LISCHKA.LI

Cinematography

Auteur/autrice : user

  • Article sans titre 9360

    Tout juste de retour de l’AWS Innovate 2025 à Genève et d’événements parallèles pour entrepreneurs à Genève et Lausanne, je suis galvanisé par les perspectives sur la manière dont les entreprises peuvent tirer parti de l’IA, des architectures serverless et d’une approche centrée sur les problèmes pour prospérer en 2025. Des plongées techniques approfondies aux pitchs de startups, un message clair a émergé : l’innovation ne consiste pas seulement à adopter des technologies de pointe, mais à résoudre des problèmes réels de manière efficace et à s’adapter au changement avec intention.

    1. Solutions serverless : Libérez du temps pour l’essentiel

    Imaginez rediriger 75 % de vos ressources vers le développement de votre cœur de métier plutôt que vers la maintenance d’infrastructures. Stephan Hadinger, directeur de la technologie chez AWS, a partagé une statistique frappante : les entreprises technologiques typiques consacrent 70 % de leurs efforts à simplement « maintenir les lumières allumées ». Les solutions serverless comme AWS Lambda renversent cette équation. En facturant uniquement les millisecondes d’exécution de votre code et en s’adaptant automatiquement à la demande, Lambda libère les entreprises pour qu’elles se concentrent sur ce qui compte vraiment. Boris Flesch l’a confirmé à Lausanne. En évitant le fardeau de la construction et de la gestion de serveurs, son équipe a pu se focaliser sur son cœur de métier, favorisant une plus grande efficacité et innovation.

    Hadinger a mis en avant un exemple concret : Bonque Edel a réduit ses coûts de serveurs de 10 000 $/mois à seulement 2 $ en passant au serverless, un changement radical pour les startups, les marketeurs ou les designers qui souhaitent privilégier la création de valeur plutôt que la gestion technique. Cela fait écho à un point plus large soulevé par Hadinger sur les contraintes héritées. Tout comme la largeur de 144 cm des chars romains a influencé les voies ferrées et même les propulseurs de la navette spatiale 2 000 ans plus tard, des choix informatiques obsolètes, comme s’accrocher aux bases de données Oracle, peuvent limiter le progrès aujourd’hui. Le serverless offre une voie pour se libérer de ces contraintes.

    2. Partir des problèmes, pas des solutions

    Un événement de pitch à Lausanne a mis en lumière une leçon puissante : ne commencez pas par un produit, commencez par un point de douleur. Cohen l’a dit sans détour : « Résolvez un problème, et vous avez une entreprise. » Anthony Baschenis, architecte de solutions chez AWS, a renforcé cette idée, notant que même de petites efficacités, comme réduire une tâche quotidienne de 6 minutes à 3, peuvent donner naissance à une entreprise viable. Cette mentalité axée sur les problèmes s’applique à toutes les industries. Dans les RH, les outils d’IA réduisent les biais de recrutement et optimisent la sélection des candidats. Pour les marketeurs, l’automatisation de l’analyse des données libère du temps pour des campagnes créatives.

    Le rapport 2025 sur les tendances de l’IA de Morgan Stanley le souligne : les modèles de raisonnement IA permettent des recommandations contextuelles, optimisant tout, du support client à la planification stratégique. En se concentrant sur les véritables points de douleur, les entreprises peuvent exploiter l’IA pour apporter une valeur mesurable.

    3. IA multi-modale agentique : La prochaine frontière

    AWS Innovate a mis en lumière le potentiel transformateur de l’IA multi-modale agentique, où les systèmes combinent des entrées diverses — comme le texte, les images ou la vidéo — avec la capacité d’agir de manière autonome au-delà de leurs propres limites. Jordi Porta et Jerome Bachelet ont souligné que la véritable puissance réside dans les modèles qui intègrent la multi-modalité avec des capacités agentiques. Amazon Bedrock, par exemple, unifie l’accès à plus de 170 modèles, permettant aux agents de s’adapter aux conditions changeantes et d’exécuter des flux de travail complexes.

    Prenons l’exemple d’Amazon Q, un expert métier alimenté par des plugins agentiques. Lors d’une démonstration, Q a analysé un CV par rapport à une description de poste, évalué les candidats et suggéré des questions d’entretien. Avec un plugin Salesforce, il a créé des dossiers directement à partir de requêtes. Par ailleurs, Amazon Nova Act a démontré une navigation agentique, parcourant le site d’Amazon pour ajouter des articles au panier, tandis que Nova Sonic a permis des interactions vocales avec des capacités similaires. Ces outils illustrent comment les agents multi-modaux peuvent interroger des données, agir en conséquence et fournir des résultats là où les utilisateurs travaillent déjà, comme sur Slack ou des plateformes e-commerce.

