Stream details что это

capral2808

Участник

По итогу, после того, как стрим закончился, я посмотрел статистику по просмотрам (накрутка не засчитывается ютубом за просмотр, поэтому стата по просмотрам актуальная и все просмотры живые)
https://prnt.sc/siuscp

noname

Можете купить через меня (скидка)

capral2808

Участник

Вышла новая версия софта 3.1

Что сделано:
— фокус после запуска окна накрутки передаётся обратно активному до этого процессу
— везде добавлены проверки завершения файловых операций, чтобы тормозные компы/дедики не вылетали с ошибкой.
Результаты теста на слабом VPS с настройками 8 файлов прокси по 2к в каждом и паузой 180 сек. радуют: вылетов нет, зрители стабильно держаться 180-300

Все версии программы доступны каждому из покупателей, ввиду того, что кому-то нравится именно самая первая версия, а кому-то обновленная.

От себя ничего не могу сказать, насчет сегодняшней обновленной версии, так как не тестил еще, так как во время выхода обновы, делаю накрутку стримеру с первой обновы. Некоторые покупатели уже затестили обновление и довольны его работой.

И немного о моих экспериментах на других стримерах:
В предыдущем комментарии этой темы, писал про то, как вывел в топы стрим и получил кучу трафика. На следующий день я снова делал ему накрутку и результат не хуже (сам канал можете посмотреть перейдя по ссылке из моего первого комментария). По итогу за два дня стримером было получено 200 новых подписчиков и куча активности. Вот скрин его видео на канале. Зеленым отметил стримы, которые были с накруткой. Разница очевидна.
https://prnt.sc/skd3gd

Были еще другие стримы, которые «выстреливали» за счет накрутки, но я их не скринил.

В заключении хочу сказать, что мы не стоим на месте, развиваемся и зарабатываем.)) В чате царит дружная атмосфера. Все довольны, всем все нравится. Поэтому приглашаю всех желающих присоединиться к нам и развиваться вместе с нами!
Всем хорошего дня!))

Появился непонятный фейк моей страницы с адресом capral28080

Моя телега capral2808

Будьте осторожней, сверяйте контакты или просите ответ в лс на форуме, при обращении в телегу.

Источник

Node.js Streams для чайников или как работать с потоками

Я думаю многие не раз слышали про Node js Streams, но так ни разу и не использовали, либо использовали, не задумываясь как же они работают, запайпили (pipe) стрим и норм. Давайте же разберемся что такое стримы, запайпить (pipe), чанки (chunk — часть данных) и все такое))

Почему важно понимать как устроены стримы в Node js? Ответ прост: многие встроенные модули в Node js реализуют стримы, такие как HTTP requests/responses, fs read/write, zlib, crypto, TCP sockets и другие. Также стримы вам понадобятся, к примеру, при обработке больших файлов, при работе с картинками. Возможно вы и не будете писать свой собственный стрим, однако понимание как это работает сделает вас более компетентным разработчиком.

Итак, что же такое стрим(далее по тексту буду использовать вместо Stream (поток)). Стрим — это концепция, c помощью которой можно обрабатывать данные небольшими частями, что позволяет задействовать небольшой объем оперативной памяти. Также с ее помощью мы можем разбить обработку каждой части на независимые друг от друга модули (функции либо классы). Например, мы можем сразу сжать часть данных, потом зашифровать и записать в файл. Основная идея в том, чтобы не работать с данными целиком, а поочередно обрабатывать часть данных.

В Node js есть 4 вида стримов:

Простой пример

Думаю, что многие уже использовали стримы, даже не подозревая об этом. В этом примере мы просто отправляем клиенту файл.

Разница лишь в том, что в первом случае мы загружаем часть файла и отправляем ее, таким образом, не загружая оперативную память сервера. Во втором случае мы сразу загружаем файл целиком в оперативную память и только потом отправляем.

Далее в статье разберем каждый стрим по отдельности. Стрим можно создать используя наследование или с помощью функции-конструктора.

