淘宝亿级图片素材调度与处理的工程实践

主要观点总结

文章介绍了产业AI素材库的建设过程，包括图片素材的导入、处理、索引和使用等。文章详细描述了如何解决图片素材导入过程中的问题，如使用聚簇表提高并行效率、数据分片和key生成算法的选择等。同时，文章还介绍了任务调度框架和图像感知哈希算法的python实现。

关键观点总结

关键观点1: 产业AI素材库的建设过程

文章介绍了一套完整的产业AI素材库的建设过程，包括图片素材的导入、处理、索引和使用等环节。

关键观点2: 使用聚簇表提高并行效率

为了解决图片素材导入过程中的效率问题，引入了聚簇表技术，通过创建聚簇表，可以并行处理数据，提高处理速度。

关键观点3: 数据分片

为了提高导入工作的容错性和并行度，引入了数据分片技术，将大任务拆分为多个小任务，每个小任务处理的数据量大大减少，从而提高处理速度和效率。

关键观点4: key生成算法的选择

对于图片key的生成，介绍了多种算法的选择和对比，包括感知哈希算法、均值哈希算法、差值感知算法和图像MD5等。

关键观点5: 任务调度框架

介绍了基于open-api的任务调度框架的设计和实现，通过触发记录来调度任务，实现任务的细粒度控制。

关键观点6: 图像感知哈希算法的python实现

提供了图像感知哈希算法的python实现示例，帮助读者对图像hash的生成和通过汉明距离计算相似度有更直观的理解。