Frame i.o Workflow Guide(翻译)

非常长篇的翻译文章,非常有用的影视制作全流程文章,总之非常推荐你们看看!

此处为 frame.io workflow的官方网站 ,点击即可进行跳转。

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译者的话:

图片目录:

01章 拍摄 Capture

        为了能够让大家能正确开始一个制作流程,我们潜心于研究影像的技术,这包括了很多的门类,例如摄像机、编解码还有色彩空间。 

需要9分钟的阅读时间

        影片的制作在摄像机正式开始拍摄之前,早早地就开始了,但这正是我们流程开始的地方,因此我们列出了在整个后期制作过程中需要您做出的决定和影响因素。

怎么去选择你的拍摄格式?

1.1 Capture Codec(How to choose your codec?)

        自从大部分的摄影机都能提供了许多不同的视频记录格式,我们在拍摄时,第一个需要决定的就是使用什么编码。

         这是在你考虑完整的制作流程中必不可少的一点,因为摄影机和你所选择的编码将会成为你整个制作流程中重要的影响因素。为了让你做出对编码和摄影机的最后决定,你可能会需要在读完本指南的剩余部分之后重新再看这个部分,不过在此我们会先给你一个大概的描述。

1.1.1 what is a codec?


  编码作为一个需要考量后期流程中每一步的核心技术,对于每个人来说,理解制作流程,编码是非常基础的知识。

  每种编码都设定了一个规则,去告诉电脑和电子设备怎么去管理和处理你的媒体文件,尤其是你的数字媒体文件。编解码这个专业术语(注:上文编码都是根据语境由codec翻译而来的,而实际上codec本身就包含编码和解码两部分)是两个单词的缩写而成的——编码(compressor/coder)和解码(decompressor/decoder)。就如同它的字面意思(注:实际上编码也能翻译成压缩,解码也可以翻译成解压缩,这样后文会比较好理解一点),编码使得视频变得更小更好储存,并且当你需要使用这些文件的时候,再解码这些文件让他们变成可以使用的影像。

  「备注:编码和封装是不同的,封装是怎么储存这些数字视频数据的文件格式,并且一种封装可以封装许多种不同的编码格式。想象一下,封装像是一个盒子,用来存放你的数据,而编解码是你怎么去打开和封上这个盒子的说明书。H.264、DNxHD还有ProRes都是编码,.movs 、.mxfs都是封装。」

  我们之所以需要编解码是因为未压缩的视频文件非常大。一分钟的4K视频大约需要数十亿字节(好几个GB),所以你可能永远不会选择用未压缩的素材贯穿你的工作流。对于绝大多数案例,这真的是太过巨大并且复杂。

  编解码解决了这个问题,减少了你的文件体积的同时,也让它更易在后期制作中进行制作和处理。但是压缩过的影像并不意味着它就看起来更差了。因为并不是所有的编码都是因为相同的目的而被创造的,你还是有许多高质量的编码可以选择,它们可以提供非常不错的图像质量。正确的选择编码可以让你的文件变得更小更好管理,并且你很难能分辨压缩后与未压缩的区别。

  那就是说,你如果选择了错误的编码,在后期制作流程中你可能会遇到一些问题。过度地压缩视频,会让你的调色变得不可行,或者在做视觉特效(VFX)会显得很假。另一方面,过小的压缩文件,会让你在普通的电脑硬件上很难进行编辑,并且在你与团队或公司进行数据传输时会十分吃力。不同的编码有不同的适用场景,但是没有一种编码是万能的。

  选择编码可能在你项目的技术层面上是最为重要的决定之一。很大程度上来说,编解码决定了在后期中你能做什么以及你的制作流程会是什么样的复杂程度。通常你选择的编码很好的适应你之前预先计划好的或者预先演练过的制作流程会比你之前完全没使用过围绕着新编码进行的即兴创作的制作流程要来要的更佳安全、快速、成本低廉。还有最后一件事你可能想要搞清楚,如果有部分素材或者全部素材不能使用,这是因为这些编码不支持你的软件或者硬件。在后期流程中所有的事,最好在项目开始之前就先测试一遍你决定使用的编码,确保没有问题。

