Бюджет: 1000 USD Термін: 10 днів
Привіт. Готовий розпочати проект. Усі вимоги зрозумілі
Мікросервіс для обробки відео:
Обробка відео.
Створіть образ/контейнер Docker для обробки відео.
Ми думали про використання цього програмного забезпечення нижче та модифікацію для досягнення результатів.
singhkays/ffmpeg-av1-libaom
Нам потрібен мікросервіс для обробки відео, щоб виконувати такі завдання, як оптимізація, водяні знаки, транскодування, коригування роздільної здатності, коригування частоти кадрів, корекція кольору та покращення, генерація ескізів, модерація контенту, співвідношення сторін.
кодування в H.264 High Profile та VP9 (профіль 0) кодування AV1. Дякую.
Більше деталей:
Технічна специфікація для розробки мікросервісу для завантаження та обробки файлів через REST API
Опис проекту
Мікросервіс призначений для масштабованої обробки файлів (фото та відео). Він повинен обробляти запити, розподіляти завдання між обробними екземплярами та забезпечувати виконання ланцюгів завдань для досягнення бажаного результату. Вихідним результатом повинен бути файл Docker з повною конфігурацією екземпляра та описом для розгортання. Кожен екземпляр повинен бути налаштовуваним та розширюваним через конфігураційні файли.
Ключові вимоги
1. Архітектура
Масштабованість: досягається через реплікацію контейнерів та розподіл навантаження. Кожен контейнер повинен бути незалежним. Спільні залежності, такі як KeyDB або бази даних (наприклад, MySQL, PostgreSQL), дозволені, але екземпляри не повинні заважати один одному.
Розподіл завдань: Центральний сервіс повинен ефективно розподіляти завдання між активними екземплярами, використовуючи балансувальник навантаження. Сервіс повинен включати кінцеві точки для визначення поточного навантаження та готовності екземплярів.
Розширюваність: Додавання нових процесорів повинно бути таким же простим, як визначення нових класів у конфігурації. Послідовність виконання завдань також повинна бути налаштовуваною через конфігураційні файли.
2. API
2.1 Кінцеві точки
Завантаження файлів: POST /upload
Статус завдання: GET /status/{task_id}
Підтримувані пресети: GET /presets
3. Обробка файлів
Загальні вимоги:
Обробка файлів повинна виконуватися як ланцюг завдань.
Кожен крок обробки повинен бути зафіксований.
Пресети та конфігурації: Приклади включають обмеження розміру файлу до 100 МБ, конвертацію у формат MP4 та інше.
Конфігурація процесора: Нові кроки обробки можуть бути додані шляхом оновлення конфігураційних файлів.
4. Інтеграція з Wasabi
Завантажити оброблені файли до вказаного бакету.
Генерувати та надати посилання для доступу до результатів.
5. Логування та моніторинг
Логувати статуси завдань та кроки обробки.
Моніторити стани екземплярів (активність, навантаження).
Надсилати сповіщення у разі помилок.
6. Безпека
Авторизація на основі токенів API.
Валідація всіх вхідних даних.
Нефункціональні вимоги
1. Витривалість до збоїв
Реалізувати перезапуск завдань у разі збою обробного екземпляра.
2. Технологічний стек
Мова програмування: будь-яка, з критеріями, зосередженими на простоті, швидкості обробки та ефективності ресурсів.
Черга завдань: Відкриті рішення, такі як RabbitMQ або Kafka.
Зберігання конфігурацій: JSON, .env файли або визначення ENV через YAML.
3. Документація
Надати специфікацію Swagger/OpenAPI для всіх кінцевих точок.
4. Тестування
Включити модульні тести для ключових компонентів.
Провести навантажувальне тестування для оцінки масштабованості.
Етапи розробки
1. Спроектувати архітектуру.
2. Розробити API та систему розподілу завдань.
3. Реалізувати процесори та конфігурації.
4. Інтегрувати з Wasabi.
5. Налаштувати логування та моніторинг.
6. Провести тестування та оптимізацію.
7. Розгорнути систему та надати документацію.
Дякую. Команда Presser.
Бюджет: 1000 USD Термін: 10 днів
Привіт. Готовий розпочати проект. Усі вимоги зрозумілі
Бюджет: 1000 USD Термін: 30 днів
Привіт,
Я готовий взятися за цей проект.
У мене є досвід реалізації подібних проектів і я пишу на Python. Наразі я займаю 3-тє місце на платформі.
Я реалізую всі необхідні функції: обробка відео за допомогою FFmpeg (H.264, VP9, AV1), генерація ескізів, налаштування роздільної здатності, інтеграція Wasabi та створення масштабованої архітектури. Я гарантую безпечну авторизацію, стабільну обробку завдань та всебічну документацію (включаючи Swagger).
Ось моє портфоліо: Freelancehunt
Не соромтеся звертатися, щоб обговорити деталі, і я відразу ж почну працювати.
