YouTube thật sự đã “ngốn” bao nhiêu dữ liệu di động?
YouTube là trang web phát video trực tuyến phổ biến nhất trên thế giới với số lượng người dùng lên đến hàng tỷ. Họ có thể xem đi xem lại các video yêu thích của mình liên tục hàng giờ.
Tuy nhiên nếu người dùng không để ý, YouTube có thể ngốn rất nhiều dữ liệu di động. Nhưng thực sự thì con số này là bao nhiêu?
Phương pháp thử nghiệm ở Android là sử dụng công cụ giám sát dữ liệu được tích hợp sẵn kết hợp với ứng dụng Google Datally và GlassWire. Cả hai ứng dụng này đều ghi lại số dữ liệu đã được sử dụng gần sát với thời gian thực. Sau đó sẽ so sánh và tính trung bình để cho kết quả chính xác hơn dựa trên những giá trị đo được từ ba công cụ này.
Bằng cách chạy video định dạng HDR, 60 FPS, độ phân giải 8K (4320p) được khóa trong vòng 3 phút với thiết bị thực hiện là điện thoại Android cùng với máy tính (không hỗ trợ HDR nên có thể bitrate tối đa không chính xác và chỉ dùng để ước tính). Và dưới đây là bảng kết quả thu được.
Kết quả cho thấy, khi xem video bitrate cao ở định dạng HDR, 60 FPS thì sẽ có tốc độ sử dụng dữ liệu cao hơn đáng kể so với video không sử dụng HDR, 30 FPS.
Một điều thú vị khác là cách YouTube tải dữ liệu Nó tải theo từng đoạn chứ không phải cả một luồng dữ liệu liên tục. Với video có chất lượng thấp, các đoạn này rất dễ xác định vì YouTube có thể tải các đoạn này cùng một lúc.
Video đang HOT
Như đồ thị ở trên, nó đã tải toàn bộ video ở độ phân giải 144p chỉ trong sáu đoạn lớn rất dễ nhận ra. Còn với độ phân giải 4K, video được tải trong các đoạn nhỏ đến mức giống như là cả một luồng dữ liệu liên tục.
Ngoài ra, các video phát trực tiếp (Livestream) và video thông thường có cùng bitrate và dữ liệu sử dụng tổng thể nhưng video phát trực tiếp yêu cầu người dùng phải có kết nối ổn định để không gặp các sự cố về việc tải dữ liệu.
YouTube đã tải xuống nhiều dữ liệu tạm thời của video hơn dữ liệu người dùng thực sự xem và điều này thực sự ảnh hưởng đến mức độ sử dụng dữ liệu. Nhưng người dùng có thể tiết kiệm dữ liệu của Youtube bằng cách đơn giản là giảm độ phân giải của video, hoặc sử dụng các ứng dụng/tính năng tiết kiệm dữ liệu trên hầu hết các điện thoại Android.
Nguồn: Android Authority
'Cơn sốt' công nghệ Machine Learning: Bắt đầu thế nào để không tụt hậu?
Machine Learning và AI đã trở thành một trong những giải pháp có tác động mạnh mẽ nhất đến các doanh nghiệp hiện nay và chúng vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược phát triển của các công ty công nghệ trong thời gian tới.
TopDev cho biết, Machine learning (ML) và AI đã trở thành một trong những giải pháp có tác động mạnh mẽ đến các doanh nghiệp nhất hiện nay và chúng vẫn là một phần quan trọng trong chiến lược phát triển của các công ty công nghệ trong thời gian tới. Việc bắt đầu với ML là vô cùng cần thiết nếu chúng ta không muốn bị 'mù' về công nghệ.
Việc sử dụng ML để phát triển sản phẩm dần trở nên cần thiết, và nếu một công ty muốn đạt được mục tiêu của mình, họ sẽ tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh trong thập kỷ tới nếu họ không có ML.
Bắt đầu với Machine learning để không bị 'mù' về công nghệ. Ảnh minh họa.
Theo đó, TopDev đưa ra một số cách hữu hiệu để chúng ta có thể bắt đầu với ML:
Tạo ra liên kết giữa ML Operations và Data Science
Có nhiều công ty hiểu về ML và data science, nhưng họ không biết làm thế nào để thực hiện. Việc tập trung vào cả hai và giữ chúng riêng biệt là không cần thiết. Chúng ta có thể đưa data science và các hoạt động ML.
Sẵn sàng cho các thử nghiệm mới
Vì đây là nỗ lực đầu tiên để ứng dụng ML vào hoạt động công ty, nên thử những thử nghiệm mới trong các lĩnh vực kinh doanh khác nhau, để học hỏi thêm những điều mới.
Quản lý và bảo vệ hiệu quả Data Servers
Dữ liệu của chúng ta như là một mặt hàng có giá trị sẽ giúp đảm bảo rằng chúng ta không đưa ra quyết định vội vàng. Data Servers sẽ giúp thúc đẩy hiệu quả của ML, nhưng chúng ta cần phải quản lý và bảo vệ dữ liệu được cung cấp. Nhiệm vụ này không dễ dàng như tìm kiếm một lựa chọn lý tưởng để chuyển đổi YouTube sang MP3 - nó phức tạp hơn rất nhiều, cần phải cẩn trọng với quá trình này.
Không vội vàng để giải quyết toàn bộ vấn đề cùng một lúc
Xây dựng một giải pháp theo thời gian là rất quan trọng, và vì thế, chúng ta cần có đầy đủ dữ liệu ở từng giai đoạn. Chúng ta không nên vội vàng để giải quyết toàn bộ vấn đề cùng một lúc. Bắt đầu bằng việc giải quyết phần nhỏ của vấn đề và đảm bảo rằng chúng ta đã thực hiện đầy đủ quy trình giải quyết vấn đề.
Tầm quan trọng của ML và AI
Cần thúc đẩy ML và trí tuệ nhân tạo, và chúng ta cần phải bắt đầu bằng cách chỉ cho CEO và đảm bảo rằng chiến lược của họ về ML /AI được cải thiện theo thời gian. Một hoạt động ML thành công sẽ là chìa khóa cho tương lai thành công và nếu CEO không quan tâm đến ML và AI thì hãy cảnh báo với họ rằng sẽ không có nhiều thay đổi tích cực lớn đến công ty trong thời gian tới.
Theo vietq
Apple biết trước iOS 12.1.1 không vào được mạng nhưng vẫn tung ra Một số thiết bị Apple cập nhật lên bản iOS 12.1.1 mới nhất không thể vào mạng do máy loại bỏ phần dữ liệu di động. Theo Forbes, hiện tượng này xảy ra với thiết bị Apple tại tất cả các quốc gia. Ngoài ra, người dùng Apple còn phàn nàn thiết bị có nhiều hiện tượng đáng ngờ. Cập nhật lên bản...