Mesure et Analyse de Performance d'Encodage Vidéo Temps Réel avec Dash et Plotly

Details

Ce soir Kevin Pouget va présenter son travail sur la mesure et analyse
de Performance d'Encodage Vidéo Temps Réel avec Dash et Plotly.

en 1ere partie: présentation de son travail sur le sujet

en 2ieme partie: présentation Dash+Plolty en mode tutoriel.

Pour ceux qui veulent s'essayer à la programmation de graphs
interactifs, il suffit de venir avec votre ordi et dash 1.8.0 installé
(pip install dash==1.8.0). On travaillera sur un exemple de Diagramme
de Bifurcation (regardez cette vidéo avant pour mieux comprendre ce
qu'il y a derrière ce graph: https://youtu.be/ovJcsL7vyrk?t=216).

Au sein du projet RedHat SPICE de bureau virtuel à distance, nous
cherchons à analyser et comprendre l'impact des différents paramètres
d'encodage video VP8 sur l'utilisation des ressources (CPU client/VM,
GPU, réseau, ...). Pour cela, nous avons mis en place un framework
Python qui va piloter le benchmarking, collecter des indicateurs de
performance, et permettre de les étudier.

Dans cette session, nous présenterons les différentes parties de cet
outil, et nous regarderons plus en détail l'aspect analyse graphique
des données basée sur le framework Dash+Plotly. Dash+Plotly nous
permet ici d'offrir une interface Web interactive pour regarder sous
tous les angles, à l'aide de graphiques, les résultats des benchmarks.