    Pour les entreprises, cela signifie résoudre des problèmes avec une flexibilité sans précédent. Un agent orchestral sur Bedrock, par exemple, peut coordonner des plans de voyage en équilibrant les préférences personnelles (par exemple, une fille végétarienne) et les besoins professionnels (par exemple, vols et hôtels), générant un plan sur mesure. C’est l’IA en tant que partenaire proactif, pas seulement un outil.

    4. La disruption exige un engagement envers le changement

    La devise de Nexthink — « disrupter, réinventer, transformer » — capture l’essence de l’innovation. Pivoter ne signifie pas abandonner des idées ; il s’agit d’évoluer avec engagement et une communication claire. Leur conseil ? Construisez là où les utilisateurs sont déjà, comme avec des intégrations Slack plutôt que des interfaces complexes, et traitez votre modèle économique comme un prototype vivant. Pour les entrepreneurs, cela signifie rester natif du cloud pour éviter les fardeaux d’infrastructure et se concentrer sur les problèmes des clients. Comme Nexthink l’a souligné, « l’IA est là pour rester — utilisez-la pour tout ce que vous faites. »

    Cela rejoint les idées d’Assad de Pictet Asset Management, qui a décrit l’utilisation de l’IA pour rationaliser la recherche d’investissement et les comparaisons de contrats, et l’accent mis par David Bloch sur des stratégies de données modernes pour accélérer la valeur commerciale. La disruption exige de la flexibilité et une volonté d’adaptation.

    Perspectives pour 2026

    Alors que l’IA devient la « nouvelle électricité », les entreprises en 2026 devront pleinement adopter les architectures natives du cloud et l’IA agentique pour rester compétitives. Les solutions serverless comme AWS Lambda démocratiseront davantage l’innovation, permettant même aux petites équipes de se développer sans les fardeaux d’infrastructure. Les agents multi-modaux, comme ceux alimentés par Amazon Bedrock, évolueront pour gérer des tâches de plus en plus complexes — pensez à orchestrer des flux de travail entiers, de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement à des expériences client personnalisées, avec une intervention humaine minimale. La mentalité axée sur les problèmes restera cruciale : les entreprises qui identifient et résolvent des points de douleur de niche, même minimes, se tailleront des marchés défendables. Comme le suggère le parcours de pivot de Nexthink, la flexibilité et une conception centrée sur l’utilisateur définiront le succès, avec des outils alimentés par l’IA intégrés là où les utilisateurs travaillent déjà, comme Slack ou les CRMs. D’ici 2026, les entreprises qui traiteront l’IA comme un partenaire proactif — plutôt qu’un simple outil — mèneront la charge pour redéfinir les industries.

    Quatre points d’action

    Les leçons de Genève se résument à poser de meilleures questions et à agir de manière décisive. Voici comment avancer :

    1. Adoptez le serverless pour réduire les coûts et vous concentrer sur la croissance.
    2. Résolvez de vrais problèmes, même petits — le raisonnement IA le rend évolutif.
    3. Exploitez l’IA multi-modale agentique pour agir sur les données et fournir des solutions là où les utilisateurs sont.
    4. Engagez-vous dans le changement, en traitant l’IA comme la nouvelle électricité pour alimenter chaque aspect de votre entreprise.

    Comme l’a dit le Dr Andrew Ng, « l’IA est la nouvelle électricité ». En 2025, il ne s’agit pas seulement d’adopter l’IA, mais de l’utiliser pour résoudre des problèmes, agir intelligemment et transformer notre façon de travailler.

    — Ramon Lischka

  • Article sans titre 9097

    Flux de travail agile de marketing vidéo aligné sur un objectif

    Le « Flux de travail agile de marketing vidéo aligné sur un objectif » est un processus structuré et collaboratif qui intègre l’objectif axé sur la mission d’une entreprise avec des insights centrés sur le client, un travail d’équipe interfonctionnel et une production vidéo rapide basée sur les données. Il met l’accent sur l’agilité, la technologie et une prise de décision simplifiée pour créer efficacement du contenu vidéo percutant, tout en gérant les ressources et les risques. Ce flux de travail garantit que les équipes marketing et les producteurs vidéo livrent des vidéos destinées aux clients qui résonnent avec les audiences, atteignent des objectifs mesurables et s’adaptent au fil du temps.

