставка контента

  • Рендеринг видео

  • Прочее

ML/AI

Шумоподавление для SaluteJazz. Делаем ваши беседы более приятными

vxaqncjt561o1mjh-vuivswaujq.pngЯна Лысова

SberDevices

Команда Яны отвечает за библиотеку по улучшению звука. Одно из направлений, которым там занимаются, — это шумоподавление. SaluteJazz — основной заказчик.

Для решения задачи шумоподавления применили нейронную сеть, архитектуру которой дорабатывали для возможности работы в real time, в нативных и мобильных приложениях. Название нейронной сети — FullSubNet.

В ходе доклада сравним качество нескольких решений для денойзера, оценивая работу моделей на тестовых датасетах и предоставляя анонимным слушателям возможность протестировать, какая из двух аудиозаписей лучше.

Автоматическая вертикализация коротких видео

kfzdalrvtd_emn7wgwhxftjvz7w.pngЕгор Домнин

Иви

В онлайн-кинотеатре используется сервис коротких видео для вовлечения пользователя в просмотр контента. Многие пользователи открывают этот сервис в мобильном приложении в вертикальном режиме. Редакторы изначально нарезают горизонтальные короткие видео, и их нужно вертикализировать, чтобы лучше вовлекать пользователей на мобильных устройствах.

Объем роликов, которые можно вертикализировать, достигает тысяч. Если автоматизировать их вертикализацию, то сэкономить время и деньги — решаемая проблема. Автоматизировать получилось с помощью создания проекта, который получает различную метаинформацию из видео: face detection, active speaker detection, shot detection, shot type detection, video object segmentation, face verification.

Егор поделится деталями, как это сделали в Иви.

Машинное зрение на производстве и в промышленности. Реальные кейсы

dy0s6y2xudyj81_bhbnqwdhrud4.jpegПетр Хвесюк

Норд Клан

В докладе спикер поделится историями внедрения машинного зрения на промышленных и производственных предприятиях, расскажет, как решали проблемы распознавания видеообразов в условиях недостаточной освещенности, установки оборудования на тяжелой технике и в условиях запыленности. Поскольку решение по распознаванию брака способно работать на конвейерах с высокой скоростью, а не всегда есть возможность проводить обучение нейросети и тестирование на заводе, то вам расскажут, как обходят это ограничение, используя собственную лабораторию.

Система технического зрения для новой автономной платформы

s04-nmk4p6m-zhig1eg136-jfr8.pngГеоргий Никандров

Яндекс Беспилотные Технологии

Георгий расскажет о системе технического зрения новой автономной платформы, состоящей из лидаров, камер и радаров. Расскажет, с какими проблемами столкнулись, как их решали и что в итоге получили. Акцент будет сделан на новых лидарах (лазерных сканерах), которые разработала команда.

Как с помощью AI найти нужный кадр в тысячах видео

w2jfl0gfwobiewws4jsqv4opti4.pngАлександр Соколов

ГПМ Дата

Александр расскажет о пайплайне из более чем 10 моделей, который позволяет находить нужный фрагмент по произвольному описанию, произнесенной фразе, цветовой палитре, лицу или действию в кадре.

Какие фичи извлекают для быстрого поиска, какие модели для этого используются. Как комбинирование фич и оптимизация графа вычислений в 10 раз снизили сложность вычислений.

Мультимодальный ИИ, интеллектуальные агенты — будущее наступило, что дальше?

4smsulfkyz6kej-x580pa0pnhts.pngЕвгений Ильюшин

Viasat Tech

Рассмотрим в ретроспективе развитие технологий ИИ, чтобы лучше понять, с чего все начиналось и к чему мы пришли сегодня.

Отдельно остановимся на мультимодальных системах ИИ и интеллектуальных агентах, которые интегрируют информацию из различных модальностей, таких как текст, речь, изображения, видео, данные с различных сенсоров. Объединив эти разнообразные потоки данных, мультимодальные системы вместе с агентами достигают более полного и детального понимания мира, предоставляя нам возможность решать прежде не решаемые задачи с качеством, сопоставимым с человеческим.