Во всех примерах я буду использовать 2 способ.

Readable stream

Давайте рассмотрим как же нам создать Readable стрим в NodeJS.

Как видим из примера выше, этот класс принимает набор параметров. Мы рассмотрим только те, которые нужны для общего понимания работы Readable стрима, остальные вы можете посмотреть в документации. Нас интересует параметр highWaterMark и метод _read.

highWaterMark — это максимальное количество байтов внутреннего буфера стрима (по умолчанию 16кб) по достижению которого считывание из ресурса приостанавливается. Для того, чтобы продолжить считывание, нам нужно освободить внутренний буфер. Мы можем это сделать вызвав методы pipe, resume или подписавшись на событие data.

_read — это реализация приватного метода, который вызывается внутренними методами класса Readable. Он вызывается постоянно пока размер данных не достигнет highWaterMark.

Ну и последний метод, который нас интересует, это readable.push, он непосредственно и добавляет данные во внутренний буфер. Он возвращает true, но как только буфер будет заполнен, то вызов этого метода начнет возвращать false. Он может управляться методом readable._read.

Давайте теперь посмотрим пример для прояснения ситуации.

Для начала скажу, что counter.read() — это не тот _read, который мы реализовали в классе. Тот метод является приватным, а этот — открытым, и он возвращает данные из внутреннего буфера. Когда мы выполним этот код, в консоли мы увидим следующее:

Что же тут произошло? При создании стрима new Counter(< highWaterMark: 2 >) мы указали, что размер нашего внутреннего буфера будет равняться 2-м байтам, т.е. может хранить 2 символа (1 символ = 1 байт). После вызова counter.read() стрим начинает считывание, записывает ‘1’ во внутренний буфер и возвращает его. Затем он продолжает считывание, записывает ‘2’. Когда он запишет ‘3’, то буфер будет заполнен, readable.push вернет false, и стрим будет ждать, пока внутренний буфер освободится. Т.к. в нашем примере нет логики на освобождения буфера, скрипт завершится.

Как и говорилось ранее, для того, чтобы чтение не прерывалось, нам нужно постоянно очищать внутренний буфер. Для этого мы подпишемся на событие data. Заменим последние 2 строчки следующим кодом.

Теперь если мы запустим этот пример, то увидим, что все сработало как надо и в консоли выведутся цифры от 1 до 1000.

Writable stream

На самом деле он очень похож на Readable стрим, только предназначен для записи данных.

Он принимает похожие параметры, как и Readable стрим. Нас интересуют highWaterMark и _write.

_write — это приватный метод, который вызывается внутренними методами класса Writable для записи порции данных. Он принимает 3 параметра: chunk (часть данных), encoding (кодировка, если chunk это строка), callback (функция, которая вызывается после успешной или неудачной записи).

highWaterMark — это максимальное количество байтов внутреннего буфера стрима (по умолчанию 16кб), по достижению которого stream.write начнет возвращать false.

Давайте перепишем предыдущий пример со счетчиком.

По сути все просто, но есть один интересный нюанс, о котором стоит помнить! При создании стрима new Counter(< highWaterMark: 2 >) мы указали, что размер нашего внутреннего буфера будет равняться 2-м байтам, т.е. может хранить 2 символа (1 символ = 1 байт). Когда же счетчик дойдет до десяти, то буфер будет заполняться при каждом вызове write, соответственно, если бы запись осуществлялась в медленный источник, то все остальные данные при вызове write сохранялись бы в оперативную память, что могло бы вызвать ее переполнение (в данном примере это конечно же не важно, так как наш буфер 2 байта, но вот с большими файлами об этом нужно помнить). Когда возникает такая ситуация, нам надо подождать, пока стрим запишет текущую порцию данных, освободит внутренний буфер (вызовет событие drain), и затем мы можем возобновить запись данных. Давайте перепишем наш пример.