Бюджет: 1000 USD Термін: 10 днів
Доброго дня,
Я буду використовувати мову програмування Go для реалізації мікросервісу. У мене є попередній досвід створення мікросервісів, тому я швидко та ефективно виконаю завдання. Давайте зв'яжемося, щоб обговорити деталі.
Бюджет: 1000 USD Термін: 10 днів
Привіт, Жан Клод Жс Курнуа.
Мене звати Вільям Мартін, я розробник повного стеку з досвідом роботи з різними технологіями, включаючи DevOps, React, Next.js, Express, Python, штучний інтелект (AI) та комп'ютерне зір (CV). Я працював над проектами, які вимагали створення масштабованих архітектур, ефективних API та безшовних інтеграцій. Я впевнений у здатності надати ефективне рішення, адаптоване до ваших потреб.
Для бекенду я пропоную використовувати Python, в поєднанні з FastAPI або Flask. Широка екосистема Python надає потужні бібліотеки для обробки відео (такі як FFmpeg, OpenCV та MoviePy) та інструменти AI (TensorFlow, PyTorch), що робить його ідеальним для цього мікросервісу.
Щоб підвищити ефективність, ми можемо інтегрувати AI-рішення для завдань, таких як модерація контенту, покращення відео та інтелектуальна автоматизація. Використання OpenAI API або кастомних AI-моделей надасть системі розширені можливості.
Виходячи з мого досвіду, цей технологічний стек надійний, масштабований і добре підходить для створення мікросервісу з комплексними завданнями обробки.
Я думаю, ми можемо використовувати Docker, Nginx, Consul та Kubernetes для побудови архітектури мікросервісу.
Для ведення журналів та моніторингу я пропоную два потенційні варіанти:
ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Prometheus + Grafana або Loki + Promtail + Grafana
Базу даних можна керувати за допомогою Supabase, масштабованої платформи, яка пропонує просту інтеграцію та функції в реальному часі. Для аутентифікації JWT (JSON Web Tokens) ідеально підходить для забезпечення безпечних та безстанційних сеансів користувачів.
Фронтенд, якщо це необхідно, можна розробити з використанням React, що забезпечить адаптивний та зручний інтерфейс для взаємодії з мікросервісом.
Щодо термінів, я можу розробити всю систему максимум за 5~6 днів, але після цього мені потрібно буде виправити помилки та покращити продуктивність на основі вашого зворотного зв'язку. Також я зроблю документацію для майбутніх оновлень. Отже, в цілому це може зайняти 10 днів.
З моїм досвідом у Python, контейнеризованих архітектурах, обробці відео та рішеннях на основі AI, я впевнений у своїй здатності надати продукт високої якості.
Сподіваюся, ви зможете це зробити.
Я з нетерпінням чекаю на вашу відповідь.
З найкращими побажаннями.
Вільям.
Що потрібно зробити: розробити EXE-додаток на C++; створити сучасний графічний інтерфейс відповідно до мого дизайну; реалізувати логіку роботи програми; забезпечити стабільну роботу на Windows 10 та Windows 11; надати вихідний код Visual Studio (.sln, .vcxproj). У мене вже є: дизайн інтерфейсу (скріншоти додаю); концепція роботи програми; перелік функцій, який обговоримо з виконавцем. Вимоги до виконавця: впевнене знання C++; досвід роботи у Microsoft Visual Studio; досвід розробки Windows Desktop-додатків; акуратний та читабельний код; готовність підтримувати зв'язок під час розробки. Будь ласка, у відповіді надішліть: приклади ваших EXE-програм; досвід роботи з C++; орієнтовний термін виконання; вартість роботи.
Доброго дня Необхідно створити модуль, що будет працювати із БД Firebird на C++ для продажу товарів. Є приклади готових рішень та опис функціоналу модуля. Основні функції: авторизація, вибір товару на екрані з груп/підгруп, перехід в кошик, оплата карткою та друк чека. Програма повинна працювати на Windows 10 і вище, використовувати існуючу базу даних.
Потрібно розробити патч для драйвера відеокарти, який розширює можливості управління графічним адаптером за рахунок додавання додаткових користувацьких налаштувань. Патч має інтегруватися в існуючу архітектуру драйвера без порушення його основної функціональності та забезпечувати сумісність з підтримуваними версіями операційної системи. Основною метою є надання більш гнучкого доступу до параметрів, які недоступні в стандартній панелі управління драйвером, з можливістю їх зміни через користувацький інтерфейс або програмний API. Патч має передбачати модульну структуру, що дозволяє в подальшому додавати нові параметри без суттєвої переробки коду. Необхідно забезпечити коректну обробку помилок, журналювання змін, можливість відкату налаштувань до значень за замовчуванням, а також збереження сумісності з майбутніми оновленнями драйвера, наскільки це можливо. Рішення має супроводжуватися технічною документацією з описом архітектури, реалізованих можливостей, обмежень і рекомендацій щодо тестування.