    Le nom s’inspire de « The Ultimate Marketing Machine » (HBR, 2014) par Marc de Swaan Arons, Frank van den Driest et Keith Weed—mettant en avant le « Marketing axé sur un objectif » (alignement sur la mission), « l’Agilité et la Rapidité » (exécution rapide), et la vidéo comme outil clé. « Flux de travail » reflète sa conception actionable et étape par étape pour la production vidéo. source

    Pourquoi utiliser cette stratégie ?

    Alignement avec l’objectif

    Garantit que les vidéos reflètent la mission fondamentale de l’entreprise, renforçant l’authenticité et la confiance avec les audiences.

    Focus sur le client

    Utilise les données pour cibler les bons spectateurs avec un contenu qui les intéresse, augmentant l’engagement.

    Efficacité

    Combine agilité et décisions simplifiées pour livrer rapidement des vidéos de haute qualité, optimisant temps et ressources.

    Collaboration

    Intègre les équipes marketing, production et autres pour un résultat cohérent qui soutient des objectifs plus larges.

    Adaptabilité

    Utilise des tests, des retours et une planification des risques pour maintenir un contenu pertinent et résilient dans un marché en rapide évolution.

    Évolutivité

    Repose sur la technologie et les leçons apprises pour rationaliser les processus, le rendant répétable et améliorable avec le temps.

    À qui s’adresse-t-il ?

    Pour les entreprises qui valorisent un objectif (pour se différencier), ont besoin de rapidité (pour concurrencer), et s’appuient sur la vidéo (pour engager). Il convient moins aux industries à évolution lente ou sans mission claire ni focus digital, mais excelle pour les organisations dynamiques et tournées vers leur audience.

    Entreprises de biens de consommation

    Les marques avec une mission forte—comme la durabilité—peuvent créer des vidéos qui renforcent leurs valeurs et connectent émotionnellement avec les clients.

    Startups technologiques

    Les entreprises en croissance rapide avec des ressources limitées peuvent produire des vidéos rapides et intelligentes pour suivre les changements du marché.

    Entreprises de commerce électronique

    Les vendeurs en ligne peuvent créer des vidéos centrées sur le client pour présenter leurs produits et stimuler les ventes efficacement.

    Marques de consommation axées sur le numérique

    Les entreprises très présentes sur les réseaux sociaux—comme la mode ou le fitness—peuvent produire des vidéos rapides et adaptées aux plateformes pour rester pertinentes.

    Grandes entreprises avec plusieurs équipes

    Les grandes organisations peuvent aligner les équipes marketing, ventes et autres pour un contenu vidéo cohérent et impactant.

    Agences créatives

    Les agences peuvent livrer des vidéos sur mesure et efficaces pour divers clients, équilibrant créativité et stratégie.

    Étape 1 : S’aligner sur l’objectif

    • Objectif : Définir l’objectif de la vidéo en lien avec la mission de l’entreprise.
    • Équipe marketing :
      • Partager la mission et les objectifs (par ex., « Promouvoir la durabilité avec cette vidéo »).
      • Définir le résultat souhaité (par ex., « Renforcer la notoriété de la marque »).
    • Producteur vidéo :
      • Poser des questions clarificatrices (par ex., « Quel est le message central ? »).
      • Rédiger une déclaration d’objectif (par ex., « Inspirer des choix durables »).
    • Ensemble : Se mettre d’accord sur l’objectif comme point de référence principal.
    • Temps : 1 à 2 heures (réunion de lancement).
    • Outils : Brief client, déclaration de mission, Zoom.

    Étape 2 : Comprendre le public

    • Objectif : Identifier le public cible et ses besoins.
    • Équipe marketing :
      • Fournir des données sur le public (par ex., « Jeunes spectateurs éco-conscients »).
      • Noter les comportements clés (par ex., « Ils préfèrent les contenus courts »).
    • Producteur vidéo :
      • Examiner les données et demander des précisions (par ex., « Qu’est-ce qui les motive ? »).
      • Créer un persona de spectateur (par ex., « Jeune adulte éco-responsable »).
    • Ensemble : Confirmer le persona et les besoins à cibler.
    • Temps : 2 à 4 heures.
    • Outils : Analyses, insights des réseaux sociaux, recherches client.