В заключение поговорим о том, как передовые технологии формируют сегодняшнюю реальность. Обсудим их потенциал в будущем и риски, которые неизбежно возникают.

Великолепная тройка: ML, бизнес-правила, редакция. Как строятся персональные витрины в KION

-_tvubja10geckfymqe55wa2joe.pngАлексей Жиряков

KION

Алексей расскажет, как контент в KION попадает на персональные витрины онлайн-кинотеатра и как разрабатывали ТВ-витрину.

В KION есть элемент «блендер». Он формирует витрину, используя разные источники, применяет свыше 50 бизнес-правил, и все это — быстрее, чем за 300 мс для каждого запроса. При этом витрины формируются максимально релевантные пользователю. Например, просмотренный фильм больше не покажется на витрине. Или если пользователь несколько раз не реагирует на постер фильма, витрина предлагает ему другой, чтобы пользователь с большей вероятностью обратил внимание на тайтл. Все это строго персонально и очень быстро.

Компьютерное зрение в «Норникеле». Практика на производстве

mi6wdf51vgyli6xw1byumexli78.jpegАлександр Крупин

Норникель

В «Норникеле» развивают центр компетенций по видеоаналитике и накопили обширный опыт проектов на производстве, начиная от контроля применения средств индивидуальной защиты, до отслеживания логистических и технологических процессов. В выступлении вам покажут примеры, расскажут об эффектах и специфике производственных задач и поделятся лайфхаками.

Примеры проектов:

  • Видеоаналитика для промышленной безопасности

  • Контроль подкранового пространства

  • Оптимизация рудопотока

  • Видеоанализ мутности сливов

  • Контроль рудозасорения и негабарита на конвейере

  • Анализ качества катодов на роботизированной линии резки

Использование машинного зрения на производственных объектах

rlvwmo3hk39cvyofapgmuirj_xe.pngИлья Смирнов

ГК Юзтех

Гранулометрический состав руды — это характеристика, которая описывает распределение частиц руды по размерам. Эта информация важна для горнодобывающей промышленности, так как она влияет на выбор мощности оборудования и скорости переработки.

Традиционно гранулометрический состав руды определяется вручную путем лабораторных исследований и визуального осмотра. Такой метод не самый быстрый, результатов можно ожидать до 24 часов. На помощь приходят решения на базе машинного зрения, которые оперативно контролируют размерность поступающей руды в режиме реального времени.

Рассмотрим реальный кейс на промышленном предприятии. Илья расскажет, какие проблемы были у производственного передела до внедрения и как подошли к решению этой задачи.

Способы энкодинга видео для мультимодальных моделей

ew3u2hhgfsczazqpqjutoksvceu.pngАндрей Кузнецов

AIRI

Большие языковые модели (LLM) очень активно начали использоваться не только в задачах обработки естественного языка. В докладе поговорим про существующие подходы к построению мультимодальных архитектур для понимания визуальных модальностей. Обсудим, что необходимо для решения таких задач, как формирование текстовых описаний (кэпшенинг), ответов на вопросы и других.

Поговорим про способы эффективного энкодинга видео в пространство эмбеддингов языковых моделей, возможность обработки длинного контекста, а также о способах «связывания» модальности видео и LLM. Обсудим проблемы в энкодинге, бенчмарки для оценки качества, возможности работы со стриминговым видео и альтернативные архитектуры (например, модели State Space).

Повышение точности субтитров в художественных фильмах: технологии и опыт

edxgwvxxocv0hqdaaw5pmacvvha.pngДмитрий Шатнёв

Инвентос

Дмитрий расскажет о создании системы автоматической генерации и улучшения качества субтитров для художественных фильмов. Он начнет с проблем, возникших при использовании стандартных моделей распознавания речи, и представит комплексный подход к их решению.

