Степан Михайлюк: «Оптимизация инфраструктуры рендеринга была одной из наших приоритетных задач»

Степан, вы являетесь главным инженером-программистом в Lumen5 и отвечаете за core-команду Luminary, занимающуюся видеорендерингом и интеграцией AI-технологий. Расскажите об архитектурных вызовах, с которыми сталкивается разработка видеоредакторов в браузере, и о технических решениях, которые вы применяете для их преодоления.

Разработка видеоредактора в браузере сопряжена с целым рядом серьезных технических ограничений. Во-первых, браузеры изначально не предназначены для интенсивной работы с видео, что создает узкие места в производительности. Классические редакторы, такие как Adobe Premiere или Final Cut, работают как локальные приложения с прямым доступом к аппаратным ресурсам компьютера. В браузере же мы ограничены песочницей, которая ограничивает доступ к вычислительным мощностям. Основная проблема — недостаток библиотек для кодирования и декодирования видео, которые бы эффективно работали в веб-среде. Для ее решения мы применяем гибридный подход с использованием NW.js, который позволяет комбинировать быстрые API браузеры с декодером видео на C++. Это дает нам возможность задействовать удобство веб-технологий и производительность нативного кода. Еще одним вызовом является работа с памятью. При рендеринге видео необходимо обрабатывать большие объемы данных, а браузеры имеют ограничения на использование памяти. Мы разработали специальную систему управления ресурсами, которая интеллектуально освобождает память, когда она не используется, и приоритизирует загрузку тех фрагментов видео, которые в данный момент видны пользователю.

Вы добились трехкратного сокращения расходов на инфраструктуру рендеринга видео в Lumen5. Какие именно технологические решения позволили достичь этого результата? Насколько важен выбор правильной архитектуры для масштабирования систем рендеринга?

Оптимизация инфраструктуры рендеринга была одной из наших приоритетных задач. В основе этого успеха лежит несколько ключевых технологических решений.

Мы разделили процесс обработки на микросервисы, каждый из которых отвечает за свой этап: декодирование, обработка, композиция и кодирование. Это позволило более гибко управлять ресурсами и масштабировать только те компоненты, которые испытывают наибольшую нагрузку. Мы также внедрили интеллектуальную систему кэширования промежуточных результатов. Например, если пользователь изменяет только текст в видео, нет необходимости перерендеривать все видео целиком — достаточно обновить только слой с текстом. Этот подход значительно снижает вычислительную нагрузку и время рендеринга. Кроме того, мы оптимизировали использование вычислительных ресурсов в облаке, внедрив систему автоматического масштабирования и использования Spot-инстансов, которые обходятся значительно дешевле обычных виртуальных машин. Конечно, правильный выбор архитектуры критически важен для масштабирования. Без модульной, хорошо продуманной архитектуры невозможно эффективно распределять нагрузку и оптимизировать использование ресурсов.

Ранее вы упоминали об ограничениях существующих библиотек для работы с видео. Как ваша команда решает проблему недостатка инструментов для кодирования и декодирования видео в браузерах? Какие подходы вы развиваете в этом направлении?

Да, недостаток специализированных инструментов для работы с видео в браузере — одна из главных сложностей в нашей области. Мы решаем эту проблему несколькими путями. Во-первых, мы активно участвуем в разработке open-source библиотек, улучшая существующие решения и создавая новые компоненты, когда это необходимо. Это не только помогает нам, но и вносит вклад в развитие всего сообщества разработчиков веб-видео. Я регулярно делюсь нашими находками и решениями на отраслевых конференциях, таких как HolyJS и Видеотех. Во-вторых, мы используем WebAssembly для портирования высокопроизводительных библиотек для обработки видео, написанных на C/C++, в веб-среду. Это позволяет нам достичь производительности, близкой к нативным приложениям, оставаясь при этом в рамках браузера. Мы также адаптируем существующие веб-технологии для наших специфических нужд. Например, используем WebGL не только для рендеринга 3D-графики, но и для ускорения обработки видео через шейдеры. Это дает значительный прирост производительности, особенно при применении сложных визуальных эффектов. И, наконец, мы разрабатываем гибридные решения, где наиболее требовательные операции выполняются на сервере, а интерактивное редактирование происходит в браузере клиента. Это позволяет сбалансировать производительность и удобство использования.

Очень интересный подход. Вы также упоминали, что разрабатываете специфические методы тестирования видеосистем. Не могли бы вы поделиться особенностями тестирования такого рода продуктов? Какие подходы и инструменты используете для обеспечения качества?

Тестирование видеосистем требует особого подхода, поскольку мы имеем дело не только с функциональностью, но и с визуальным качеством и производительностью. Традиционные методы тестирования веб-приложений здесь недостаточны. Мы разработали многоуровневую систему тестирования. На низком уровне у нас есть модульные тесты для отдельных компонентов системы рендеринга. Для этого мы создали специальные инструменты, позволяющие сравнивать кадры видео на основе различных метрик, таких как PSNR (отношение пикового сигнала к шуму) и SSIM (индекс структурного сходства), которые количественно оценивают качество изображения. На уровне интеграции у нас есть автоматизированные тесты, которые проверяют взаимодействие различных компонентов системы. Мы используем Docker-контейнеры для создания изолированных сред тестирования, что позволяет нам симулировать различные сценарии использования и граничные случаи. Особенно важна для нас визуальная регрессия — когда изменения в коде непреднамеренно влияют на внешний вид выходного видео. Мы разработали специализированную систему, которая автоматически сравнивает визуальные результаты до и после изменений, выделяя даже минимальные отличия. Для тестирования производительности мы используем комбинацию синтетических бенчмарков и реальных пользовательских сценариев. Это помогает нам выявлять узкие места и оптимизировать наиболее критичные части системы. Наконец, мы практикуем A/B-тестирование для оценки влияния изменений на пользовательский опыт. Это особенно важно, когда мы внедряем новые функции или оптимизации, поскольку позволяет нам убедиться, что они действительно улучшают работу пользователей с нашим продуктом.

