Amazon CloudWatch 推出 RUM (Real-User Monitoring) 的功能

看到 AWSCloudWatch 推出 RUM (Real-User Monitoring) 的功能:「New – Real-User Monitoring for Amazon CloudWatch」。

從畫面截圖可以看到目前支援 javascript 的版本:

一定都會有的全站分析:

另外給了 client 端的一些情況:

然後可以針對比較慢的頁面進行了解:

然後有觀看頁面的記錄:

價錢是每 1M events 是 US$10,感覺不算便宜?

CloudWatch RUM is available now and you can start using it today in ten AWS Regions: US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Ireland), Europe (London), Europe (Frankfurt), Europe (Stockholm), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo), and Asia Pacific (Singapore). You pay $1 for every 100K events that are collected.

功能上的競爭對手,可以想到 Datalog 有 RUM 產品,如果也是沒有 commit 的話是 US$0.65 (Per 1,000 sessions, per month)。

另外 New Relic 有 Browser Monitoring 的功能應該也是類似的東西,但價錢好像沒有單獨列出來。

Mixpanel 這邊 $25/month 的套餐可以吃 100K MTUs (monthly tracked users),每個 MTU 可以吃 1K events,好像也可以做到類似的功能,隔壁 Amplitude 的話沒列出來...

不過就帳單的立場來說是方便不少...

即時將動畫 Upscale 到 4K 畫質的演算法

看到「Anime4K」這個專案:

Anime4K is a state-of-the-art*, open-source, high-quality real-time anime upscaling algorithm that can be implemented in any programming language.

State of the art* as of August 2019 in the real time anime upscaling category, the fastest at acheiving reasonable quality. We do not claim this is a superior quality general purpose SISR algorithm compared to machine learning approaches.

他們提供的數據顯示 1080p -> 2160p (4K) 只要 3ms,對於 60fps 來說是相當足夠,而品質看起來也還不錯。

其中一個蠻有趣的問答是 1080p -> 2160p 反而比 480p -> 720p 簡單,因為 1080p 裡面因為有更多資料量,所以處理起來比較簡單:

Why not do PSNR/SSIM on 480p->720p upscaling
Story Time

Comparing PSNR/SSIM on 480p->720p upscales does not prove and is not a good indicator of 1080p->2160p upscaling quality. (Eg. poor performance of waifu2x on 1080p anime) 480p anime images have a lot of high frequency information (lines might be thinner than 1 pixel), while 1080p anime images have a lot of redundant information. 1080p->2160p upscaling on anime is thus objectively easier than 480p->720p.

AWS 的推薦演算法服務:Amazon Personalize

AWS 把推薦演算法包成服務拿來來賣,叫做 Amazon Personalize:「Amazon Personalize – Real-Time Personalization and Recommendation for Everyone」。

把後面的演算法隱藏起來,只要給使用者的評價資料就可以了,像是文章裡的範例:

userId,movieId,rating,timestamp
1,2,3.5,1112486027
1,29,3.5,1112484676
1,32,3.5,1112484819
1,47,3.5,1112484727
1,50,3.5,1112484580

可以看出來這個使用者對 2,29,32,47,50 這些 movieId 在不同的時間點都給了 3.5 分的評分。

然後經過一連串的 API 操作 (有些參數可以調整,但主要是叫 AWS 運算,並且建立 real-time 的服務),就可以看到推薦哪些其他的 item 了:

$ aws personalize-rec get-recommendations --campaign-arn $CAMPAIGN_ARN --user-id $USER_ID --query "itemList[*].itemId"
["1210", "260", "2571", "110", "296", "1193", ...]

而從 Pricing 的頁面可以看到支援 real-time data 與 batch data:

DATA INGESTION
You are charged per GB of data uploaded to Amazon Personalize. This includes real-time data streamed to Amazon Personalize and batch data uploaded via Amazon S3.

這其實是很多網站都很需要的功能...

Slack 推出 Real Time Messaging (RTM) API

Slack 推出了即時性更新的 API,讓你寫機器人 (bot) 更方便:「A new Slack API: The inevitable rise of the bots」。

GitHub 上的 slackhq/python-rtmbot 裡面有範例,另外也有 Hubot 版本的 slackhq/hubot-slack

這樣寫起 bot 應該會更簡單,以往是模擬 client 接上去,現在是有 library 可以用,照著接掛著就 okay 了...

在 Ubuntu 10.10 上看 RV10 影片的方式...

最大的問題在於 codec,所以講重點就好:裝 libavcodec-extra-52。不同 Ubuntu 版本後面的號碼可能不一樣,用 apt-cache search libavcodec 應該可以看到。

預設用 rv40 解,打開兩秒就停住,換上去以後就正常了...