Основное внимание он уделит трем ключевым этапам обработки: препроцессингу аудио, оптимизации модели распознавания речи и постобработке текста. Подробно остановится на методах повышения точности и синхронизации субтитров, включая voice activity detection, whisper fine-tuning и alignment с использованием word-level timestamps.

Важной частью доклада станет обсуждение метрик оценки качества субтитров.

Спикер покажет конкретные результаты работы, включая не только количественные метрики, но и субъективное сравнение качества субтитров до и после улучшений на реальных примерах.

Первый нейросетевой стандарт сжатия изображений JPEG AI: принципы разработки, эффективность сжатия и перспективы внедрения

il-an4nggzx6viwizaov9c6xwfc.pngЕлена Альшина

Huawei Technologies

Поговорим о JPEG AI — первом международном стандарте сжатия изображений, полностью основанном на нейросетях. Обсудим отличительную особенность нового стандарта — многозадачность, что позволяет успешно решать задачи не только компресcии изображения, но и компьютерного зрения и повышения качества. Елена расскажет, как проходила разработка и чего можно ожидать от внедрения.

В процессе разработки JPEG AI подтвердилось, что он превосходит стандарт VVC/H.267 по эффективности сжатия в режиме Still picture. Сейчас стандарт JPEG AI проходит процесс голосования согласно процедурам ISO. Публикация запланирована на октябрь 2024 года.

Метрика качества голоса VK Звонков и как мы к ней пришли

l-ze_ftyw26al69wxrekju0mlfe.pngИван Бескровный

VK / ВКонтакте

Иван расскажет о нейросетевой метрике оценки качества потокового голоса NISQA-s. Поговорим о том, какой задачей занимаются в VK и какие проблемы в ней возникают, почему не взяли оригинальную метрику «из коробки». Какие модификации сделали для того, чтобы метрика удовлетворяла требованиям по производительности и качеству. Как эта метрика помогает следить за качеством обработки, кодеков и прочих алгоритмов, потенциально влияющих на качество звука. В заключение Иван опишет области применения и поделится ссылкой на опенсорс.

Будет полезно разработчикам приложений конференц-связи и других систем потоковой передачи аудиоинформации.

Эволюция методов диффузионной генерации видео

q24kzb64vuanzvah3xfv7ptubk0.pngКонстантин Соболев

AIRI

За последние пару лет диффузионные модели достигли ощутимого прогресса в области генерации видео. Недавний анонс модели Sora от OpenAI показал совершенно новый уровень качества генерируемого контента.

Рассмотрим основные принципы работы диффузионных моделей генерации видео и проанализируем, как им удалось достичь такого уровня качества за столь короткий промежуток времени.

Доклад рассчитан на тех, кто имеет базовое представление о работе нейросетей: сверточных и трансформеров.

WebRTC

(Не)хитрые решения для видеозвонков: расширяем возможности существующих технологий

zx5d7-zme2uo3-bxhfm3s0z6gl4.pngВладислав Кожушко

VK / ВКонтакте

Видеозвонки должны быть быстрыми, плавными и отзывчивыми. Позволяют ли имеющиеся технологии реализовать работу групповых звонков эффективно и качественно?

Спикер расскажет, как при разработке новой функциональности часто приходится сталкиваться с нехваткой возможностей Android SDK и WebRTC из коробки. Он поделится, как в VK Звонках нестандартно используют существующие решения и выжимают из них максимум.

Революция Телемоста. Написать новый медиасервер и поменять крыло самолета на лету — миссия выполнима

vnmejnsacqf6trcl2ln7hsf0lo4.pngВадим Клеба

Яндекс 360

Яндекс Телемост — сервис для видеоконференций, который собирает на встречах большое количество пользователей одновременно. Запускать сервис нужно было быстро, поэтому в качестве медиасервера выбрали open source-решение Jitsi. Телемост набирал популярность очень быстро, количество пользователей росло, а выбранный медиасервер постепенно переставал справляться с нагрузкой. Было принято решение написать медиасервер с нуля и переехать на него.