    Étape 3 : Recueillir les contributions interfonctionnelles

    • Objectif : Aligner la vidéo sur les objectifs globaux de l’entreprise.
    • Équipe marketing :
      • Obtenir des contributions d’autres équipes (par ex., « Les ventes veulent mettre en avant une fonctionnalité clé »).
      • Les transmettre au producteur.
    • Producteur vidéo :
      • Suggérer comment intégrer les contributions (par ex., « Je mettrai cette fonctionnalité en avant »).
      • Soulever des préoccupations (par ex., « Est-ce que cela va changer le ton ? »).
    • Ensemble : Se mettre d’accord sur les éléments essentiels à inclure.
    • Temps : 1 à 3 heures (réunion ou échanges par e-mails).
    • Outils : Slack, tableaux de projet, notes d’équipe.

    Étape 4 : Brainstorming et conceptualisation rapide

    • Objectif : Développer rapidement une idée approximative de vidéo.
    • Équipe marketing :
      • Donner une direction créative (par ex., « Rendez-la dynamique »).
      • Fixer une échéance rapide (par ex., « Concept d’ici demain »).
    • Producteur vidéo :
      • Rédiger un storyboard ou un plan (par ex., « Histoire client de 30 secondes »).
      • Partager pour obtenir des retours.
    • Ensemble : Affiner le concept en une seule itération.
    • Temps : 4 à 6 heures.
    • Outils : Outils de croquis, Google Docs, papier.

    Étape 5 : Planifier avec des données, la technologie et les ressources

    • Objectif : Façonner la vidéo avec des données et la technologie, en tenant compte du budget.
    • Équipe marketing :
      • Partager les données des vidéos précédentes (par ex., « Les clips courts fonctionnent mieux »).
      • Définir les plateformes et les limites budgétaires (par ex., « 5 000 $ maximum »).
    • Producteur vidéo :
      • Ajuster en fonction des données (par ex., « Coupe de 15 secondes »).
      • Proposer une technologie rentable (par ex., « Images d’archives au lieu d’un tournage »).
    • Ensemble : Finaliser le format, l’approche et le plan de ressources.
    • Temps : 2 à 3 heures.
    • Outils : Analyses, logiciels de montage, feuille de budget.

    Étape 6 : Constituer l’équipe

    • Objectif : Assembler une équipe efficace et légère dans les limites du budget.
    • Équipe marketing :
      • Définir les besoins (par ex., « Script et visuels ») et les ressources (par ex., « Utiliser notre éditeur »).
      • Approuver la taille de l’équipe et les coûts.
    • Producteur vidéo :
      • Assigner les rôles (par ex., « Je dirige, ils filment »).
      • Identifier les lacunes (par ex., « Besoin d’un freelance ? »).
    • Ensemble : Finaliser l’équipe en restant rentable.
    • Temps : 1 à 2 heures.
    • Outils : Email, contacts, suivi budgétaire.

    Étape 7 : Produire une vidéo test

    • Objectif : Créer un brouillon pour tester.
    • Équipe marketing :
      • Choisir le public test (par ex., « Abonnés sur les réseaux sociaux »).
      • Définir les métriques initiales (par ex., « La moitié doit la regarder jusqu’au bout »).
    • Producteur vidéo :
      • Filmer et monter une version rapide (par ex., « Teaser de 15 secondes »).
      • Livrer pour les tests.
    • Ensemble : Réviser et approuver pour le test.
    • Temps : 1 à 2 jours.
    • Outils : Caméra, logiciel de montage basique, partage de fichiers.

    Étape 8 : Tester, affiner et réduire les risques

    • Objectif : Améliorer la vidéo et prévoir les imprévus.
    • Équipe marketing :
      • Tester la vidéo (par ex., « Publier en ligne, suivre les vues »).
      • Partager les retours (par ex., « Le client veut un rythme plus rapide »).
    • Producteur vidéo :
      • Analyser les résultats (par ex., « Couper la partie lente »).
      • Planifier des solutions de secours (par ex., « Tournage supplémentaire si refusé »).
    • Ensemble : S’accorder sur les changements et un plan de gestion des risques (par ex., « Temps de montage supplémentaire si nécessaire »).
    • Temps : 1 à 2 jours (test + affinage).
    • Outils : Plateformes sociales, formulaires de retour, outils de montage.

