FFmpegで作る動画共有サイト

FFmpegで作る動画共有サイト pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:毎日コミュニケーションズ
作者:月村 潤 (著), 本間 雅洋 (著), 堀田 直孝 (著), 原 一浩 (著), 足立 健誌 (著), 尾花 衣美 (著), 堀内 康弘 (著), 寺田 学 (著)
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2008/1/29
价格:2,940 (税込)
装帧:23.6 x 18.4 x 2.6 cm
isbn号码:9784839924669
丛书系列:
图书标签:
  • FFmpeg
  • 视频处理
  • 视频分享
  • 网站开发
  • PHP
  • Linux
  • 服务器
  • 开源
  • 技术教程
  • 编程
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具体描述

YouTubeやニコニコ動画など、最近のWebサービスでは動画共有サービスが大人気です。その多くのサイトで、動画投稿時の変換に利用されているのがオープンソースの動画変換ソフト(エンジン)「FFmpeg」です。

FFmpegは、様々な動画・音声形式の変換に対応しており、動画共有サービス立ち上げの際に必須の技術ですが、これまでまとまった解説書がありませんでした。本書は、動画共有サイトの開発を日常的に行っている著者による、FFmpegを利用して動画共有サービスを構築するための技術解説書になります。

本書では、動画に関する基本的な解説から、FFmpegのインストールや使い方、Perl、PHP、Python、Javaの4つのプログラム言語での利用方法、字幕を入れられるFlashを使った動画プレイヤーの制作方法、Pythonを使った動画共有サイトの構築まで、サンプルを交えて解説します。本書で解説するのは、比較的小規模での動画共有サイトの作り方となりますが、サーバサイドの工夫次第では、大規模な動画共有サイトにも発展させることも可能です。

動画共有サイトの開発環境は多岐に渡り、本書はそのエッセンスをまとめたもので、すべての環境や手順は解説してません。また、本書の開発環境は、著者が日常的に利用している環境で、必ずしも一般的な環境ではないかもしれません。ただ、実際に動画共有サイト構築のために、著者自身が試行錯誤しながら身につけた知識や技術は、FFmpegを利用した動画共有サイト構築の際に、必ず参考になると考えています。