Метод events.once был добавлен в v11.13.0 и позволяет создать промис и подождать, пока определенное событие выполнится один раз. В этом примере мы проверяем, возможна ли запись данных в стрим, если нет, то ожидаем, пока буфер освободится, и продолжаем запись.

На первый взгляд это может показаться ненужным действием, но при работе с большими объемами данных, например файлами, которые весят больше 10гб, забыв сделать это, вы можете столкнуться с утечкой памяти.

Duplex stream

Он объединяет в себе Readable и Writable стримы, то есть мы должны написать реализацию двух методов _read и _write.

Здесь нам интересны 2 параметра, которые мы можем передать в конструктор, это readableHighWaterMark и writableHighWaterMark, которые позволяют нам указать размер внутреннего буфера для Readable, Writable стримов соответственно. Вот так будет выглядеть реализация предыдущих двух примеров с помощью Duplex стрима.

Думаю, этот код не нуждается в пояснениях, так как он такой же, как и раньше, только в одном классе.

Transform stream

Этот стрим является Duplex стримом. Он нужен для преобразования порции данных и отправки дальше по цепочке. Его можно реализовать таким же способом, как и остальные стримы.

Нас интересует метод _transform.

_transform — это приватный метод, который вызывается внутренними методами класса Transform для преобразования порции данных. Он принимает 3 параметра: chunk (часть данных), encoding (кодировка, если chunk это строка), callback (функция, которая вызывается после успешной или неудачной записи).

С помощью этого метода и будет происходить изменение порции данных. Внутри этого метода мы можем вызвать transform.push() ноль или несколько раз, который фиксирует изменения. Когда мы завершим преобразование данных, мы должны вызвать callback, который отправит все, что мы добавляли в transform.push(). Первый параметр этой callback функции — это ошибка. Также мы можем не использовать transform.push(), а отправить измененные данные вторым параметром в функцию callback (пример: callback(null, data)). Для того, чтобы понять как использовать этот вид стрима, давайте разберем метод stream.pipe.

stream.pipe — этот метод используется для соединения Readable стрима с Writable стримом, а также для создания цепочек стримов. Это значит, что мы можем считывать часть данных и передавать в следующий стрим для обработки, а потом в следующий и т д.

Давайте напишем Transform стрим, который будет добавлять символ * в начало и конец каждой части данных.

В этом примере я использовал Readable и Writable стримы из предыдущих примеров, а также добавил Transform. Как видим, получилось довольно просто.

Вот мы и рассмотрели как устроены стримы. Основная их концепция — это обработка данных по частям, что очень удобно и не требует расходов больших ресурсов. Также стримы можно использовать с итераторами, что делает их еще более удобным в использовании, но это уже совсем другая история.

Источник

Используйте Stream API проще (или не используйте вообще)

С появлением Java 8 Stream API позволило программистам писать существенно короче то, что раньше занимало много строк кода. Однако оказалось, что многие даже с использованием Stream API пишут длиннее, чем надо. Причём это не только делает код длиннее и усложняет его понимание, но иногда приводит к существенному провалу производительности. Не всегда понятно, почему люди так пишут. Возможно, они прочитали только небольшой кусок документации, а про другие возможности не слышали. Или вообще документацию не читали, просто видели где-то пример и решили сделать похоже. Иногда это напоминает анекдот про «задача сведена к предыдущей».

В этой статье я собрал те примеры, с которыми столкнулся в практике. Надеюсь, после такого ликбеза код программистов станет чуточку красивее и быстрее. Большинство этих штук хорошая IDE поможет вам исправить, но IDE всё-таки не всесильна и голову не заменяет.

1. Стрим из коллекции без промежуточных операций обычно не нужен

Если у вас промежуточных операций нет, часто можно и нужно обойтись без стрима.