  当然,如何有效的选择编码,这是你需要理解编码是怎样影响视频的画面质量的。编解码的背后是十分复杂的数学以及计算机科学,而我们只需要知道一些基本的概念就能在项目中选择正确的编解码。




位深/位深度
Bit Depth

  首先,你需要理解位深(也叫色彩深度Color Depth)。这大致是用来描述组成图像色彩的数量。对于视频来说,最常见的位深是8bit(1600万色彩),10bit(十亿色彩),12bit(680亿色彩)。更高的位深可以储存更多的色彩种类,使视频的色彩过渡的更加平和,画面更加细腻。通常来说,用更深的位深来进行编码能提供更好的画面质量的同时也会让文件变得更大。更深的位深编码最好是使用在视频的拍摄、调色、视觉特效(VFX)上。

1.1.1 Bit Depth


  为了进一步的解释位深,需要你想象一下你在画一张日落的画,但你只有一个基础款的16色蜡笔。真实的生活中,日落有非常多样化的色彩,从亮黄色和橘黄色到浅红色和紫色。如果你只有16种蜡笔,你很难画出这些不同的光影。你仍能画出这张画,但是它不会很好看。

  但如果你有32种颜色的蜡笔呢?你可以使用两倍于刚才的颜色,但是你的画还是不够真实。但如果你有1024种蜡笔呢?此时,你可能可以画出挺像样的画了。虽然你还是没能拥有日落时所有的色彩,但是你的画会比只用16种32种的蜡笔要好很多。并且如果你继续增加更多不同颜色的蜡笔,你的画会更加细腻。

  这个例子看起来有点浅显,但这帮助我们理解了位深是怎么工作的。一种编码的位深总的来说像是你用来画画的盒子里的蜡笔数量。越深的位深,就有更多的蜡笔(不同的颜色),图像也会变得更加真实。




位深是怎么测量的
How Bit Depth is Measured

  为了完全地了解位深,我们需要展示一下数字影像具体是怎么工作的。

  你可能已经知道的是图片和运动画面都是由像素组成的,并且在图像中每个像素是由三原色(红、绿、蓝,即RGB)通道混合组成不同的颜色。

  但你可能不知道的是这些颜色是怎样被电脑下定义的,这三种颜色通道每个都有一个可以被分配的有范围的数值,并且这个范围是作为一个数值被存储的。而这个数值的大小是由计算机存储的位数决定的。

  1bit只是二进制中的单位,数字化的表示为0或1。为了存储越来越复杂的信息,每个整数计算机需要使用更多的位数。所以,1位(bit)整数只能存储2个数值(0,1),但是2位整数可以存储4个数值(00,01,11,10),三位整数可以存储8个数值(000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111)。每额外增加一位整数,就可以多存储2次方倍数值。

  通过增加三原色通道的位数,计算机可以存储更加复杂多样的色彩信息。如果每个通道都使用8位,这就意味着每个像素都可以由红、绿、蓝三通道各256种颜色组合而成。合计16,777,216(256x256x256)种不同的色彩,从纯黑(每个通道的值为00000000)到纯白(每个通道的值为11111111)每种颜色都被涵盖在内。




8位对比10位
8-bit vs 10-bit

  我们最常见的视频位深是8bit了。不管是电视还是电影,几十年以来它都是数字影像的一个标准。DVDs用8bit的位深,同样的蓝光也是,还有绝大多数的流媒体内容(到现在为止)。甚至在录制视频时,大多的顶级相机也默认录制8bit位深的视频。事实上,你看到的数字视频绝大多数都是8bit的。我们强调这些事情是想证明8bit的视频技术层面上来说是完全可行的,8bit的视频已经足可以讲述美妙的故事了。