В докладе обсудим:

  • как развивался Телемост и почему стало тесно в Jitsi;

  • как писали свое решение и с какими сложностями столкнулись во время переезда;

  • как справлялись со сложностями и перезапустили сервис с сотнями тысяч пользователей.

Адаптивный битрейт для видеоконференций

mk51na4t9y-q1lk1nvyltehly2m.pngАлександр Алексеев

Яндекс

Александр рассмотрит достоинства и недостатки различных методов достижения вариативности битрейта при отсутствии прямого контроля над битрейтом энкодера. Разберет стандарты обратной связи (RTCP Feedback), которые могут использоваться для обнаружения заторов в сети.

Простым языком объяснит основные концепции и математические модели, которые лежат в основе алгоритмов оценки доступной полосы пропускания на стороне медиасервера SFU. Поделится практическим опытом использования алгоритмов ABR в сочетании с технологиями передачи Simulcast и Scalable Video Coding (SVC) для улучшения качества видеосвязи в условиях нестабильного интернета.

Live Streaming CDN (WebRTC/HLS/RTMP) глазами DevOps

amx5lzphdfl0epuwgul2yihsayu.pngАлександр Строгонов

Mayflower

На примере проекта Mayflower Александр расскажет, зачем и как строить свою Live Streaming Platform Engine с точки зрения задач инфраструктуры, архитектуры, оптимизации ОС и железа.

В первой части речь пойдет об исходной картине инфраструктуры и проблемах, которые существовали несколько лет назад: зоопарке технологий, требованиях бизнеса и растущей нагрузке. Далее подробно рассмотрим итерации построения своего решения с нуля: последовательность написания компонентов (transcoding, HLS/WebRTC Edge), тюнинг системы и железа. Обсудим, сколько времени это заняло и сравним результаты с тем, что было на старте.

Как Chromium управляет битрейтом WebRTC

-iemlzd_rjf-fxlmkroi8lleuac.jpegИгорь Шеко

Yandex Infrastructure

Вы никогда не задавались вопросом, как именно работает та самая магия, которая изменяет разрешение видео и портит вам демонстрацию экрана?

В индустрии WebRTC в целом полно мифов по этому поводу. У каждой стороны свое мнение, и все по-своему правы.

Недавно Игорю представилась возможность переписать одну забавную библиотеку, которая занимается именно этим и непосредственно в Chromium-браузерах. Она называется goog-cc, и он переписывал ее с C++ на AssemblyScript. Но это все тоже не важно.

Важно то, что мы можем пройтись по составным блокам и алгоритмам, которые использует эта библиотека. Понять, как они складываются в итоговое решение о вашем исходящем битрейте и о том, есть ли сейчас congestion.

А еще поговорим о том, что на самом деле нет никакого одного goog-cc, и это грустно.

Latency

Сохраняя детали происходящего. Видеоархив и Timed Metadata

5ck4uyx1m_zn7uvppvrq9eoeruw.jpegСергей Очкасов

Атмосфера

Доклад о разработке видеоархива как части стриминговой платформы вещания видео с низкой задержкой. Сергей расскажет, для чего в eGaming-бизнесе потребовался такой продукт.

Рассмотрим особенности формирования файлов MP4 для сохранения видео. Кроме того, вам расскажут, как сохраняют и обрабатывают игровые данные, формируя их в виде последовательности сообщений. Это позволяет в дальнейшем проводить ретроспективный анализ игровых событий.

Хроники застывшего кадра, или Как победить зависания видео

melba4bpagkcq9dkbct5fqtjd2c.jpegАлексей Шпагин

VK

При просмотре видео на онлайн-платформе картинка периодически замирает, а звук прерывается на самом интересном месте? Пользователь видит спиннер и с раздражением закрывает видео? Посмотрим, что мы можем с этим сделать!

