Как настроить систему для лучшей производительности
В этом разделе содержатся общие рекомендации для достижения максимальной производительности системы.
Масштабирование
В случае, когда нагрузка возрастает, для стабилизации работы
предусмотрено масштабирование следующих сервисов в ручном режиме:- image-api-liveness-estimator: сервис используется для детекции лиц и оценки принадлежности лица на изображении реальному человеку.
- image-api-age-estimator: сервис используется для оценки возраста человека по изображению лица.
- image-api-gender-estimator: сервис используется для оценки пола человека по изображению лица.
- image-api-mask-estimator: cервис позволяет определить наличие/отсутствие медицинской маски на лице человека.
- image-api-emotion-estimator: сервис используется для оценки эмоций человека по изображению лица.
- image-api-face-detector-template-extractor-dep: сервис используется для построения поискового биометрического шаблона по лицу.
- image-api-face-detector-face-fitter-dep: сервис используется для детекции лиц и определения антропометрических точек лица.
- video-recorder-video-recorder: сервис для сохранения видео.
- lrs-lrs: сервис для вычисления liveness reflection.
Для масштабирования сервиса необходимо выполнить следующую команду:
$ kubectl scale deployment <SERVICE_NAME> --replicas <COUNT>
где <SERVICE_NAME> — наименование сервиса (например, gateway-dep), а <COUNT> — количество экземпляров сервиса.
Если входная нагрузка состоит в прохождении валидации с записью видео liveness reflection и контроля движений, где оба видео имеют следующие характеристики:
- формат: webm
- кодек: vp8
- разрешение: 720p
- длительность: 2.8 секунды
- число кадров в секунду: 13
Для поддержания нагрузки в A запросов/сек на сервере с физическим количеством ядер ЦП равным B следует установить значение реплик следующих сервисов по формулам:
по формуле min(A, B):
- video-recorder-video-recorder
- lrs-lrs
- image-api-face-detector-face-fitter-dep
по формуле min(A*2, B):
- image-api-face-detector-template-extractor-dep .
Если используется сервер с установленым GPU, где C — это оперативная память GPU в мегабайтах, а D — это fix(C/1000), то сервис image-api-face-detector-template-extractor-dep следует масштабировать по формуле min(A, D).
Для сохранения параметров масштабирования откройте файлы ./cfg/platform.values.yaml, ./cfg/image-api.values.yaml, ./cfg/lrs.values.yaml и ./cfg/video-recorder.values.yaml найдите поле replicas в блоке сервиса и укажите новые значения реплик.
При следующих установках сервисы будут автоматически масштабироваться до указанных значений.