튜브 사이트 에서 작업 . mp4 로 변환하기 위해 Linux 전용 서버에서 ffmpeg 를 통해 비디오를 실행하고 있습니다 .
서버 사양 :
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 8
On-line CPU(s) list: 0-7
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 4
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 60
Stepping: 3
CPU MHz: 3491.749
BogoMIPS: 6983.49
Virtualization: VT-x
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 8192K
NUMA node0 CPU(s): 0-7
테스트 중 문제는 한 번에 4-5 개만 수행하더라도 서버로드가 평균 약 36 명으로 급증한다는 것입니다. 이는 한 사람에 불과합니다. 나는 그것이 열리면 많은 사람들이 한 번에 업로드 할 것이라고 상상합니다.
보인다 는 FFmpeg가 전환 당 사용할 수있는 모든 자원을 사용하려고합니다.
변경할 수있는 스레드 설정이 있다고 들었지만 찾을 수 없습니다. 8 CPU 서버가 있습니다. 전환에만 사용되므로 최상의 설정은 2와 4 사이가 될 것이라고 들었습니다. 테스트 할 수 있습니다.
하지만이 설정을 어떻게 변경합니까? 온라인에서 볼 수있는 모든 내용이이 설정에 대해 설명하지만 설정을 변경하는 단계는 아닙니다.
답변
원하는 옵션 플래그는 실제로 -threads단지 하나의 스레드에 대해 다음과 같이 사용합니다.
ffmpeg -i somefile.wmv -c:a libfdk_aac -c:v libx264 -threads 1 transcoded.mp4
그러나 일부 VM 아키텍처가 실제로 모든 것을 두 번 읽고 쓰는 사실은 말할 것도없고, 크기 조정, 필터 적용 및 최종 프레임 품질 / 프레임 속도와 같이 서버로드와 운영 시간을 증가시키는 미묘한 부분이 있습니다. 그리고 한 번은 사실상 !!!)
속도를 높이기위한 몇 가지 팁이 있습니다.
- 한 번에 하나의 항목 만 코드 변환되도록 대기열을 사용하십시오.
- 사용자에게 작은 파일을 요청하십시오
- 다음과 같은 방법으로 기계의 최대 마력을 사용하십시오.
- 램 디스크에서 읽고 쓰기
- 트랜스 코딩 작업을 위해 베어 메탈로 전환
- 사용하다
-threads 0
어떤 작업을 수행하든 시간이 걸리기 때문에 사용자에게 트랜스 코딩 프로세스에 대한 정보를 제공하십시오. (IJTT)
[LordNeckbeard의 의견을 반영하기 위해 편집 된 명령]
답변
이것은 조금 오래되었지만 도커와 같은 컨테이너의 완벽한 작업처럼 들립니다.
- ffmpeg를 다음과
full horsepower같이 실행하십시오 (denjello라고 함). - 하지만 도커 내부에서 실행되도록하십시오.
이제 ffmpeg 명령 줄 옵션을 사용하지 않고도 단일 ffmpeg 인스턴스가 사용할 수있는 리소스 양을 제한 할 수 있습니다. CPU뿐만 아니라 메모리와 IO도 있습니다.
더 많은 것 : 백그라운드에서 실행할 수있는 다른 작업이 있고 시간이 걸리지 않고 빠르게 실행되는 작업이 있으므로 다른 작업에 가중치를 둘 수 있습니다.
https://docs.docker.com/engine/reference/run/#runtime-constraints-on-resources를 참조 하십시오.
github에는 미리 정의 된 ffmpeg 이미지가 있습니다 : https://github.com/jrottenberg/ffmpeg
docker run jrottenberg/ffmpeg \
-i http://url/to/media.mp4 \
-stats \
$ffmpeg_options - > out.mp4
오버 헤드로 인해 단일 변환이 느리게 실행될 수 있지만 여러 인스턴스를 동시에 실행하면 큰 이점이 있습니다. 각 작업이 기본 OS와 분리되어 있기 때문에 향상된 보안은 말할 것도없고 확장 성도 뛰어납니다.