Алексей расскажет, как удалось кратно снизить количество зависаний видео у пользователей VK Видео. Как выбрали и отладили метрики для оценки успешности экспериментов. Он поделится, что сделали на клиентах и бэкенде для предотвращения подвисания видео и каких результатов достигли.

Дизайн и эволюция open source-систем беспроводной передачи видео

3htsxldreathm2s2j_cegg2jcrg.jpegДмитрий Ильин

Мир URLLC-систем в последние несколько лет претерпел революционные изменения, но большая часть рынка до сих пор представлена несколькими коммерческими системами, такими как DJI и Walksnail, которые для передачи видео используют собственные LTE-чипы. Оказывается, что, используя уже существующие проекты open source, можно своими руками построить собственное решение, которое будет дешевле и гибче коммерческих систем.

В докладе рассмотрим историю этого направления от первоначальной идеи до современного состояния, инженерные проблемы использования надежной передачи видео с низкой задержкой и пути их решения.

Как SMPTE 2110 должен был заменить SDI и почему он это не вывозит

qeoqdyhm_bodnufb_ckcp6hmz6s.pngМаксим Лапшин

Эрливидео

SDI — это главный тракт для передачи оригинального несжатого видео внутри продакшена уже несколько десятилетий. Для индустрии это удобно, потому что он продолжает аналоговые традиции и для коммутации нужны те люди, которые вчера ползали с осциллографом.

Железо для SDI дорогое. И на практике получается, что оно все очень ненадежное, а в Эрливидео перепробовали почти все.

Желание индустрии заменить ненадежный тракт на отлаженный и гораздо более производительный Ethernet очень понятно, и такие шаги делают давно.

SMPTE 2110 один из них, но этот стандарт восхищает своими закладками, делающими развертывание на нем очень дорогим и сложным. Этот протокол удивляет тем, что он вообще работает не с кадрами, а со строками, чем разительно отличается от NDI. О том, что там происходит и о чем не рассказывают в презентациях — в докладе Максима.

Кодеки

Joint Source-Channel Coding — совместное кодирование источника и канала. Введение в технологию и как это может помочь задаче Ultra-Low Latency Communication

jc8nc6hotvefnm3lp5q2-dkawxw.jpegСергей Иконин

Huawei Technologies

Вы узнаете об основных принципах раздельного и совместного кодирования сигналов. О том, как это помогает передаче видео с ультракороткой задержкой, а также о перспективах развития технологий в этом направлении.

Оптимизации видеопотока H.264 в RTP/AVP в кейсе рендеринга UI для пригласительного меню переговорных комнат

jmcbqpqrsjdh_ock12flza7w7-c.pngДмитрий Некрылов

Яндекс

Простая задача: сделать welcome-страничку для клиентов, звонящих из переговорных комнат через Телемост. Но просто энкодить видео — даже в 10 FPS — нельзя. Звонящих много, ресурсов мало. Поговорим об инженерных трюках, специфике оборудования переговорных комнат, деталях кодека H.264, которые позволяют экономить ресурсы.

Доклад будет полезен в качестве введения в протокол RTP/SAVP и формат H.264 для тех, кто мало с ними знаком.

Новые стандарты сжатия и устойчивость JPEG AI к состязательным атакам

zutzb3jgfrothdpfen_1sjrimii.jpegДмитрий Ватолин

МГУ

Лаборатория Дмитрия уже более 20 лет тестирует видеокодеки, получаемые непосредственно от производителей, в том числе публикует данные по недоступным для покупки весьма качественным кодекам, используемых в облачных решениях (часть данных этого года будет показана).

Позднее начали активно тестировать надежность метрик, протестировав на данный момент более 100 метрик и реализовав более 2000 метрико-атак. В частности в 2019 опубликовали, как можно взломать (накрутить) VMAF от Netflix не улучшая кодека, а в 2021, как накрутить «ненакручиваемую» VMAF NEG.

