致力于将视频处理等算法能力移植到移动端，并支持跨平台的算法模型调度。 项目中通过调度后台实现调度资源及调度链路管理，移动端在底层使用c++实现跨平台的调度能力API，供上层调用。同时使用线程池及内存池等优化，提升调度过程中的效率提升及内存优化。

内容源每天提供数十万级别的视频资源，需要对这些资源进行相关算法处理。鉴于内容量巨大且处理时间较长，实时性要求不高，不适合直接通过网络请求调度各算法能力，因此提出离线调度的方案实现海量 视频资源调度处理。

随着需求的演进，选择算法中涉及的场景及选择条件较为复杂，在实现功能的过程中，发现在已有框架开发下会有较大的代码冗余，且逻辑不清晰，不便于维护。为此，通过业务分析，解耦相关条件，使用状态机的模式对代码进行重构，并且重构前设计完善的测试用例，用于保障重构前后的功能延续性。此外，对重构后代码进行了性能优化，使用pprof工具分析火焰图，通过池化对象降低大对象频繁创建销毁造成的内存消耗。