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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Rafael Silva Pereira

出品人:

页数:73

译者:

出版时间:2011-10-28

价格:USD 39.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781447121367

丛书系列:

图书标签:

Video
Cloud
Springer
计算机科学
视频
分布式
Programming
2011
视频处理
云计算
边缘计算
流媒体
视频编码
视频分析
深度学习
图像处理
分布式系统
实时视频

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具体描述

As computer systems evolve, the volume of data to be processed increases significantly, either as a consequence of the expanding amount of available information, or due to the possibility of performing highly complex operations that were not feasible in the past. Nevertheless, tasks that depend on the manipulation of large amounts of information are still performed at large computational cost, i.e., either the processing time will be large, or they will require intensive use of computer resources. In this scenario, the efficient use of available computational resources is paramount, and creates a demand for systems that can optimize the use of resources in relation to the amount of data to be processed. This problem becomes increasingly critical when the volume of information to be processed is variable, i.e., there is a seasonal variation of demand. Such demand variations are caused by a variety of factors, such as an unanticipated burst of client requests, a time-critical simulation, or high volumes of simultaneous video uploads, e.g. as a consequence of a public contest. In these cases, there are moments when the demand is very low (resources are almost idle) while, conversely, at other moments, the processing demand exceeds the resources capacity. Moreover, from an economical perspective, seasonal demands do not justify a massive investment in infrastructure, just to provide enough computing power for peak situations. In this light, the ability to build adaptive systems, capable of using on demand resources provided by Cloud Computing infrastructures is very attractive.

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

本书篇幅63页，主要是讲述讲述怎样在AWS上对视频进行分布式压缩，使用MAP-REDUCE理论分解工作，实现ON DEMAND COUMPUTING的过程。第一部分为背景介绍主要介绍AWS、Cloud Computing等概念性内容，其中还不乏介绍了由RealNetWorks一直到Html5的OGG的历史背景沿革的信息第二...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的组织结构非常巧妙，它似乎是为那些已经有一定编程或系统基础，但想在特定领域（例如大规模视频处理）实现技术跨越的专业人士量身定做的。不同于市面上很多技术书籍喜欢用大段的叙事来营造氛围，这本书的重点始终聚焦在“如何解决问题”上。比如，在探讨数据安全和隐私保护这一章节，作者没有停留在合规性要求的表面，而是详细对比了不同云服务商提供的加密传输协议和数据驻留策略的优劣，甚至深入探讨了后量子密码学在未来视频内容分发中的潜在应用。这种对细节的执着追求，让我对作者的专业素养油然而生敬意。阅读过程中，我常常需要停下来，对照着自己正在负责的项目进行思考和对比，每一次暂停都带来了新的启发。这本书的价值在于，它强迫读者跳出自己熟悉的舒适区，用一种更宏观、更面向基础设施的视角去看待传统的内容处理流程。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常有吸引力，色彩搭配和字体选择都透露着一种现代感和专业性，让人一眼就能感受到它在技术领域的深度。当我翻开第一页时，作者开篇对当前数据处理和计算范式的深刻洞察立刻抓住了我的注意力。他们并非泛泛而谈，而是迅速切入当前业界面临的挑战，比如传统本地计算架构在处理大规模视频流时的瓶颈，以及如何利用云计算的弹性来应对这种需求激增的矛盾。书中对云计算平台的架构演变，特别是针对流媒体和大规模数据分析所做的优化进行了详尽的梳理。我尤其欣赏作者在探讨理论基础时，那种严谨又不失生动的笔触，他们似乎总能找到一个恰到好处的类比，将复杂的分布式系统概念变得清晰易懂。整本书的论证逻辑层层递进，从宏观的战略规划到微观的API调用细节，都展现出作者深厚的行业积累和对技术演进的敏锐嗅觉。这绝对不是一本只停留在表面概念的入门读物，它更像是一份高级技术人员的实战手册，充满了可供借鉴的经验和前瞻性的思考，读起来让人感觉思路豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，它似乎在不断地与你进行一场高水平的智力对话。作者非常擅长设置“思想实验”，比如在一个假设的全球化实时赛事直播场景中，逐步叠加网络延迟、带宽波动、地区合规性差异等约束条件，然后引导读者推导出最优的云资源配置和数据管道设计。这种沉浸式的教学方法，极大地提高了读者的参与度和理解深度。此外，书中对新兴技术的引入非常自然且恰当，例如对边缘计算（Edge Computing）如何与中心云协同处理视频流的分析，不仅仅停留在概念层面，而是深入到了数据预处理和本地缓存策略的具体设计上。整本书的排版和图示设计也相当精良，图表清晰明了，极大地减轻了阅读复杂架构图时的认知负担。总的来说，这不仅仅是一本关于“如何做”的书，更是一本关于“为什么这样最好”的深度思考集合，对于任何希望在云端视频技术领域建立起坚实理论基础和工程实践的专业人士而言，都具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格颇具一种老派工程师的务实和严谨，几乎没有冗余的形容词，每一个章节都像是在搭建一座精密计算的模块化结构。作者在介绍核心算法或框架时，大量引用了最新的学术研究成果，并用清晰的伪代码和图表来辅助说明，这对于我这种需要将理论快速落地到实际项目中去的人来说，简直是太宝贵了。我特别关注了其中关于视频编码优化在云端部署部分的论述，作者并没有简单地罗列现有的H.265或AV1标准，而是深入剖析了如何根据不同的云资源（如特定的GPU或FPGA实例）来动态调整编码参数以达到最佳的性能功耗比。这种细致入微的考量，体现了作者对“云端”这一特定环境的深刻理解，而不是简单地将本地处理搬到远程服务器上。书中的案例研究部分，选取的都是极具代表性的行业应用场景，它们不仅展示了技术的可行性，更侧重于成本效益分析和运维复杂度的权衡，这使得这本书的实用价值大大超越了一般的纯技术参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉，与其说是一本“教材”，不如说是一份沉甸甸的“架构蓝图”。作者在描述某些分布式系统的协调机制时，所采用的语言和方法论，明显受到了经典操作系统和网络协议理论的深刻影响。比如，书中关于“最终一致性”在视频内容同步场景下的具体实现和容错策略的论述，逻辑严密到几乎可以作为内部培训的官方标准文档来使用。我特别喜欢作者在讨论“Serverless”架构在媒体处理流水线中的潜力时，那种略带批判性的视角。他们清晰地指出了当前Serverless模型在处理长时间运行、高资源消耗的视频转码任务时所面临的冷启动和超时限制等固有缺陷，并提出了创新的解决方案，而不是盲目鼓吹某项新兴技术。这种不偏不倚、基于事实的分析，让整本书的可信度极高，让人在学习新知的同时，也能对当前技术的局限性保持清醒的认识。

评分☆☆☆☆☆

太水了

评分☆☆☆☆☆

Split-&-Merge，哈哈

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

Split-&-Merge，哈哈

评分☆☆☆☆☆

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