  然而,尽管如此,如果在你能把控好工作流程的情况下,你还是应该考虑使用用更深的位深?为什么?因为8bit的视频有一些你必须去了解的致命的缺点。

  8bit的色彩位数最基本的问题就是缺少了可用的颜色。尽管1670万颜色听起来很多,但记住每个三原色通道只有256种唯一的颜色。这就难以表示两种相近的颜色。





  这个问题就被叫做色彩断层(banding)。因为从最亮到最暗要给出的颜色相差太小(而能给出的颜色相差太大),所以发生了色彩断层。图中的这些线条是计算机试图用过少的颜色绘制过于宽广的色彩变化所造成的非自然现象。这种问题在低对比度的场景会被放大,例如在暗室或者是阴影下拍摄。

  8bit的限制横跨了整个后期制作的流程,但是这个限制在调色和视觉特效(VFX)上特别显著。8bit的视频素材在进行风格化调色时常常会出现这种非自然的现象,原因也简单,阴影部分没有那么多可以调整的细节。并且用8bit的视频进行色度抠像会留下锯齿形的边缘或是模糊的边缘,这让视觉特效(VFX)看起来很糟糕。

  不过,在过去的三十年多的时间,数字影像的制作都是以此为标准的,8bit的色彩深度被广泛的运用在众多项目制作中。但是,在你的制作流程中我们仍然还有更高质量的选择可以考虑。

  10bit的色彩深度和8bit的色彩深度完全相同,只是在三原色通道里每个通道都额外增加了两位储存色彩数值。这就意味着10bit每通道能记录1024种色彩数值,而非256种。这一下每个通道4倍的可记录的信息增长使总可记录的色彩增加到1,073,741,824种(1024x1024x1024)。

  10bit在十年前的高质量后期制作中就出现了,但只是直到最近几年新的摄影机和软件开始支持,才在制作流程中普遍推广开来。到了现在,甚至是中端的数码单反都能拍摄10bit位深的视频了,并且能在标准的剪辑工作站上进行编辑。

  如果你要进行调色或者是VFX,10bit的色彩深度所带来的优势要远超额外增加的储存和你掌握它的制作流程所花费的成本。你原始素材会获得更好的质量,你的调色能更加精细,并且你的VFX效果会看起来更加真实。甚至如果你打算在交付的时候只交付8bit编码的视频,你仍然应该考虑在你的流程中使用10bit,因为这对于中间的制作过程非常有益。






色度采样/色度抽样
Chroma Subsampling

  接下来你需要理解的是色度采抽样。这是一种通过丢弃冗余的色彩信息和像素而用邻近的色彩来减少影像体积的方法。色度抽样是用像4:4:4(没有丢失任何色彩信息),4:2:2(50%的像素丢失色度信息),4:2:0(75%的像素丢失色度信息)这样的用比例来表示的。这不仅能节省大量的空间,而且在绝大多数场景下,观看者都不会察觉,因为人的眼睛对亮度的感觉要远比色度更加敏感。

  然而,你需要了解的是使用不同的色度抽样编码都有什么不同。过低的色度抽样不仅让图像质量变得更差而且让后期可操作的空间变得很小。通常来说,在拍摄阶段你应该尽可能选择质量更好的色度抽样编码。这会为你的调色和VFX提供更好的色彩信息更多的原始媒体素材,让你的调色和VFX工作变得更好。如果你在拍摄绿幕时选择使用4:2:0的编码,在这种情况下,你可能会遇到很大的麻烦。


1.1.1.2 Chroma Subsampling


  如果你选择打开了这一部分,你可能会有些疑问“丢失了75%的色度信息,影响质量怎么可能还会看起来不错?”(来自译者我的备注:原文这一部分是被折叠的,所以关于chroma subsampling,接下来的部分是对它的详解)。这是一个不容易理解的问题,所以这里我们对色度抽样进行更详细的讲解。

  在之前的讲述中,我们已经说过我们的眼睛对亮度(Luma/Brightness)信息会比色度(chroma/color)信息更加敏感。根据这个原理,工程师们用一种非常聪明的方法来减小数据大小。如果一些像素的色度信息被丢弃,那么多出来的空间就可以用来提高帧速率或是提高分辨率之类的事。

