Архитектура производительности и преимущества Zero-Transcoding
RUSEON Core спроектирован на языке Go для обеспечения предсказуемой линейной масштабируемости как на компактных Edge-шлюзах, так и на высокоплотных серверах.
1. Эффективность архитектуры Zero-Transcoding
Традиционные системы видеонаблюдения декодируют сжатые кадры 1080p/4K в YUV-пиксели и заново кодируют их для браузера. Это требует огромных вычислительных мощностей.
RUSEON Core заменяет транскодирование на прямой трансмуксинг (Zero-Transcoding Transmuxing):
- Видеокадры (H.264 / H.265 NALU) принимаются по RTSP и переупаковываются в форматы назначения (RTP, fMP4, MPEG-TS) в оперативной памяти без декодирования.
- Нагрузка на процессор снижается более чем на 90%, устраняя потребность в выделенных GPU.
- Кадры доставляются зрителям WebRTC с микросекундными задержками внутри сервера.
2. Столпы высокой производительности
| Компонент | Техническая реализация | Практическая выгода |
|---|---|---|
| Шина в общей памяти | Ring Buffer с атомарными указателями | 1 копия кадра в RAM питает WebRTC, HLS, архив и ИИ |
| Адаптивный сетевой батчинг | sendmmsg в WebRTC Pipeline | Снижение системных вызовов к ядру на 85–90% |
| Сброс кеша ядра Direct I/O | sync_file_range + POSIX_FADV_DONTNEED в Recorder | 0% вымывания Page Cache, плоский расход RAM при записи |
| Субмиллисекундные плейлисты | Трансмуксер в RAM с дедупликацией singleflight | Отдача M3U8 за < 0.5 мс без нагрузки на диск |
3. Разделы руководства по производительности
- Результаты нагрузочного тестирования: Данные теста с 600 камерами, 1 800 HLS и 240 WebRTC зрителями.
- Планирование емкости системы: Расчет CPU, RAM, дисков и сети под ваши задачи.
- Масштабирование: Горизонтальное и вертикальное масштабирование.