Анализировать данные замеров, не принимая во внимание возможность взлома метрики, сегодня становится достаточно опрометчиво. В 2024 выходит стандарт JPEG AI. Дмитрий и его коллеги протестировали его, в сравнении с последними стандартами сжатия изображений, а также проверили его устойчивость ко взлому. Эти проблемы будут актуальны для всех нейросетевых алгоритмов сжатия и обработки видео прекрасного будущего.

Плееры

Рулим CDN с клиента

wiobvcfal9w8_xtdjyirsoq_644.pngОльга Попова

Yandex Infrastructure

ywo3m-qjoasv2cxxxhj7kgjlikc.jpegАлексей Гусев

Yandex Infrastructure

Ольга и Алексей расскажут, как сделать воспроизведение видео отказоустойчивым (переживать разрывы соединения, 4хх и 5хх ошибки) и научить плеер переключаться между узлами CDN для перераспределения нагрузки.

Рассмотрим современную спецификацию Content Steering для стандартов HLS и DASH, ее удобство, применимость и альтернативы на примере видеоплатформы Яндекса.

Как мы делали движок видеоредактора для Android, который может все

4c-cihlgidhafjqbl5rwtx7tyqe.pngАлександр Долгих

VK / ВКонтакте

wmnh-djsn3yjdun_4asztia4p1g.pngДенис Свиридов

VK / ВКонтакте

Александр и Денис расскажут как о неочевидных проблемах, с которыми столкнулись во время разработки транскодера, так и об особенностях работы и оптимизациях реализованного плеера.

Кейноуты

Современные методы обработки и анализа изображений в астрономии

mjwknq9s6vxxtkp6rtcbo1zaztm.pngЛеонид Еленин

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН

В лекции будут представлены основные сведения о методах и технологиях современной наблюдательной астрономии и их применении для задач астероидно-кометной опасности и планетарной защиты. Обзорный рассказ даст общее представление о принципах современной работы астрономов-наблюдателей и будет интересен широкому кругу слушателей.

Телевидение 90-х: монтаж и спецэффекты (почти) без компьютера

jlmvhygxrav0rlu4xij3kgvqx-c.pngТимофей Мокиенко

Порой мы с теплом вспоминаем, какими были старые передачи до прихода видеохостингов и социальных сетей. Но если сегодня для реализации самой оригинальной задумки нужно сделать всего пару кликов мыши, то 30 лет назад ютившаяся в тесной прокуренной аппаратной бригада инженеров, монтажеров и режиссеров, услышав такое, покрутила бы пальцем у виска. Но именно за дверьми таких вот монтажек творилась настоящая магия.

Поговорим о том, как начиналось телевидение, как проходили съемки и монтаж, какими были первые графические станции и как сегодня вся эта аппаратура может получить вторую жизнь.

Как технологии помогают находить людей

pmnszaae_bdgdbw6dkud80-nt6c.jpegВиктор Витюк

ЛизаАлерт

Описание доклада будет позже.

Тестирование

Как мы уменьшили time to market видеоплеера в 5 раз

86dlzok1po72a4kt1dubvawsg5w.pngВячеслав Данилов

Yandex Infrastructure

Доклад о процессах тестирования в команде разработки видеоплеера и о том, как эти процессы повлияли на сокращение time to market (TTM).

В компании внедрили ряд эффективных паттернов тестирования для оптимизации работы: пирамиду тестирования для рационального распределения тестов, использование тщательно проработанных тест-кейсов, построение тестовой модели, а также реализацию продуманной стратегии тестирования.

Ключевым элементом работы стала автоматизация. Использован фреймворк Frankenstein и технологию Kotlin Multiplatform, чтобы обеспечить проверку кода на различных платформах. Кроме того, внедрили систему непрерывной интеграции (CI), которая автоматизировала процесс релизов.

Все эти шаги оказали значительное влияние на time to market, существенно сократив его и позволив быстрее доставлять продукт пользователям. Опыт Вячеслава будет полезен всем, кто стремится уменьшить TTM в своих проектах и эффективнее управлять процессами разработки.