1.1. collection.stream().forEach()

1.2. collection.stream().collect(Collectors.toList())

1.3. collection.stream().toArray(String[]::new)

1.4. collection.stream().max(Comparator.naturalOrder()).get()

1.5. collection.stream().count()

2. Поиск элемента

2.1. stream.filter(condition).findFirst().isPresent()

3. Создание стрима

3.1. Collections.emptyList().stream()

3.2. Collections.singleton(x).stream()

3.3. Arrays.asList(array).stream()

4. Ненужные и сложные коллекторы

Иногда люди изучают коллекторы и всё пытаются делать через них. Однако не всегда они нужны.

4.1. stream.collect(Collectors.counting())

4.2. groupingBy(classifier, collectingAndThen(maxBy(comparator), Optional::get))

5. Не считайте то, что не нужно считать

5.1. listOfLists.stream().flatMap(List::stream).count()

5.2. if(stream.filter(condition).count() > 0)

5.3. if(stream.count() > 2)

6. Разное

6.1. stream.sorted(comparator).findFirst()

На этом у меня всё. Если вы сталкивались со странными и неэффективными способами использования Stream API, напишите о них в комментариях.

Источник

Общие сведения о доставке видео и сети Microsoft Stream

Адаптивная потоковая передача битратов

Существует множество поддерживаемых форматов видео, которые можно загрузить в Microsoft Stream. Затем каждый видеофайл закодирован в стандартный формат с несколькими различными качествами видео и размерами для воспроизведения. Поток использует потоковую передачу адаптивного битрата HTTPS для динамического выбора наилучшего качества воспроизведения видео в зависимости от пропускной способности сети и размера видеоигрыша.

Во время воспроизведения игрок адаптируется к колебаниям условий сети и размера игрока. При высокой пропускной способности игрок передает высококачественную версию видео. При падении пропускной способности игрок передает некачественные версии видео. Качество и разрешение видео также будут пропорциональны размеру игрока. Если зритель смотрит на меньшем экране, он всегда получит меньший вариант видео.

Адаптивная потоковая передача битратов выполняет всю эту работу в фоновом режиме, в то время как видео играет с наименьшим количеством нарушений или буферизации. Во время воспроизведения видео плеер позволяет пользователю вручную переопределять качество автоматического воспроизведения, чтобы выбрать определенное качество воспроизведения видео.

Умное кодировки загруженных видео для адаптивной потоковой передачи битратов

Поток использует некоторые смарты, чтобы определить, как он создает различные качества и размеры видео из исходного загруженного видео, которое будет использоваться для адаптивной потоковой передачи битратов.

Во-первых, Stream определяет, сколько различных видео качеств или renditions должно быть создано для загруженного видео. Stream учитывает исходное разрешение видео. Например, если это видео с 1080p или более высоким уровнем, это создаст больше уровней качества (около 6), чтобы ступить к самой низкой версии качества. Если вместо загруженного видео 480p, это создаст меньшее количество уровней качества (около 3), чтобы ступить вниз к самой низкой версии качества. Поток не будет генерировать разрешение видео, которое превышает разрешение первоначально загруженного видео.

После определения количества видео качеств или перестановок на следующем этапе необходимо определить битрат для каждой из них. Чем выше качество rendition, тем больше необходимых ему битов. Однако не все видео создаются равными, различные типы видео требуют разных битратов для достижения высокого качества просмотра. Если видео имеет большое количество движений, оно должно быть доставлено с более высоким битратом, чтобы добиться отличного просмотра. Тем не менее, PowerPoint в видео с в основном статическим текстом, все еще может получить отличный опыт просмотра при более низком битрате.

Чтобы решить эту вариативность в видеоконтенте, Stream измеряет характеристики загруженного видео, а затем рекомендует bitrate для каждого rendition. Каждое видео, загруженное в Stream, будет в конечном итоге с немного другим набором разрешений и битратов, используемых для потоковой передачи, чтобы убедиться, что мы используем пропускную способность с умом и только с использованием большего количество битов, когда это необходимо.

При просмотре видео в Stream в плеере можно увидеть различные renditions, созданные для адаптивной потоковой передачи битратов:

Кодить профиль для живых событий

Умное кодивка, перечисленное выше, применяется только к видео, загруженным в Stream.

