优化流媒体技术以满足延迟要求

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杰森·Thibeault: 谈到从视频点播到拍卖，你向最终用户提供的不同类型的视频和体验, 到梦幻拍卖，这些会影响你们选择技术的方式吗，当你们看着自己的工作流程并试图优化时, 假设, 确保你的拍卖是实时的? 为了满足你们的延迟需求，你们是如何为这些单独的用例优化和选择技术的?

达西Lorincz: 其实很简单. 我们让所有东西都达到最低延迟, 然后我们开始缩减规模，因为, 很明显, 更少的延迟等于更多的成本. 然后我们看看成本，然后说，这个工作流程是否需要毫秒? 或者它能容忍别的东西吗? 实际上，我们已经开始研究这些工作流程中的一些机器学习，以了解哪些摄像机，哪些网络和哪些百家乐软件对某些类型的工作起作用, 不管是什么. 我们现在有了AR和VR体验. 这些都带来了全新的挑战. 网络基于“增大化现实”技术, 特别是——它覆盖了网络上某些地方无法在这个空间工作的东西. 所以我们说, 让我们看看是否所有东西都适合最低延迟的场景，然后从那里开始.

有些是有目的的，因为它不需要它, 不需要更高的成本或性能. 其中一些根本不符合要求，不得不放弃. 有时我们只是把它扔了. 我们四处走动, 所以我们会去一些地方, 有些连通性很好, 有些则不然. 这又是第一英里也是最后一英里. 这就是出站.

在现场，我们是自给自足的. 我们测试一切. 但当你到了现场，一切就都不一样了. 所以你必须看这些东西, 这就是机器学习在我们设置时的用武之地. 它说，“这没有满足你的角色要求，所以你要怎么做??“有时你可以对此做些什么，有时你只能把它降低到另一个延迟级别. 情况正在好转，因为机器在那里，它们可以帮助你. 这样你就不需要一大堆人跑来跑去，试图为不同的场景插入东西. 这是非常普遍的基础设施. 找到最小公分母，这就是我们设定基线的地方.