BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:icalendar-ruby CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH BEGIN:VTIMEZONE TZID:Europe/Paris BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20200329T030000 TZOFFSETFROM:+0100 TZOFFSETTO:+0200 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3 TZNAME:CEST END:DAYLIGHT BEGIN:STANDARD DTSTART:20191027T020000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0100 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10 TZNAME:CET END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT DTSTAMP;TZID=Europe/Paris:20200128T103801 UID:21782@assets3.agendadulibre.org DTSTART;TZID=Europe/Paris:20200218T190000 DTEND;TZID=Europe/Paris:20200218T210000 DESCRIPTION:Au sein du projet RedHat SPICE de bureau virtuel à distance\, nous cherchons à analyser et comprendre l’impact des différents param ètres d’encodage video VP8 sur l’utilisation des ressources (CPU clie nt/VM\, GPU\, réseau\, …).\n\nPour cela\, nous avons mis en place un fr amework Python qui va piloter le benchmarking\, collecter des indicateurs de performance\, et permettre de les étudier.\n\nDans cette session\, nou s présenterons les différentes parties de cet outil\, et nous regarderon s plus en détail l’aspect analyse graphique des données basée sur le framework Dash+Plotly. Dash+Plotly nous permet ici d’offrir une interfac e Web interactive pour regarder sous tous les angles\, à l’aide de grap hiques\, les résultats des benchmarks.\n\n[][1]\n\n\n\n[1]: https://www.m eetup.com/fr-FR/Groupe-dutilisateurs-Python-Grenoble/events/268250931/?isF irstPublish=true\n LOCATION:3-5 esplanade Andry Farcy\, Grenoble\, Auvergne-Rhône-Alpes\, Fra nce ORGANIZER:mailto:contact@la-peniche.fr SUMMARY:Mesure et analyse de performance d’encodage vidéo avec Dash et P lotly URL;VALUE=URI:https://turbine.coop/evenement/meetup-python-mesure-et-analys e-de-performance-dencodage-video-temps-reel-avec-dash-et-plotly X-ALT-DESC;FMTTYPE=text/html:
Au sein du projet RedHat SPICE de bureau vi rtuel à distance\, nous cherchons à analyser et comprendre l’impact de s différents paramètres d’encodage video VP8 sur l’utilisation des r essources (CPU client/VM\, GPU\, réseau\, …).
Pour cela\, nous av ons mis en place un framework Python qui va piloter le benchmarking\, coll ecter des indicateurs de performance\, et permettre de les étudier.
Dans cette session\, nous présenterons les différentes parties de cet o util\, et nous regarderons plus en détail l’aspect analyse graphique de s données basée sur le framework Dash+Plotly. Dash+Plotly nous permet ic i d’offrir une interface Web interactive pour regarder sous tous les ang les\, à l’aide de graphiques\, les résultats des benchmarks.
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