Об этом проекте

Tdarr V2 — кроссплатформенное распределенное приложение для транскодирования, разработанное для автоматизации управления перекодированием и ремаксингом медиатек. Система состоит из двух основных компонентов: Tdarr_Server (центральный процесс) и Tdarr_Node (рабочие узлы, которые могут работать на одном или разных устройствах). Узлы поддерживают Windows, Linux (включая ARM/ARM64), macOS и Docker, а также типы рабочих процессов с использованием GPU и CPU. В системе используется архитектура стека плагинов, где каждая библиотека имеет свои собственные настройки транскодирования, фильтры и расписание. Плагины представляют собой условные модули JavaScript, способные фильтровать файлы по кодеку, типу носителя, возрасту, разрешению, размеру и другим параметрам. Доступные действия включают транскодирование с помощью HandBrake или FFmpeg (с базовыми или пользовательскими аргументами), стандартизацию аудио, добавление или сохранение аудиопотоков, а также ремаксинг контейнеров. Сообщество предоставляет готовые плагины по адресу https://github.com/HaveAGitGat/Tdarr_Plugins. Ключевые особенности: - Планировщик с поддержкой 7 дней и 24 часов в сутки, включая наблюдатель за папками - Обнаружение зависших рабочих узлов и балансировка нагрузки между библиотеками и дисками - Поддержка аппаратного транскодирования (NVIDIA через среду выполнения контейнеров) - Поиск по свойствам среди сотен атрибутов файла - Статистика библиотек и отчеты о задачах - Протестировано на фиктивной библиотеке из 1 000 000 файлов - Интеграция с рабочими процессами Sonarr/Radarr Типичные варианты использования включают конвертацию H.264 в HEVC (H.265) для экономии 40–50% места, стандартизацию контейнеров до MP4, удаление ненужных субтитров или аудиодорожек, добавление стереоаудио AAC для совместимости и очистку метаданных. Интерфейс создания плагинов позволяет строить цепочки фильтрации и действий без программирования, тогда как разработчики могут писать новые плагины на JavaScript. Tdarr спроектирован с акцентом на модульность, параллелизм и масштабируемость, что делает его подходящим решением как для домашних медиа-серверов, так и для автоматизации крупных медиатек.