av
8739b18a9f
- порядок беклога и роадмапа назначен слоями: проверки, которым можно верить → долги входа → владелец записи и контракт API → конвейер под тестами → приложение и возможности поверх; у каждого движения записана причина; - заведены восемь задач под пункты «Завершения», которых не закрывала ни одна запись, — цель any-audio-source была без задач вовсе; - у четырёх задач сняты критерии, требовавшие того, что делает задача ниже по очереди; исправлены ссылки на несуществующий repo/sqlite и на отменённую разведку об очереди.
3.0 KiB
🔬 Потолки приёма, конвертации и заливки по длине записи
- Тип: research
- Категория: Очередь — Второй замер — остальные четыре звена.
- Зачем: Из пяти звеньев задача speechkit-limits замерила только модель распознавания: где отваливается шестичасовая запись до неё, неизвестно.
- Теги: goal:long-recordings
Пункт 1 «Завершения» цели требует замера пяти звеньев, а разведка
speechkit-limits меряет одно — модель deferred-general. Остальные четыре
дешевле: они не требуют боевых ключей и считаются локально, кроме заливки.
Числа нужны раньше кода: они назначают потолок, который проверяет приём, и длину
фрагмента, на которые режет long-audio-chunking.
Вопрос
На какой длине и на каком весе записи отказывает каждое звено до распознавания —
приём из Telegram, приём по HTTP вместе с обратным прокси, конвертация ffmpeg
и заливка в Object Storage, — и сколько времени и места на диске занимает
шестичасовая запись на каждом из них.
Звено, добавленное ревью 2026-08-12: приём пишет тело записи на диск
дважды — разбор формы записывает во временный каталог всё, что не поместилось в
память, выделенную под multipart, а следом рабочая копия переливает то же
содержимое в свой файл. Верхняя
оценка на один запрос — два объявленных потолка записи (entity.MaxRecordSize,
8 ГиБ). Числа нет: самая длинная проверенная запись — 9,6 МБ.
Куда ляжет ответ
docs/research/intake-limits.md — числами и с командой замера по каждому звену.
Оттуда их берут задачи reject-oversized-recording и long-audio-chunking.
Рамки
Заливка в Object Storage оплачивается по факту — число прогонов назначает
человек, пробные файлы после замера удаляются. Прочие звенья меряются локально,
на файлах, созданных ffmpeg, а не на записях пользователей. Потолок самой
модели меряет speechkit-limits, здесь он не трогается.