Live streaming: куда жать, чтобы протестировать

53zmmsoww8pwf5ivsjhbe8j8x5c.pngЕгор Сатурьянц

Mayflower

В Mayflower разрабатывают собственный продукт для low latency видеостриминга. Поддерживают два протокола на подачу (RTMP, WebRTC), строим свой CDN, транскодинг происходит на ASIC, для воспроизведения видео используют свой плеер (LL HLS, WebRTC). Весь этот набор необходимо тестировать и автоматизировать проверки для ускорения деплоя.

Егор расскажет:

  • какие технологии и инструменты для этого используют;

  • какие атрибуты на подачу уже автоматизированы;

  • какие пункты проверяют после транскодинга и во время плейбека (в том числе ABR).

Он затронет автоматизированную проверку критичных параметров для Mayflower как для live streaming (latency+AV sync).

Аналитика

Сервис А/B-тестирования в KION. Конфигурируем и экспериментируем удаленно

cv4dpwhocmvwztxvaetkly7nym4.pngЮрий Минченко-Первак

МТС Диджитал

Юрий расскажет, как в KION создали свой Remote Config и разбивалку для проведения A/B-экспериментов (аналог Firebase). Как работают с конфигурированием клиентских приложений и микросервисов и как сервис помогает проводить A/B-эксперименты. Он приведет примеры экспериментов, проводимых в KION, как успешных, так и не очень.

Ответит на вопросы:

  • Что нужно реализовать, чтобы Remote Config был удобным и быстрым?

  • Как эффективно объединить Remote Config и A/B-эксперименты?

Будет полезно мидлам, сеньорам, тимлидам, архитекторам, проектным менеджерам, аналитикам.

Миллион событий, один приемник: как мы в KION обрабатываем продуктовые события

jctrlp6iltvmi3krrwcy5khxjgy.pngГеннадий Осипов

KION

В сутки в KION поступает более 400 миллионов продуктовых событий. Они нужны для построения аналитики и принятия бизнес-решений, поэтому качество данных критически важно.

Поговорим об обработке, валидации и data quality продуктовых событий в онлайн-кинотеатре KION на всех этапах: от клиентских устройств до аналитики. Геннадий расскажет, почему так важно иметь хорошую систему data quality, как ее развивали и с чем столкнулись в ходе развития сервиса. Поделится опытом построения мониторинга и алертинга.

Качество видео

Нужны ли Android-разработчики на заводе?

jydep1nchv5eqkupzmc8ktt-j4e.pngМария Серова

Яндекс

Мария расскажет о процессе производства станций Дуо Макс и ТВ Станций. Сначала обсудим, как придумывают новые устройства и из каких этапов состоит производство умных устройств. Далее Мария раскроет, как решают задачу автоматизации процесса проверки качества производимых устройств и зачем для этого отдельный режим на системном уровне. Особое внимание уделит приложению QC-App (Quality Control App): какие тесты проводят с его помощью и как приспособили одно приложение для проверки разных устройств. В конце поделится, с какими челленджами приходится сталкиваться для обеспечения высокого качества производимой продукции.

Нативное десктопное приложение VK Звонки: как победить в борьбе за производительность и качество

dhwlkn1tiglvnd0ae0ycxhbekum.pngПавел Мацула

VK

Отдельный десктопный клиент VK Звонков под Windows, macOS и Linux был запущен еще в 2021 году. В лучших традициях анекдотов, с тех пор его почти полностью переписали.

Павел расскажет, зачем пошли по этому пути и как в результате изменились производительность приложения и качество видеоконференций. Более подробно поговорим об узких местах в плане эффективности работы CPU и GPU и о технологиях, в пользу которых отказываются от фреймворка Qt.

Доставка контента

Как устроен федеральный сигнал DVB MPEG-TS

qeoqdyhm_bodnufb_ckcp6hmz6s.pngМаксим Лапшин

Эрливидео

Как устроен сигнал цифрового телевидения, распространяющийся по всей стране. Константный битрейт, упаковка метаданных рядом с видеопотоками, предельно жесткие формализованные требования к каждому биту, мифы о PCR — об этом будет доклад Максима.