Живые события, созданные в Stream или «Внешнее приложение или устройство», созданные в Yammer или Microsoft Teams, получат фиксированный профиль кодинга:

Требования к пропускной способности для воспроизведения видео

Воспроизведение видео в Stream является одноядерным, то есть каждый зритель получает собственный видеопоток из Интернета. На основе умной кодировки и адаптивной потоковой передачи битратов, используемой Stream, требование пропускной способности для воспроизведения видео не является статическим номером. Воспроизведение видео может потреблять различные объемы пропускной способности Интернета в зависимости от загруженного видео:

Если вы хотите разработать некоторые оценки пропускной способности, необходимо загрузить несколько видео, которые представляют типичный контент, который будет использоваться организацией в Stream, и просмотреть видео на экранах размеров, которые, по вашему мнению, будут использоваться пользователями. Затем можно сделать некоторые измерения пропускной способности и выборки. Затем можно использовать эти приближения для расчета и оценки пропускной способности пользователей на высоком уровне в зависимости от того, сколько, по вашему мнению, будут одновременно смотреть видео.

Оптимизация доставки видео в локальной сети

Stream использует интеллектуальную кодировку и потоковую передачу с переменной скоростью, чтобы сократить сетевой и Интернет-трафик воспроизведения видео. Однако воспроизведение — это однонастный поток. В случае трансляций или видео, отправляемых в большое количество подразделений организации, зрителями может использоваться значительная часть пропускной способности подключения к Интернету.

Для организаций, которые хотят уменьшить этот интернет-трафик для живых событий и популярных видео, существует два варианта:

Использование существующих прокси кэша в сети

Просмотр видео из Stream происходит через HTTPS, поэтому для кэша трафика воспроизведения видео можно настроить обычные прокси-серверы веб-кэша. Возможно, вам потребуется настроить настраиваемую сертификацию SSL, чтобы сделать это с помощью HTTPS. Однако, если вы посмотрите на сетевой след во время воспроизведения видео, можно увидеть URL-адреса, которые поток использует для потоковой передачи видео для вашей организации (URL-адреса могут отличаться в зависимости от клиента Stream). При маршруте этих URL-адресов через прокси-сервер кэша можно кэширует видео-трафик и снижает трафик в Интернете для часто играемой видео.

Используйте сторонние решения доставки видео eCDN, оптимизированные для Stream

Несколько решений eCDN доставки видео предварительно интегрированы и могут быть настроены для использования в Stream. Эти платформы eCDN позволяют организациям оптимизировать пропускную способность сети, не жертвуя опытом просмотра конечных пользователей. Наши партнеры могут обеспечить более масштабируемое и эффективное распространение видео в корпоративной сети. Дополнительные сведения см. в дополнительных сведениях о масштабирования доставки видео с поставщиками 3-й стороны eCDN.

Конечные точки, которые должны быть понятны пользователям в сети

Общие конечные точки Microsoft Stream

Microsoft Stream требует подключения к Интернету. Все конечные точки, указанные Office 365 конечных точках Microsoft Stream, должны быть понятны пользователям Microsoft Stream в сети организации.

Внешние события, производимые в приложении или устройстве (ранее внешний коддер) — конечные точки RMTP

Чтобы получить видео-канал для внешнего приложения или события, произведенного в прямом эфире, отправленного в Microsoft Stream из кодера, необходимо открыть следующие диапазоны IP-адресов и порты в брандмауэре сети:

Если конкретная настройка сети не позволяет вам (или не хотите) открывать диапазон доменов выше, в настоящее время единственным вариантом получения определенных IP-адресов для RTMP/RTMPS является возможность получения вращающихся диапазонов IP для центра обработки данных Azure, к который подключен клиент Microsoft Stream.

Следующие файлы JSON обновляются по мере изменения IP-адресов для центров обработки данных Azure, разбитых по регионам и помеченных служб.

Эти файлы обновляются еженедельно и включают версию как для полного файла, так и для каждого отдельного тега службы в этом файле.

