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  「WebRTC Native Client Momo」のNVIDIA GPU(NVENC)によるハードウェアエンコードの性能検証 - OPTiM TECH BLOG

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  • tech-blog.optim.co.jp
  • テクノロジー
  • 2020/05/20

  はじめに こんにちは。プラットフォーム技術戦略室の青木です。 普段はLaravelやクラウドネイティブインフラストラクチャ、IoTなどの記事を執筆しています。 業務ではPoCやR&Dを行うことが多く、今回はPoCとして正式導入を検討する上でのパフォーマンステストを行うこととなり実証実験結果を記したいと思います。 結果サマリー 特定のEdgeで検証した結果、 ソフトウェアエンコードからNVIDIA GPUによるハードウェアエンコードに切り替えたことで安定して同時配信できる映像が5〜8本から10〜13本程度に増加しました。 システム概要 性能検証をすることとなったシステムの大まかな概要を説明します。 構成図 背景 弊社既存のサービスで、映像を解析し様々な分析が行えるサービスがあります。その解析は基本的*1に OPTiM Edge にて行われ、そのデータをWebブラウザで閲覧出来る仕組みとなって

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  自宅の Jetson で動いている WebRTC Native Client Momo を外出先でいい感じに監視する方法

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  • zenn.dev/hakobera
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  • 2020/11/28

  やりたいこと 自宅の Jetson Xavier NX 上で動かしている WebRTC Native Client Momo を外出先からでも監視したい 自宅のネットワークを外部に開放したくない Momo を動かしているマシンの CPU/Memory/Disk/Network と chrome://webrtc-internals で見ることができる WebRTC Stats を監視したい 監視サーバーやダッシュボードツールは既に知見がある Prometheus と Grafana (の Managed 版である Grafana Cloud) を使いたい やったこと Momo を改造して、RTCConnection.GetStats() の結果を HTTP API 経由でとれるようにした Momo Release 2020.9 の時点では、RTCConnection.GetStats()