探寻数字媒体的前沿构建:面向下一代视频生态系统的技术蓝图 图书名称: 《超维媒体架构:构建高弹性、低延迟的分布式视频平台实践》 图书简介: 在这个数据洪流汹涌的时代,视频内容已然成为信息传播的核心载体。然而,支撑起全球数十亿用户流畅观看、实时互动的庞大视频生态系统,其背后所依赖的底层技术架构的复杂性,往往超出了普通开发者的想象。本书并非聚焦于某一特定工具的使用手册,而是深入剖析构建一个现代化、高弹性、可扩展的分布式视频共享平台所需的全栈式技术蓝图与工程哲学。我们旨在为那些渴望从传统视频服务架构中解放出来,迈向云原生、AI驱动的新一代媒体平台的架构师、资深工程师和技术决策者提供一套系统性的思考框架和实战指导。 第一部分:重塑基础——媒体流传输与编解码的深层优化 现代视频平台的核心挑战在于如何在带宽受限与用户期望的“即时播放”之间找到最优平衡点。本书的第一部分将彻底解构现有媒体传输协议的局限性,并引入前沿的优化策略。 章节一:超越HLS/DASH的自适应流媒体协议 传统基于HTTP的自适应比特率流(ABR)在应对网络突发波动时仍显不足。本章将深入探讨如 QUIC (Quick UDP Internet Connections) 协议在媒体传输中的潜力,以及如何设计基于机器学习的实时带宽预测模型,用以指导客户端的码率选择,实现更平滑的播放体验。我们将详细分析 Google Wavelet 算法、Apple CMAF 格式的底层实现,并讨论如何构建一个能够动态调整分片大小和请求策略的自定义传输层。 章节二:面向未来的编码效率与硬件加速 视频压缩是决定存储成本和用户体验的关键环节。我们不会停留在对H.264/HEVC的常见参数介绍,而是将重点放在AV1、VVC (H.266) 等下一代编码标准的 质量损失评估(Perceptual Quality Metrics) 和 实时编码流水线优化 上。特别关注如何高效利用 GPU 异构计算 和 ASIC 硬件加速单元 来实现超高清(4K/8K)内容的低延迟转码与封装,探讨基于 AI超分辨率重建 的后处理技术在提升低码率视频观感上的应用实践。 章节三:低延迟直播与互动延迟的工程极限 对于体育赛事直播、在线教育和互动娱乐等场景,毫秒级的延迟至关重要。本章将系统梳理 LL-HLS (Low-Latency HLS) 和 WebRTC 在大规模分发场景下的适用性边界。我们将展示如何构建一个集成了 Chunked Transfer Encoding 和 Server-Sent Events (SSE) 的混合分发架构,并介绍如何通过 边缘计算节点(Edge Computing) 预加载热点内容,将端到端延迟控制在秒级甚至亚秒级。 第二部分:分布式与弹性——构建高可用性的内容分发网络 (CDN) 基础设施 一个全球性的视频平台,其性能高度依赖于其内容分发网络的健壮性。本书的第二部分聚焦于如何设计、部署和运维一个具有自我修复能力和极致扩展性的分发体系。 章节四:云原生内容存储与多活架构设计 抛弃传统的集中式存储模式,本章探讨 对象存储 (Object Storage) 系统的选型(如 S3 兼容服务)及其在媒体资产管理中的作用。重点讲解多活数据中心(Multi-Active Geographically Distributed Architecture) 的实现细节,包括 一致性哈希算法 在文件路由中的应用,以及如何设计一个具备 故障隔离与自动切换 能力的存储层,确保单点故障不会导致服务中断。 章节五:智能路由与负载均衡的深度实践 传统的 DNS 轮询已无法满足动态变化的流量需求。我们将深入研究 Anycast 网络 的部署艺术,以及如何利用 BGP Anycast 结合 GSLB (Global Server Load Balancing) 来实现用户请求的最优路径选择。此外,本章还将详细介绍基于 eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 技术实现的内核级流量调度器,用以实现对 TCP 拥塞控制算法的精细化调优,最大化 CDN 节点的吞吐量。 章节六:安全防护:从源站到终端的用户体验保护 视频内容的版权保护和用户隐私是平台信誉的基石。本章详细阐述 DRM (Digital Rights Management) 技术的集成,重点分析 Widevine, PlayReady, FairPlay 之间的互操作性挑战与解决方案。同时,我们将探讨 Token 验证机制 在不同分发环节的部署策略,如何有效抵御 盗链 (Hotlinking) 和 恶意爬取,确保内容安全而不牺牲播放性能。 第三部分:赋能未来——AI驱动的内容理解与个性化体验 构建现代视频平台,必须将人工智能技术深度融入内容生命周期的每一个环节,实现从生产到消费的智能化闭环。 章节七:元数据自动化生成与知识图谱构建 高效的搜索和推荐依赖于高质量的元数据。本章将重点介绍如何利用 计算机视觉(CV) 和 自然语言处理(NLP) 技术,对视频内容进行深度分析。包括但不限于:场景识别、人物和物体追踪、自动字幕生成与时间戳校准。我们将演示如何将这些结构化数据汇聚成一个领域特定的视频知识图谱,为后续的推荐系统提供强大的语义支撑。 章节八:下一代内容推荐引擎的架构设计 告别简单的协同过滤,本章探讨基于 深度学习的序列模型 (如 Transformer 架构) 在长视频和短视频混合推荐中的应用。我们将讲解如何构建一个多目标优化(Multi-Objective Optimization) 的推荐系统,平衡点击率 (CTR)、观看时长 (Watch Time) 和内容多样性 (Diversity)。书中将包含关于离线训练、实时特征工程和 A/B 测试平台的详细实践指南。 章节九:平台运营的可观测性与性能调优 一个复杂的分布式系统需要极高的可观测性 (Observability)。本章将系统介绍如何集成 Metrics (指标)、Logging (日志) 和 Tracing (链路追踪)。我们将着重介绍如何构建一个 端到端的用户体验监控体系 (RUM/DEM),实时捕获从用户设备发起请求到视频成功播放的每一个环节的性能瓶颈,并利用预测性维护模型,在故障发生前进行系统干预和资源调配。 --- 本书旨在提供一套超越单一技术栈的宏观视角,探讨的是如何将视频技术栈的各个组件——从底层编解码器到顶层推荐算法——有机地整合成一个高性能、高可靠、可快速迭代的数字媒体基础设施。这不是一本关于如何“录制”或“剪辑”视频的书,而是关于如何“大规模、可靠地分发和运营”视频内容的工程指南。通过本书的学习,读者将能够掌握设计和实现下一代视频共享平台的关键技术能力。

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