Чтобы найти центр обработки данных Azure для клиента Stream:

Выберите о Microsoft Stream.

Просмотр сведений, хранимых в данных.

После того как вы найдете центр обработки данных Azure для клиента Stream, найдите соответствующие диапазоны IP в XML-файле выше, а затем обновите брандмауэр/прокси с помощью определенных диапазонов IP для центра обработки данных. По мере изменения XML-файла вам также потребуется обновить параметры брандмауэра и прокси.

Если о Microsoft Stream говорится, что ваши данные хранятся в «East US 2»

В XML-файле необходимо искать узел с меткой

В этом узле Region будет несколько записей для всех диапазонов IP ()

Необходимо настроить брандмауэр\прокси, чтобы разрешить все эти диапазоны IP-адресов и регулярно изменять их при изменении XML-файла.

Пользователи в сообществе написали код, который по расписанию принимает XML-файл выше и преобразует данные в API, который можно запрашивать. Ваша организация сможет узнать, что было сделано с этим проектом с открытым исходным кодом, и создать собственное аналогичное решение для регулярного обновления параметров брандмауэра и прокси.

CDN (сеть доставки содержимого), используемая для воспроизведения видеороликов

Живые события из потокового и внешнего приложений или устройств в режиме Yammer/Teams, а также видео по запросу будут автоматически использовать Azure CDN.

При необходимости видео по запросу, загруженные в Stream, а также записи событий Live, также Azure CDN для воспроизведения. Если Azure CDN не требуется для этих видео, они будут отыграны с серверов Службы мультимедиа Azure, связанных с географическим регионом клиента.

Если несколько людей из одной организации в одном географическом расположении будут потоковой передачи одного и того же видео(ы), CDNs будут хранить копию этих видео в расположении ближе к этому географическому региону. С помощью видео, хранимого или кэшного в ближайшем расположении, каждый человек передает видео из ближайшего к ним расположения, а не из расположений дальше. Stream использует Службы мультимедиа Azure для управления кэшом в CDNs Azure и длительности. Службы мультимедиа Azure может использовать любое из Azure CDN для кэшации фрагментов видео и манифестов в течение нескольких дней. Если люди в организации продолжат просмотр кэшных видео, они останутся в кэше. Если никто не будет получать доступ к видео в течение нескольких дней, видео в конечном итоге будет выброшено из кэша. В следующий раз кто-то пытается просмотреть видео, которое снова кэшировали в ближайшем CDN месте.

Каждый, кто пытается просмотреть видео во время кэшмента контента в соседнем CDN, может быть ближе к видео, а в большинстве случаев — меньше прыжков. Это повышает скорость воспроизведения видео; однако это не меняет требования к сети для воспроизведения видео.

Шифрование уровня видео и поток воспроизведения

Stream знает, как важно хранить данные в безопасности и в закрытом режиме. Центр доверия Майкрософт описывает нашу приверженность конфиденциальности и безопасности контента. При воспроизведение видео важна скорость для хорошего опыта; однако мы не скомпрометировать вашу безопасность или конфиденциальность в обмен на скорость. Вот как мы вмещаем скорость, безопасность и конфиденциальность.

Когда вы или кто-то из вашей организации загружает новое видео или создает живое событие, это видео транскодируется, шифруется с помощью шифрования AES-128 и хранится в Службы мультимедиа Azure. Это означает, что видео шифруются как в пути, так и в покое.

Когда кто-то в вашей организации пытается просмотреть видео, он выполнит следующие действия:

Поток определяет, имеет ли зритель доступ к видео, проверяя разрешения, заданная на видео в базе данных Azure SQL для Stream и сведения в Azure Active Directory о пользователе

Если пользователю разрешено просматривать видео, ключ расшифровки извлекется из Службы мультимедиа Azure и отдается видеоимеку Stream

Затем видеоийер Stream использует ключ расшифровки для расшифровки видео на лету во время игры видео

Источник