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document_type: "architecture_design"
service: "MOMENTRY_CORE"
title: "Momentry Core 效能與可擴展性架構"
date: "2026-04-22"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "momentry"
  - "core"
  - "效能與可擴展性架構"
ai_query_hints:
  - "查詢 Momentry Core 效能與可擴展性架構 的內容"
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  - "如何操作或實施 Momentry Core 效能與可擴展性架構？"
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# Momentry Core 效能與可擴展性架構

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 建立者 | OpenCode |
| 建立時間 | 2026-04-22 |
| 文件版本 | V1.0 |
| 相關文件 | [ARCHITECTURE_OVERVIEW.md](./ARCHITECTURE_OVERVIEW.md)<br>[ARCHITECTURE_ROADMAP.md](./ARCHITECTURE_ROADMAP.md)<br>[TECHNICAL_DECISION_RECORDS.md](./TECHNICAL_DECISION_RECORDS.md) |

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## 版本歷史

| 版本 | 日期 | 目的 | 操作人 | 工具/模型 |
|------|------|------|--------|-----------|
| V1.0 | 2026-04-22 | 創建效能與可擴展性架構文件 | OpenCode | OpenCode / deepseek-v3.2 |

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## 1. 效能基準指標

### 1.1 關鍵效能指標 (KPIs)

| 指標類別 | 指標 | 目標值 | 測量方法 |
|----------|------|--------|----------|
| **響應時間** | API 響應時間 (P95) | < 500ms | 請求端到端時間 |
| | 視頻註冊處理時間 | < 5分鐘 (10分鐘影片) | 從上傳到完成 |
| | 查詢響應時間 | < 2秒 | RAG 搜索完成 |
| **吞吐量** | 併發註冊任務 | 5+ 併發 | 同時處理視頻數量 |
| | 同時查詢用戶 | 50+ 併發 | 同時 RAG 搜索 |
| | 資料庫 QPS | 1000+ QPS | 讀寫操作 |
| **資源使用** | CPU 使用率 | < 70% 平均 | 系統監控 |
| | 記憶體使用率 | < 80% 平均 | 系統監控 |
| | 儲存 I/O | < 50MB/s 讀寫 | 磁碟監控 |
| **質量指標** | 分片準確率 | > 95% | 人工抽樣驗證 |
| | 嵌入向量品質 | > 0.8 相似度 | 人工測試集 |
| | 搜索召回率 | > 90% | 標準測試集 |

### 1.2 當前效能現狀

根據現有系統分析：

1. **視頻處理管道**：
   - ASR: ~1-2分鐘/10分鐘影片（CPU 密集型）
   - OCR: ~30秒/10分鐘影片（GPU 加速）
   - CUT: ~1分鐘/10分鐘影片（算法複雜度 O(n²)）
   - YOLO: ~45秒/10分鐘影片（GPU 推理）

2. **記憶體消耗**：
   - 嵌入引擎: 500MB-1GB（取決於模型）
   - 處理器: 100-300MB/任務
   - 向量資料庫: 2GB+（隨資料增長）

3. **儲存需求**：
   - 原始視頻: 100-500MB/小時影片
   - 處理結果: 50-100MB/10分鐘影片
   - 向量資料: 1-2GB/100小時影片

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## 2. 可擴展性策略

### 2.1 水平擴展 (Horizontal Scaling)

#### 2.1.1 無狀態服務擴展

| 服務類型 | 擴展策略 | 瓶頸點 |
|----------|----------|--------|
| **API Server** | 多實例 + 負載均衡 | Redis 連線數限制 |
| **處理器 Worker** | 任務隊列 + 多 Worker | 外部依賴（Python 腳本） |
| **嵌入引擎** | 模型分片 + 請求路由 | GPU 記憶體限制 |

#### 2.1.2 有狀態服務擴展

| 服務類型 | 擴展策略 | 瓶頸點 |
|----------|----------|--------|
| **PostgreSQL** | 讀寫分離 + 連接池 | 單主節點寫入 |
| **Redis** | 集群模式 + 分片 | 網絡延遲 |
| **Qdrant** | 分片 + 副本 | 向量搜索計算量 |

### 2.2 垂直擴展 (Vertical Scaling)

| 資源類型 | 升級策略 | 預期效益 |
|----------|----------|----------|
| **CPU** | 更多核心 + 更高時脈 | 提高並行處理能力 |
| **GPU** | 更高記憶體 + 更多核心 | 加速深度學習推理 |
| **記憶體** | 更大容量 + 更高頻率 | 減少磁碟交換 |
| **儲存** | NVMe SSD + RAID | 提高 I/O 吞吐量 |

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## 3. 效能優化措施

### 3.1 計算優化

| 優化點 | 技術方案 | 預期改進 |
|--------|----------|----------|
| **向量相似度計算** | SIMD 指令集優化 | 10-100 倍加速 |
| **CUT 算法優化** | 啟發式剪枝 + 並行化 | 從 O(n²) 到 O(n log n) |
| **Python 執行器** | 進程池 + 結果緩存 | 減少啟動開銷 |
| **FFmpeg 處理** | 硬體加速 (VideoToolbox) | 2-5 倍加速 |

### 3.2 記憶體優化

| 優化點 | 技術方案 | 預期改進 |
|--------|----------|----------|
| **嵌入向量緩存** | LRU 緩存 + 分級存儲 | 減少重複計算 |
| **視頻幀緩衝** | 滑動窗口 + 智能預載 | 控制峰值記憶體 |
| **資料庫連接池** | 連接復用 + 超時釋放 | 減少連接開銷 |
| **模型量化** | INT8/FP16 量化 | 50-75% 記憶體節省 |