Пиринговая сеть доставки контента Candy

m0x0n7vsomksyqedo7ccp6kgnai.pngИльдар Каримов

Мидиан

vtivgt8twmkvqbpwmh8tvsrev4u.jpegМихаил Мирчук

Мидиан

Решение помогает видеосервисам снижать затраты на CDN, повышает стабильность при высоких нагрузках и улучшает качество доставки контента. Оно работает на основе WebRTC, в мобильных браузерах и встраивается в мобильные приложения. Не влияет негативно на пользовательский опыт: если передача файлов по P2P-сети по каким-то причинам невозможна, происходит автоматический откат на дефолтный CDN.

Рендеринг видео

Челленджи рендеринга видео веб-технологиями

x-q2gal6vbbjpzbokw-wvkkcl7k.pngСтепан Михайлюк

Lumen5

Собираетесь создать видеоредактор с помощью веб-технологий?

Рано или поздно вы столкнетесь с задачей генерации MP4. Степан расскажет, как и почему в компании Lumen5 переделали рендеринг несколько раз и вернулись почти к тому же, с чего начинали.

Вы узнаете, какие есть задачи, проблемы, решения. Какие библиотеки стоит использовать, какие нет, а какие можно, но с осторожностью.

Без темы

Как сейчас тестируют и отлаживают видео-стриминг на Smart TV?

lyvkvyg2qi75a50ah9uazqgu_p8.pngОлег Анисимов

Okko

o3aikhftccs5v0daikawto7_ng4.pngРамиль Габдрахманов

Яндекс

Обсудим текущее состояние тестирования и отладки видео-стриминга в Smart TV-приложениях. Поговорим о том, какие инструменты и подходы сейчас используются для того, чтобы обеспечить качество сервисов с учетом большой фрагментации платформ и технической сложности их автоматизации.

Как готовиться к высокой нагрузке в видеосервисе?

У видеосервисов случаются запланированные и не очень события, когда к ним приходит слишком много пользователей. Разберем подходы разных сервисов с учетом их специфики — как они справляются с высокой нагрузкой?

Обсудим все аспекты проблемы:

  • Как люди смотрят: трафик зрителей крупных событий, причины падения онлайн-кинотеатров, отличия Live и Video on Demand.

  • Риски и подготовка: как оценить нагрузку, чем реальные кейсы отличаются от плана, как подготовиться к самому плохому варианту.

  • Что с железом: разгоняем доставку сигнала, ремонтируем под нагрузкой, защищаем от DDoS.

  • Процессы в команде: как подготовить дежурных к инцидентам и не расходовать ресурсы команды впустую.

Lightning Talks

Lightning talks — это отличный формат, чтобы динамично обсудить тему и найти единомышленников. Вас ждут пятнадцатиминутные доклады на профессиональные или околопрофессиональные темы и живые обсуждения.

Давно хотели попробовать себя в роли спикера? Вам не терпится поделиться с миром идеями или кейсами из рабочей практики? Посмотрели выступления VideoTech и чувствуете, что можете добавить к докладам что-то свое? Тогда подавайте заявку заранее или записывайтесь на выступление прямо на площадке!

Заключение

Штош, остаётся кратко подвести итог.

  • Докладов много, они будут идти три дня. 19 сентября всё пройдёт в онлайне, а вот 28–29 сентября можно хоть лично прийти на конференцию в Петербурге, хоть подключиться удалённо.

  • Конечно, конференция — это не только доклады, особенно когда приходишь лично. Общение тоже очень важно. Просто его в хабрапосте не распишешь.

  • Если интересует ещё какая-то информация, ищите её на сайте или спрашивайте в комментариях.

  • Билеты — на сайте.

Увидимся — уже через пару недель посредством видеотехнологий, а затем и старым аналоговым офлайновым способом!

© Habrahabr.ru