博客
关于我
jitsi性能测试结果
阅读量:257 次
发布时间:2019-03-01

本文共 339 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

环境:基于官网搭建的Jitsi,包括Jitsi Videobridge、JicoFO、Nginx、Tigase(原版为Prosody,现更换为Tigase)。服务器配置为8核32G。

测试一:多个客户端进入同一房间。每个客户端既向上发送数据,也向下接收数据,接收时接收多条流。测试结果显示客户端能够稳定接收多个流媒体数据。

测试二:客户端进入不同房间。每个客户端同时发送数据并接收多条流。测试发现不同房间的客户端间数据传输表现一致。

测试三:客户端进入不同房间。每个客户端仅发送或接收单条流。测试结果与官网测试数据差异不大。

综上所述,本次测试验证了Jitsi在多客户端场景下的稳定性和性能。尽管与官网测试结果相近,但仍有优化空间,建议根据实际需求调整配置参数或优化客户端性能。

转载地址:http://avex.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 基于YOLOv9和OpenCV实现车辆跟踪计数(步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 通过微调SegFormer改进车道检测效果(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实用技巧 | 使用OpenCV进行模糊检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深入浅出了解OCR识别票据原理
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>