### 3.3 儲存優化

| 優化點 | 技術方案 | 預期改進 |
|--------|----------|----------|
| **向量索引** | HNSW 索引 + 壓縮 | 更快搜索 + 更少空間 |
| **文件存儲** | 分層存儲 + 去重 | 節省儲存空間 |
| **日誌輪轉** | 自動清理 + 壓縮 | 控制日誌增長 |
| **快照備份** | 增量備份 + 壓縮 | 減少備份窗口 |

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## 4. 負載測試策略

### 4.1 測試場景設計

| 場景 | 目標 | 測試指標 |
|------|------|----------|
| **正常負載** | 系統日常使用 | 響應時間、成功率 |
| **峰值負載** | 節假日/活動 | 吞吐量、錯誤率 |
| **壓力測試** | 極限條件 | 崩潰點、恢復能力 |
| **耐久測試** | 長時間運行 | 記憶體泄漏、穩定性 |

### 4.2 測試工具與方法

```bash
# 使用 Apache Bench 進行 API 測試
ab -n 1000 -c 50 http://localhost:3002/api/health

# 使用 k6 進行複雜場景測試
k6 run --vus 50 --duration 30s script.js

# 自定義負載生成器
python scripts/load_test.py --scenario video_registration
```

### 4.3 性能基準測試套件

```
benchmarks/
├── api_benchmarks/     # API 效能測試
├── video_processing/   # 視頻處理測試
├── search_benchmarks/  # 搜索效能測試
├── memory_profiling/   # 記憶體分析
└── reports/           # 測試報告
```

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## 5. 監控與告警

### 5.1 效能監控儀表板

| 監控維度 | 指標 | 告警閾值 |
|----------|------|----------|
| **系統資源** | CPU 使用率 | > 80% 持續 5分鐘 |
| | 記憶體使用率 | > 85% 持續 5分鐘 |
| | 磁碟使用率 | > 90% |
| **應用效能** | API 響應時間 | P95 > 1秒 |
| | 錯誤率 | > 1% |
| | 任務佇列長度 | > 100 |
| **業務指標** | 視頻處理成功率 | < 95% |
| | 搜索召回率 | < 85% |
| | 用戶滿意度 | < 4.0/5.0 |

### 5.2 效能分析工具

| 工具 | 用途 | 集成方式 |
|------|------|----------|
| **Prometheus** | 指標收集 | Rust 客戶端 + 暴露端點 |
| **Grafana** | 視覺化儀表板 | 預設儀表板 |
| **Jaeger** | 分佈式追蹤 | OpenTelemetry |
| **pprof** | CPU/記憶體分析 | 性能剖析端點 |
| **Valgrind** | 記憶體泄漏檢測 | 開發環境測試 |

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## 6. 未來優化方向

### 6.1 短期優化（1-3個月）

1. **CUT 算法重構**：
   - 實現增量計算
   - 添加啟發式剪枝
   - 預期效能提升：5-10 倍

2. **Python 執行器優化**：
   - 進程池預熱
   - 結果序列化優化
   - 預期效能提升：2-3 倍

3. **向量搜索優化**：
   - HNSW 參數調優
   - 查詢預處理
   - 預期效能提升：30-50%

### 6.2 中期優化（3-6個月）

1. **異步處理管道**：
   - 完全異步任務調度
   - 實時進度回報
   - 預期吞吐量提升：2-3 倍

2. **模型壓縮與量化**：
   - INT8 量化支持
   - 模型分片部署
   - 預期記憶體節省：50-75%

3. **分散式計算**：
   - 多機部署支持
   - 負載均衡策略
   - 預期橫向擴展：線性增長

### 6.3 長期願景（6-12個月）

1. **邊緣計算集成**：
   - 輕量級處理器
   - 離線模式支持
   - 應用場景：移動端、IoT

2. **硬體加速**：
   - GPU 推理優化
   - FPGA 加速支持
   - 預期效能提升：10-100 倍

3. **智能調度**：
   - AI 驅動的資源分配
   - 預測性擴展
   - 預期成本節省：30-50%

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## 7. 相關資源

### 7.1 效能測試數據

- [效能基準報告](./benchmarks/reports/latest.md)
- [壓力測試結果](./benchmarks/reports/stress_test.md)
- [監控儀表板](http://localhost:3000/d/momentry-performance)

### 7.2 配置參數調優

```toml
# 效能相關配置
[performance]
max_concurrent_tasks = 5
vector_cache_size = "1GB"
database_pool_size = 20

# 擴展配置
[scaling]
auto_scaling_enabled = false
min_instances = 1
max_instances = 10
```

### 7.3 參考文檔

- [Redis 效能調優指南](https://redis.io/topics/latency)
- [PostgreSQL 效能優化](https://www.postgresql.org/docs/current/performance.html)
- [向量資料庫效能最佳實踐](https://qdrant.tech/documentation/performance/)

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## 8. 結論

Momentry Core 的效能與可擴展性設計遵循以下原則：

1. **分層優化**：從計算、記憶體、儲存多個維度進行系統性優化
2. **漸進式改進**：短期解決現有瓶頸，中期建立完善架構，長期實現智能調度
3. **數據驅動**：建立完整的監控體系，基於實際數據進行決策
4. **平衡策略**：在效能、成本、複雜度之間找到最佳平衡點

通過實施上述策略，Momentry Core 能夠支持從小型部署到大型企業級應用的各種場景，提供穩定、高效、可擴展的視頻內容分析服務。