  当然你也不能简单的就把色度丢掉,这样人们是会察觉的。所以,色度采样不是把色度信息丢掉,而是和周围的像素分享色度信息。如果一个像素失去了它的色度信息,它就会信号邻边的像素借色度信息。这不意味着这些像素看起来都一样,因为他们都有自己的亮度信息。如此,即使很多像素在记录时亮度相差很小,但他们看起来仍有略微不同,这为观看者保留了观感细节。





  在现实生活中,深绿色的字母边缘在现实生活中是不可能发生的。这不过是因为在色度采样时亮度信息被保留,蓝色像素的色度信息被丢弃,而用绿色像素的色度信息来代替所造成的结果。很明显有一些信息丢失了,但仍然看起来不错,只要你别放这么大去观看,这还是很难被注意到的。

  所以它究竟是怎么运作的呢?




色度抽样比率
Chroma Subsampling Ratios

  色度抽样通常用三部分组成的比率(J:a:b)来表示。

  「备注:偶尔你也会碰到由四部分组成的比率来表示色度抽样的,在这个情况下,第四部分的数字是用来表示阿尔法(透明通道)的抽样,并且它出现在第一个数字。但是,这种注释并不常见。」

  J用来表示压缩参考块上有多少像素。它也用来衡量参考块上每行有多少亮度采样。

  a分量是用来表示参考块第一行上有多少色度采样。

  b分量是用来表示参考块第二行上有多少色度采样。

  技术上来说,可以有很多种色度采样的方案,但是只有以下三种是常用的:4:4:4, 4:2:2, 4:2:0。

  理论上来说,4:4:4的色度采样方式没有丢失任何色彩信息。每个像素都有它们自己的色度和亮度信息,所有100%的被捕捉的色彩信息都被保存在图像数据中。





  这个方案被用在需要高质量的胶片扫描机和顶端的电影制作的后期制作流程中,尽最大可能的保证图像质量。

  在这个方案,每对像素都共用一组色度信息。这几意味着一半的色度信息都丢失了,这件减少三分之一的比特率。但是还是看不出有很大的区别。









  许多高质量的数字影像格式和交接时都是用这种采样方式,包括了广为流传的ProRes 422。随着能记录10bit影像的摄影机进入市场,422的编码从令人垂涎的罕见功能变成了许多专业制作领域的标准。

  对于4:2:0的色度采样来说,第一行只有两个像素有它们自己的色度信息,其余的(第一行中的两个,第二行中的四个)像素就复制这些色度信息。这个方案会丢失75%的色度信息,但是能减少一半的比特率。







  4:2:0和之前举的例子相比,无疑是最为激进的压缩方案,但这不是说它就看起来很差。事实上,这个方案远比其他两个更为普遍。一些像是H.264这种最普遍的编码,就是用4:2:0的色度采样来作为它们标准的一部分。甚至一部分高质量的格式,像是「Ultra HD Blu-Rays」仍然使用的是4:2:0。






制作流程中的色度采样
Chroma Subsampling in Your Workflow



  你可能第一个想到的是,总是要更多颜色信息才更好。这确实对画质质量来说是对的,但是对于一些其他的因素(像是成本、性能)可能就不是那么回事了。在很多应用场景,4:4:4的色度采样并不是技术上的硬需求,并且对于大多数的制作要求可能都太高了。举个例子,许多平台上观看(像Youtube),420的编码看起来就已经不错了。所以,如果你话费太多的时间和资源在拍摄、编辑、交付4:4:4的编码上,你最后的效果可能和全部使用4:2:0来制作处理的差不多。

  然而,当你想做大量的VFX和色度抠像,没有高质量的色度采样是个挺严重的问题。想象一下,如果图像丢失了过多的色度信息,这就让工作变得十分的困难,最后输出的质量也很差。并且,没有更多的色度信息,你的软件也不能很好的完成色度抠像。图像内的信息就是所有的内容了(译者注:原文应该是想说,原始图像中的内容就这么多,你不可能后期去“创造”一些没有的信息)。所以,如果你的制作中有大量的调色需要进行,更高质量的色度采样那是值得的。就像是选择编码需要考虑其他因素一样,制作流程的技术需求也是考虑的因素之一。