Работая над внедрением AI в процесс генерации видео, с какими техническими проблемами вы столкнулись и какие инженерные решения пришлось разработать? Насколько вычислительно затратными являются современные алгоритмы AI при работе с видеоконтентом?

Внедрение искусственного интеллекта в видеопроизводство — это настоящий технологический фронтир с множеством нетривиальных задач. Основная техническая проблема заключается в том, что современные AI-модели исключительно ресурсоемки. Например, генерация одной минуты качественного видео может требовать десятков гигабайт оперативной памяти и часов работы мощных GPU. Мы столкнулись с трудностями при интеграции различных AI-компонентов: моделей для анализа текста, подбора визуального контента, генерации закадрового голоса и создания визуальных эффектов. Каждая модель имеет свои требования и ограничения, и их совместная работа порождает сложные инженерные вызовы. Для решения этих проблем мы разработали систему распределенного инференса, которая разбивает процесс генерации видео на этапы и оптимально распределяет нагрузку между различными вычислительными ресурсами. Например, ресурсоемкие операции, такие как генерация видеоконтента с нуля, выполняются на специализированных GPU-кластерах, а более легкие задачи, вроде анализа текста, могут обрабатываться на CPU. Другим важным аспектом стала оптимизация самих моделей. Мы применяем техники квантизации и дистилляции, чтобы уменьшить размер моделей и ускорить их работу без существенной потери качества. Вычислительные затраты AI-алгоритмов действительно высоки, но мы стремимся найти баланс между качеством и эффективностью, чтобы сделать AI-генерацию видео доступной для массового пользователя.

Степан, вы упоминали, что сейчас в Lumen5 вы используете NW.js для комбинирования быстрых API браузера с декодером видео на C++. Насколько эффективен этот подход и какие еще гибридные технологические решения вы применяете для сложных задач видеообработки?

В Lumen5 мы разрабатываем платформу, которая позволяет пользователям создавать профессиональные видео буквально за считанные минуты. При этом мы ставим перед собой амбициозную задачу – обеспечить полноценную работу в браузере без необходимости устанавливать дополнительное ПО. Использование NW.js — это один из ключевых технологических выборов, который позволил нам преодолеть ограничения браузерной среды. По сути, мы получаем лучшее от двух миров: скорость и гибкость браузерных технологий вроде Canvas и WebGL для рендеринга в сочетании с производительностью нативных компонентов для декодирования видео и сложных вычислений. Эффективность этого подхода подтверждается конкретными цифрами — нам удалось сократить расходы на инфраструктуру рендеринга видео в три раза. Пользователи же получают значительно более отзывчивый интерфейс даже при работе с длинными и сложными видеопроектами. Что касается других гибридных решений, мы активно используем WebAssembly для выполнения ресурсоемких задач, а также специализированные алгоритмы сжатия видео, такие как H.265/HEVC, которые обеспечивают лучшее качество при меньшем размере файлов. Вся наша архитектура построена на микросервисах, что позволяет гибко масштабировать ресурсы в зависимости от нагрузки.

Как руководитель технической разработки, какие принципы проектирования архитектуры вы считаете ключевыми для современных видеосистем с AI-компонентами? Какие архитектурные паттерны наиболее эффективны для таких систем?

Основополагающий принцип, которым мы руководствуемся при проектировании, — это разделение вычислительно интенсивных задач и пользовательского интерфейса. Видеосистемы с AI-компонентами предъявляют особые требования к архитектуре из-за их двойственной природы: они должны быть одновременно и высокопроизводительными вычислительными платформами, и удобными пользовательскими приложениями. Также при работе с видео и искусственным интеллектом критически важна масштабируемость. Использование микросервисной архитектуры позволяет нам независимо масштабировать различные компоненты системы в зависимости от текущей нагрузки. Например, если много пользователей одновременно запускают рендеринг, мы можем автоматически увеличить количество инстансов рендер-сервиса без влияния на другие части системы. Из архитектурных паттернов хорошо себя зарекомендовал CQRS (Command Query Responsibility Segregation), позволяющий разделить операции чтения и записи. Это особенно важно в системах с высокой нагрузкой, где запросы на чтение существенно преобладают над операциями записи. Для обеспечения отказоустойчивости мы используем паттерн Circuit Breaker, который предотвращает каскадные отказы в распределенной системе. А для эффективной обработки видеопотоков активно применяем потоковую обработку данных (Stream Processing), что позволяет обрабатывать видео по частям, не дожидаясь загрузки всего файла. При интеграции AI-компонентов ключевым принципом становится их изоляция в отдельные сервисы с четко определенными интерфейсами. Это позволяет нам экспериментировать с различными моделями и алгоритмами, не затрагивая основную функциональность системы. Наконец, для обеспечения производительности важно применять принципы кэширования на всех уровнях системы — от клиентского приложения до серверных компонентов. Например, мы кэшируем результаты работы AI-моделей, что существенно снижает время отклика при повторных запросах с похожими параметрами.