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✏️ 编者按：
对于短视频产品而言，晋升视频去重性能、升高误杀率，是晋升用户体验的必要环节。在此次 Milvus 社区发动的「Milvus 实战系列直播」中，咱们有幸邀请到了 vivo 互联网服务器开发工程师马运杰，与大家分享开源向量数据库 Milvus 在 vivo 视频中的实际。
🌟 嘉宾简介：
马运杰，vivo 短视频后端架构师，负责 vivo 短视频服务端以及视频解决平台的零碎架构设计，毕业于南京邮电大学，热衷新技术预研与难点攻坚。
业务背景
为什么要视频去重？
对于观众来说，良好的观看体验与视频内容有着很大的关系。以后，全网范畴内次要精品视频次要来自于 MCN 机构，一些公司为了更快更好地去笼罩全网内容，会抉择和内容代理单干，而代理手上会有很多反复的版权内容，导致反复内容呈现。另外，搬运类视频也会产生反复内容。如果将反复的内容间接分发给用户，就会造成极差的用户体验，堪称「劝退」。所以，内容进行去重解决是十分有必要的。
目前，视频去重面临哪些痛点？
目前，根底样本数据已达到大几千万，在不久的未来会过亿。目前的难点是，在亿级样本数据的根底上反对百万级别的吞吐量，同时须要兼顾去重的精度以及高召回率。接下来，我将为大家介绍咱们是如何应答这几个问题的。
算法流程设计
首先，进行视频特征提取，对视频进行抽帧。视频抽帧有多种策略，能够依照固定的工夫距离抽帧，或者抽取视频所有的关键帧等。咱们首先对视频进行场景检测，优先抽取出场景切换中具备代表性的一些关键帧，而后利用图像算法提取关键帧的部分特色，之后再把这些部分特色去合并失去全局特色。全局特色是几千维的浮点型的向量，最初咱们还会再进行一层哈希压缩，这层哈希压缩其实压缩了很多的数字量，然而也会给咱们带来一些问题，后续会提到。除了视频特色之外，咱们还会提取视频的音频指纹，作为比对的重要依据。
特征提取后，咱们进行特色匹配。将历史提取的视频特色放在向量数据库 Milvus 中，通过 Milvus 数据库召回 topK 的向量，而后通过肯定的策略进行过滤合并，失去类似的视频的候选集，通过粗疏的音频指纹的比对，根本能够失去类似视频的汇合。最初，依据业务上的其余特色，如时长、题目等等特色的残缺比对，最终造成类似视频汇合。
辨认成果须要同时兼顾召回和精度这两个方面。在视频召回的时候，咱们会适当放宽整个限度，尽可能多地召回类似视频；而在音频比对当中，咱们会更严格地进行筛选。这种策略有肯定缺点，比方短视频罕用的“拍同款”性能中，拍进去的音频十分相似，比对后果可能不是很好。整体来看的话，这样的策略还是能达到 90% 以上的精度和召回率指标。
去重零碎设计
整体零碎架构如上图，分为三个服务、四个步骤。第一个局部是特征提取，次要是负责视音频特色的提取以及特色文件的治理，其中还包含了视频的镜头检测以及抽帧。第二个局部是去重策略，次要包含了业务上的逻辑以及去重的策略管制。第三个局部是特色召回局部，次要是作为 Milvus 数据库的客户端代理工作，工作内容次要是负责创立汇合以及索引。第四个局部则是基于 Milvus 数据库搭建的检索集群，外面分为主集群和备集群。
在进行零碎的具体介绍之前，咱们先来看一组压测后果。从后果中能够看到，第一列向量数量、第三列向量维度和最终的 TPS 呈负线性相关。向量数量、向量维度和索引参数，是影响 TPS 的次要因素，也是咱们前面去晋升这个性能的次要方向。
咱们所做的第一个工作是集群化部署。
从压测数据能够看出，单实例只能反对几百万的向量检索，也就是几十万的视频样本。尽管这种单机部署也会有它的一些劣势，比如说部署起来非常简单，使用方便等等。然而对于全局去重的业务不适合的。咱们抉择应用 Mishards 插件来搭建分布式集群，通过一直地退出 Milvus 实例，来分担每个实例的查问数量，晋升整个集群的吞吐量。Milvus 数据库外部解决申请的时候其实都是单线程的，如果要晋升整个零碎的并发能力，能够思考左边这样多集群部署形式，晋升咱们整体的吞吐量。
除了集群化部署之外，创立索引也是晋升性能的次要形式。上图右边示意精度，左边示意性能。能够看到，在增加索引之后会导致一些召回率上的损失，nlist 越小，损失越大，所以咱们天然想把 nlist 设置得大一些。然而，Milvus 对二值型向量的反对比拟弱，在构建索引的时候没有充分利用 CPU 资源，构建工夫十分长。比方，nlist 等于 1024 的时候，索引构建工夫曾经达到一个小时左右。咱们就只能斗争地升高 nlist 的大小，给咱们带来了召回率上的一些损失。
此外，构建索引期间集群外面的数据无奈失常写入的，只有期待整个索引构建实现之后后，才可能失常插入申请，这也是为什么咱们须要 Milvus 备级群。咱们把向量的读写分为三个状态：失常状态（对主集群进行读写）、索引构建时的状态（不能写入主集群，应用备集群，而后同时查问主集群及备集群）索引构建完结状态（主集群曾经能够失常读写，须要把备用集群的数据迁徙回主集群，迁徙实现后，这个状态也就从新变成了失常的状态）。通过这样主备切换，咱们解决了索引构建期间无奈失常写数据的问题。
整个集群的样本数据量越来越大，集群的吞吐量会随着工夫的迁徙而变小。为了管制整个集群的吞吐量，咱们抉择通过业务上的一些规定进行了分支。比方，咱们发现两个雷同或者类似的视频，咱们会是依据视频的公布工夫以周为单位去进行分区。在召回的时候，抉择该视频所在分区相近的几个分区进行查问。通过这样一种形式，咱们对整个比对的数量进行了严格控制，从而保障了检索效率。以上就是咱们基于 Milvus 数据库所做的零碎设计和性能优化。
期待与总结
在辨认成果方面，通过视音频特色的联合，采纳宽视频阈值、严音频阈值的形式，目前咱们去重辨认的精度与召回都达到了 90% 以上；在零碎性能方面，Milvus 集群的吞吐量和每台机器检索的数据量强相干，咱们通过集群化部署、数据分区的形式，限度每台机器检索的向量数量，以此达到咱们零碎吞吐量 100 W/ 天的指标；在索引构建方面，咱们遇到了比拟多的问题，咱们临时以主备集群的形式满足零碎可用性的条件，接下来咱们会和社区继续沟通，解决二值索引的相干问题。
在将来，咱们期待 Milvus 数据库对以下方向进行优化：
匹配分级：对匹配后果进行分级，对于低于阈值之下的视频通过视频解决、采集更粗疏的视频特色，进行二次匹配；
索引构建效率晋升：与社区单干，针对二值索引的构建性能进行优化；
集群主动扩缩容：通过 Milvus 服务的主动注册与主动方向，解决集群动态扩缩容的问题；
零碎高可用：通过多集群部署等形式，解决 Mishards 以及 Milvus 数据库写节点单点问题。
Zilliz 以从新定义数据迷信为愿景，致力于打造一家寰球当先的开源技术创新公司，并通过开源和云原生解决方案为企业解锁非结构化数据的暗藏价值。
Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以放慢下一代数据平台的倒退。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业我的项目，可能治理大量非结构化数据集，在新药发现、举荐零碎、聊天机器人等方面具备宽泛的利用。