编码压缩技术
Codec Compression Techniques



  编码使用了多种高级的计算机技术以实现压缩视频数据,但是仍有两种非常重要的压缩技术需要我们理解:帧内压缩(spatial compression 所以也可以直译为基于空间的压缩)和帧间压缩(temporal compression 所以也可以直译为基于的时间压缩)。

  帧内压缩通过压缩单独一帧的内容以实现减小视频体积。这种方法通常被称为帧内压缩,它通过打包压缩一组的像素的数据为单个颜色数值来实现的,这一组像素被称为宏块。宏块通过使用这组像素色彩数值的平均值来减小占用体积,特别是当图像的一大部分色彩都十分接近的时候。然而,这样会使得一个内容丰富的图像丢失掉一部分它的固有信息。为了解决这个问题,许多的编码使用形状丰富可变、大小可变的宏块,从而使得图像质量损失的感觉减小。

  基于的时间压缩,或者说帧间压缩,是一种通过压缩视频内的多个帧来减小是视频体积的。它和帧内压缩都通过宏块这项压缩技术,但是不是每一帧都使用。替代的,帧间编码只对一组帧的不同之处进行储存。如果一帧的画面和前后两帧内有一半都一样,那么这项技术只会在第二帧内储存相同的像素,然后向剩下的部分内填充第一帧内相同部分的像素。这种编码方式叫做GOP(group of pictures)编码,并且他们在节省储存的方面显得十分有效,因为他们不需要储存每一帧的内容。然而,因为每一帧都不包含完整的图像,如果你要对这些非顺序储存的素材进行处理,对计算能力的要求就更高,比如说在你在剪辑的时候。通常来说,使用帧间压缩对于储存空间来说非常友好,但是对于处理他们来说就不是那么友好了。

——————未完待续

02 准备 Prep

译者的备注:

在这一部分中,讲述的内容是非常经典的大型项目标准做法,如果你做的是中小型项目,我觉得我可以建议你考虑将云盘引入到后期制作的流程中,说不定会有奇效。关于云盘的方案,通篇都没有什么详细的介绍,毕竟整篇的目标受众就是非常专业的影视制作,云盘在这一领域多多少少还存在一些问题,例如安全隐私等等。

而关于这一部分,我正在做进一步的测试和实测,详细的内容我会另起一系列的文章(在写这段话的时候 我已经写了一篇关于坚果云引入后期流程的理论研究文章 感兴趣的可以看一下)。

在导演喊卡到剪辑师开始他们的剪辑工作,这之前发生了许多的事情,比如同步、备份、校验等等。

需要8分钟的阅读时间

没有翻译 先凑活着看哈 以后补上

无论你选择什么型号的相机和什么参数设置,你所有的努力和拍摄成果都将作为数据文件存满SSD或者储存卡中。这些文件可能会很多很大。
 
当储存卡从相机中被取出,最要紧的事情就是你需要尽可能快的将其备份。通俗地讲,在一整天的工作结束之后,整个团队的努力结果都在这堆非常易碎的塑料和金属里面。
 
因为这些文件非常珍贵,DIT或者相机的使用者不会使用普通的复制功能,取而代之的会使用特别的软件将其备份。这些软件会对文件校对,这就像文件的数字指纹,去确保备份到硬盘的文件和储存卡中的文件是完全相同的。

图片 © Logra Studios Photography取自“The Suitcase”.Dir. Abi Damaris Corbin

03 编辑 Edit

无论是需要二十多人的团队还是一个独立艺术家,编辑的过程都是艺术和技术细节之间的平衡

需要16分钟的阅读时间

图片暂时懒得翻译PS 先凑活着看吧 等以后再搞

一旦样片到达了硬盘(或者上传到互联网),剪辑助手就开始做准备,这个过程称为摄取。当所有的文件按预期到达并且声音和元数据都确保已经同步,首先要做的就是复制样片到他们的中央共享储存。

