大型3d模型应用内容的云推流之国产信创系统方案

随着我国经济的快速发展和数字化转型的加速,国内对信息技术产品的服务需求不断增长。但是我们在芯片、操作系统、数据库等核心信息技术领域对国外产品依赖度较高,信息泄露和数据被窃取风险也随之增加,尤其是对一些行业单位来说,可能会打造一些大型数字模型应用程序,便于信息的掌握获取,但是这些模型内容通常来讲都是按照一比一还原的,像园区、能源站、又或是实验实训的。那么像这种信息一旦泄露,可能就会带来不小的损失,那么国产系统的出现不仅能解决这一问题,满足国内市场的特定需求,更有助于打破国外技术垄断,展示我们的信息技术实力。推动各行业的信息化建设和数字化转型。

对于这些大型模型应用内容来说,由原来的Windows系统迁移到国产系统上,也对应着适配等方面的问题,一个是模型应用的支持,另外就是对于像大型模型来说,同样也都是和之前一样需要高性能配置的机器来进行打开的。针对现在的使用方式来说,这个也是亟需解决的。在此之前,比如像ue或webgl的内容我们可能是用像素流或网页的方式打开,但使用过程中我们会遇到画面糊、卡顿等现象,并且多人访问不稳定,端口占用也较多,用云流(实时云渲染)的方式这些问题也随之而解决。
在这里插入图片描述
那么在国产信创的系统中,是否也能使用云推流的方式解决弱网画面糊、卡顿以及多人访问等问题呢?
首先常见国产信创系统的推流,包括:统信UOS、麒麟OS、EulerOS、中科方德等系统。对于这些系统来说第一个需要解决的问题就是本身推流程序能在系统上正常运行。以点量云推流为例,点量云推流通过了国产信创官方认证,系统支持各类常见国产信创系统的推流,实现真正意义上的国产信创系统部署。那么该云推流在其他功能问题解决上具体表现在哪些方面呢在这里插入图片描述
低延迟
通过自研的低时延实时交互通讯协议,网页端即时打开,无需等待加载时间,在局域网环境下延迟小于30ms,并且在公网环境下也能及时灵敏响应,无明显延迟。同时相对于弱网、网络不稳定的环境来说做了优化处理,自动调整视频流码率及重传机制,减少丢帧和花屏。在这里插入图片描述
应用模型内容多样化支持
大型的3d应用或模型内容每一个厂商用的技术并不是相同的,点量云流支持 Unreal、Unity、Vulkan等渲染引擎输出的三维应用,以及WebGL、Three.js、H5等Web端三维引擎,且支持该类Web应用的离屏多进程渲染、融合BIM、GIS、IoT等数据信息的三维模型;实现大数据、大模型本地化运维、展示流畅体验,对于内容厂商来说都是非常方便。

容器化技术,一机多用并发多
通过自研的Cell多开隔离技术点量支持多应用示例隔离,支持多路程序并发,支持多用户访问。并且在网页Web访问时可自动拉起本地串流客户端,用户直接点击3D应用的图标,系统后台直接启动相应的应用,并将单独的应用窗口展现给用户;用户直接在终端操作3D云应用,并进行创作。此外在不同用户点击同一应用的时候,还可以实现自动负载均衡应用调度,不会造成资源浪费。

在画面清晰度上还包括自适应分辨率、码率调节,画面支持高达8k清晰度等,不过小刘需要给大家说明下,有的小伙伴认为使用了云推流就能让自己的应用内容在国产信创上使用,甚至多人访问,这个是错误的。这里面的前提条件是应用模型内容首先要支持国产信创运行,云推流做的只是后面部分将内容画面给推流出去,如果本身的应用就无法在信创上跑起来,那云推流也没办法将画面给正常推流出去的。


http://www.niftyadmin.cn/n/5801420.html

相关文章

数据结构(哈希表(下)方法讲解)

前言: 在前一部分中,我们探讨了哈希表的基本原理、设计思想、优势与挑战,并了解了它在实际项目中的应用场景。哈希表作为一种高效的数据结构,在查找、插入和删除等操作上具有显著优势,但要真正掌握它的使用&#xff0…

AndroidStudio之logcat使用技巧

在Android开发和调试过程中,日志记录是一个非常重要的工具。Android系统提供了一个名为logcat的日志系统,开发者可以通过它查看系统和应用程序的日志输出。日志输出通常包含大量的信息,包括错误、警告、调试信息等。为了更有效地分析和解决问…

Mysql 分批加索引

1. 分批次创建索引怎么创建 在生产环境中,分批次创建索引 是一种有效的策略,尤其适用于处理大型数据表(如千万级数据),目的是减少对系统性能的影响,并避免长时间锁表。分批创建索引通常可以分为以下几种方…

【Linux/踩坑】Linux中启动eclipse或HDFS因JAVA_HOME设置报错

Linux中启动eclipse或hadoop因JAVA_HOME设置报错 eclipseHadoop eclipse 错误提示: A Java Runtime Environment (JRE) or Java Development Kit (JDK) must be available in order to run Eclipse. No Java virtual machine was found after searching the follo…

docker-compose搭建sfpt服务器

1. 搭建 创建sftp目录,进入该目录创建docker-compose.yml文件内容如下: version: 3.7services:sftp:image: atmoz/sftpcontainer_name: sftpports:- "122:22"volumes:- ./sftp-data:/homeenvironment:SFTP_USERS: "liubei:liubei161:10…

Spring Boot应用开发实战:从入门到精通

一、Spring Boot 简介 1.1 什么是 Spring Boot? Spring Boot 是一个开源框架,旨在简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。它构建在 Spring 框架之上,利用了 Spring 的核心特性,如依赖注入(Dependency Injection&…

OpenCV计算机视觉 03 椒盐噪声的添加与常见的平滑处理方式(均值、方框、高斯、中值)

上一篇文章:OpenCV计算机视觉 02 图片修改 图像运算 边缘填充 阈值处理 添加椒盐噪声 def add_peppersalt_noise(image, n10000):result image.copy()h, w image.shape[:2] # 获取图片的高和宽for i in range(n): # 生成n个椒盐噪声x np.random.randint(…

详解归并排序

归并排序 归并排序的基本概念归并排序的详细步骤1. 分解阶段2. 合并阶段3. 归并排序的递归流程 时间复杂度分析空间复杂度分析算法步骤2-路归并排序代码分析代码讲解1. 合并两个子数组的函数 merge()2. 归并排序函数 mergeSort()3. 打印数组的函数 printArray()4. 主函数 main(…