亚马逊云扩展Prime Video应对NFL流媒体高峰

亚马逊云助力Prime Video应对NFL高峰

亚马逊云扩展Prime Video应对NFL流媒体高峰

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, Prime Video, Multi-Region Architecture, Elastic Scaling, Thursday Night Football, Prime Video, Auto Scaling]

导读

在当今数字时代,大规模直播体育赛事对于满足观众期望至关重要。作为周四夜间橄榄球赛的独家播放平台,Prime Video通过利用亚马逊云科技的多区域流量路由和弹性计算的组合,确保在NFL比赛高峰时段提供无缝体验。在本次讨论中,了解Prime Video如何使用多个亚马逊云科技区域、计划性亚马逊云科技自动扩展来预先扩展容量,以及动态自动扩展来应对意外的观众激增。探索使用Amazon EC2、Amazon Lambda、Amazon ECS Fargate和Amazon DynamoDB管理大规模流媒体工作负载的最佳实践,确保数百万球迷享受不间断的比赛直播。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在不断演进的流媒体娱乐领域中,亚马逊的Prime Video矗立为创新的灯塔,为全球数百万狂热粉丝带来无与伦比的体验。随着对直播体育赛事的需求不断攀升,Prime Video踏上了一段雄心勃勃的征程,利用亚马逊云科技的强大能力有效扩展其基础设施和资源,确保在备受期待的NFL周四Night Football比赛中提供流畅的流媒体体验。

这段旅程始于2017年,当时Prime Video首次独家直播NFL比赛,开启了直播体育赛事转播的新里程碑。然而,随着时间推移,观众人数急剧增长,在2022赛季平均有1000万观众收看,而在2023年更是高达1700万。2024赛季则见证了前所未有的飙升,观众人数比前一年高出18%,最终创下有史以来最高收视率的常规赛直播——Giants与Cowboys的对决吸引了高达1800万观众,刷新了Prime Video周四Night Football的历史新高。

面对如此巨大的需求,Prime Video求助于亚马逊云科技制定出一个健壮且可扩展的解决方案。亚马逊云科技高级解决方案架构师Tulip Gupta领衔这一努力,与Elliot Nash和Ralph Shaker等领域专家密切合作,直面挑战。

Elliot Nash领导着Prime Video基础设施扩展团队,深入探讨了Prime Video与亚马逊云科技合作采用的灵活性层次。第一层是实例类型灵活性,使Prime Video能够设计出在多种非同质实例类型上运行的系统,大幅增加可用容量池,降低容量限制风险。

第二层是Availability Zone(AZ)灵活性,利用同一区域内的多个AZ,提供内置的容错和隔离能力。这种方法确保如果一个AZ出现问题,Prime Video可以无缝切换到另一个AZ,分散风险并避免单点故障。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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