共享式存储

3.1 Shared Storage

除非编辑团队只有一个人,不然你需要让储存能被多个剪辑师共同访问。剪辑助理和主剪辑师会在整个项目中协同工作,所以他们需要能够同时访问相同的文件。

3.1.1 The editorial team

根据项目的不同,团队的规模差异非常巨大。一个三十秒的广告片很少有两个人以上。婚礼商业摄影师通常由一个人来完成所有的剪辑任务,而大规模的电影制作可能需要一大把人。

即使是在好莱坞,剪辑师团队的规模也可以有非常大的差异,从简单的两人到在制作非常复杂的电影的八人十人。

然而,在许多高端的制作中,一个剪辑师通常至少会有一名剪辑助理。

剪辑师是在用什么镜头、第几次拍摄、什么时候剪辑等问题上做决定最主要的人。在许多大型制作的电影中,一部电影中有两名主剪辑师变的越来越普遍特别是当电影制作有非常严苛的时间要求。

为了能够让剪辑师专注于在剧情上,剪辑助理管理所有的数据并让其保持同步。剪辑助手的工作是工作流程中重要的一部分,他们必须比主剪辑师有更深的技术知识。取决于项目的大小,素材的数量,VFX的数量,这也可能同样适用于VFX的编辑。

此部分由Lisa McNamara发表,一名自由职业的写手和剪辑师。

当每位剪辑团队的成员在他们自己的硬盘上有额外的备份,那么保持同步每位成员做的更改就是一场噩梦了。(译者的备注:可以参考参考我写的一些关于使用坚果云+影视后期的文章 一定程度上能在“成员在他们自己的硬盘上有额外的备份”的情况下解决这个痛点 云盘算是一种新的技术)

共享式储存通过允许团队中每一位成员连接一个储存了他们所有的文件的数据服务器来解决这个问题。最简单的共享式存储是一个大小只有一个小的桌面电脑内置4块硬盘,只需要400美元。在高端,一个大型的机房可能有数十架机架式服务器并花费成千上万美元。

图片为Jellyfish的一款硬盘阵列(译者备注:Jellyfish是一家在影视后期这块做的挺大的公司 具体的业务方向不是很清楚),图片由LumaForge提供。

 

阵列的几个重要指标有速度(你写入和读取文件有多快?)、同时连接数(可以有多少人同时访问数据?)、储存容量(你可以存储多少GB或TB?),还有可靠性(如果你的硬盘崩溃了,那么会发生什么?)。

3.1.2 Deep Dive:Shared Storage

共享式储存主要建立在两个概念上:存储和共享(或者技术上来说:联网工作)我们在他们组合在一起之前可以先将它们单独介绍。

存储是一种储存所有文件和常用项目或工作流程的一种概念。他们可能不被储存在同一个地方,因为不同的类型的数据有不同的需求,不同的储存方式有各自的优点特点。

在最基本的存储方式里,数据通常被存储在HDDs或是SSDs。HDD或者说是机械硬盘是一种将数据存储在磁性表面上的一种机械结构设备,并且通过移动磁头来读取或存储数据的。通常来说他们最快大约在200MB/s和5ms的延迟左右。SSD代表着固态硬盘,并且不需要有可移动的部分。SSD在结构设计和接口设计上有一些不同,但是大部分都基于和普通的闪存相似的设计,像是相机内的CF和SD卡。一些SSD使用和快速运转的机械硬盘同样的接口,能够很好的兼容于已经存在的HDD硬盘,方便替换。这些硬件速度受限于SATA的最大带宽600MB/s。其他的SSD使用PCIe通道,形状可以是全尺寸的PCIe,也可以是更小巧的M.2。这些有更大的带宽优势,最大3000MB/s。通常来说HDD在储存大量数据时更加便宜,但是需要一些冗余来确保数据安全。SSD也会出现故障,但是这种现象非常罕见。无论哪种数据恢复都是非常昂贵的。SSD通常是解决高带宽需求的便宜选择,除非你有许多的数据需要储存。


独立硬盘冗余阵列
RAID

在专业的环境中通常会将硬盘组合起来使用以获得更快的速度和更好的数据安全性。这被称为RAIDs,代表独立硬盘冗余阵列。RAID的设计有多种方法,所以它们彼此之前也非常不同。

RAID 0或者说striping技术上没有任何的冗余设计,然而每个文件都被分别储存在每个硬盘中,所以要读取这些文件必须访问每一个硬盘才可以。由于这个过程并行的,所以通常会比不做RAID的单个硬盘读写整个文件要快,特别是读取大文件的时候。但是一个硬盘损坏了,你所有的文件都会丢失,让你硬盘变得无用。在阵列中使用越多的硬盘,那么损坏的风险就更大,所以我很少见到在一个阵列中看到超过4个的硬盘。这个阵列方式通常被用来提供更快的速度来储存可以被恢复的数据,比如备份原始素材或是临时文件,但是现在单个PCIe的SSD的速度远超过它,并且更加便宜、小巧,在大多数的项目中SSD效率更高。

RAID 1或者说mirroring是在写入时不止写入一个硬盘。这个限制就是阵列的容量大小是取决于各个硬盘中最小的那个,但是这种方式数据会非常安全。在写入上这种需要写入到每个硬盘上的方式没有任何优势,但是在读取时可以分别从两个相同的硬盘上读取,性能表现和RAID 0一样。

RAID 4,5 & 6通过使用更大的阵列(至少3个硬盘)来平衡这些优点。他们需要使用更加复杂的控制器,所以同样级别的性能表现需要花费更多。RAID 4除了一个驱动器不被划分存储,然后剩余的计算并储存驱动器上的奇偶校验数据并将其储存在最后一个驱动器上。这允许基于奇偶校验的数据恢复重建任何一块硬盘。RAID 5也差不多,但是奇偶校验数据是取决于区块的,允许所有硬盘进行读取共享,而不仅仅是数据卷。所以RAID 4和RAID 5的容量是阵列中硬盘容量最小的硬盘容量乘以硬盘数减去一的差。RAID 6也差不多,但是有两块硬盘储存了比奇数和偶数更高级的校验数据,即使两块硬盘同时损坏也可以重建数据。RAID 6的容量是阵列中硬盘容量最小的硬盘容量乘以硬盘数减去二的差,通常只被用来在大量硬盘(>8)做阵列的情况。在大多数储存媒体文件时,虽然RAID 5是非常普遍的阵列选择,但RAID6变得越来越流行。这是因为存储的数据价值的上升,而硬盘的价格随着时间的推移而降低。


连接速度
Connection Speed


—————(未完待续……翻译不动了)

译者的吐槽:

写个blog还能学习markdown语法(不学习你连换行都不会)……得,技能树上再点上一个。

受限于个人技术限制,文章内仍有部分排版问题,例如部分图片不能居中显示,各位多多包含了。

 

啊,三个月没更新了……其实这些都是我的存货,都是已经翻译好的内容,但是博客后端编辑文章比较蛋疼(主要是为了要实现折叠这项技术),所以当初就没有全部发上来。

老实说我还有一些存货……(今天先不发了 有点磨人……)

更新日志:

2019-09-24更新内容:

1)1.1.1.1 bit depth

2)1.1.1.1.1 How Bit Depth is Measured

3)1.1.1.1.2 8-bit vs 10-bit

4)1.1.1.2 Chroma Subsampling

5)1.1.1.2.1 Chroma Subsampling Ratios

6)1.1.1.2.2 Chroma Subsampling in Your Workflow

7)1.1.1.3 Codec Compression Techniques(尚未完全更新完成,只更新Codec Compression Techniques的简述部分,其内容中包含的Spatial compression已完成翻译但尚未上传至博客,Temporal compression只完成部分内容的更新

8)有节选原文的部分内容翻译工作但尚未上传,因为内容过于零碎,并由于译者过于劳累(一下午了)所以就先这样吧……下次再见

 

2019-12-14更新内容:

2.0 Prep(不完整)

3.1 Shared Storage(不完整)

3.1.1 The editorial team

3.1.2 Deep Dive:Shared Storage(不完整)

别问为什么都是不完整,问就是“我懒”。

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