    Étape 9 : Finaliser la vidéo

    • Objectif : Produire la vidéo finale sans accroc.
    • Équipe marketing :
      • Approuver le concept (par ex., « Bien—juste ajuster le rythme »).
      • Fournir des retours rapides (un seul tour).
    • Producteur vidéo :
      • Filmer et monter la version finale (par ex., « 60 secondes, soignée »).
      • Appliquer les changements et finaliser.
    • Ensemble : Valider la version finale.
    • Temps : 2 à 5 jours.
    • Outils : Équipement professionnel, logiciel de montage, guides de marque.

    Étape 10 : Lancer, mesurer et itérer

    • Objectif : Diffuser, évaluer et améliorer en fonction des résultats.
    • Équipe marketing :
      • Lancer la vidéo (par ex., « Publier sur les réseaux sociaux, site web »).
      • Suivre les KPI (par ex., « 10 % d’engagement, 5 000 vues »).
    • Producteur vidéo :
      • Fournir les fichiers dans tous les formats (par ex., « MP4, vertical »).
      • Proposer des ajustements (par ex., « Plus d’appels à l’action la prochaine fois »).
    • Ensemble : Examiner les performances et planifier les itérations (par ex., « Version 2 avec des coupes plus rapides »).
    • Temps : 1 à 2 heures (lancement), analyse continue.
    • Outils : Plateformes d’hébergement, outils d’analyse, email.

  • Understanding AI Model Quantization on Arch Linux

    Understanding AI Model Quantization on Arch Linux

    Les modèles d’IA, notamment les réseaux neuronaux profonds, exigent souvent des ressources computationnelles et une mémoire importantes, les rendant peu pratiques pour les appareils en périphérie ou les systèmes légers. La quantization réduit la précision des poids et des activations des modèles — par exemple, de flottants 32 bits (FP32) à des entiers 8 bits (INT8) — en échangeant une légère perte de précision pour plus de vitesse et d’efficacité. Sur Arch Linux, avec ses outils à la pointe, vous pouvez expérimenter diverses techniques de quantization pour optimiser les modèles. Ce guide présente les concepts de base et les méthodes courantes de quantization, adaptés à un environnement Arch.

    Prérequis

    Vous aurez besoin d’un système Arch Linux fonctionnel, de connaissances de base en Python, et d’une familiarité avec des frameworks d’IA comme PyTorch ou TensorFlow. Un modèle pré-entraîné (par exemple, un modèle de vision PyTorch) est utile pour les tests. Un accès au terminal et un espace disque suffisant pour les dépendances sont présumés.

    Configuration de l’Environnement

    Installez Python et PyTorch, un framework populaire avec un support intégré pour la quantization, ainsi que pip pour les paquets supplémentaires.

    sudo pacman -S python python-pip python-pytorch

    Vérifiez l’installation de PyTorch en consultant sa version dans Python.

    python -c "import torch; print(torch.__version__)"

    Pour le support GPU, installez pytorch-cuda si vous avez une carte NVIDIA et CUDA configuré.

    sudo pacman -S python-pytorch-cuda

    Comprendre les Bases de la Quantization

    La quantization réduit la largeur de bits des nombres dans un modèle. Les modèles en pleine précision utilisent généralement des flottants 32 bits (FP32) pour les poids et les activations. Les modèles quantifiés peuvent utiliser des flottants 16 bits (FP16), des entiers 8 bits (INT8), voire moins, réduisant la taille du modèle et accélérant l’inférence. Trois approches principales existent : la quantization post-entraînement (PTQ), l’entraînement conscient de la quantization (QAT), et la quantization dynamique.

    Quantization Post-Entraînement (PTQ)

    La PTQ applique la quantization après l’entraînement, convertissant un modèle FP32 pré-entraîné en une précision inférieure comme INT8. C’est simple et ne nécessite pas de réentraînement, mais la précision peut légèrement diminuer. Testez-la avec un script PyTorch utilisant un modèle ResNet18 pré-entraîné.

    import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()
quantized_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'resnet18_ptq.pth')

    Cela quantifie dynamiquement les couches linéaires en INT8. Exécutez-le et comparez la taille du modèle.

    ls -lh resnet18.pth resnet18_ptq.pth

    Entraînement Conscient de la Quantization (QAT)

    La QAT simule la quantization pendant l’entraînement, permettant au modèle de s’adapter à une précision réduite. Plus complexe, elle préserve mieux la précision que la PTQ. Voici un exemple minimal de QAT avec une étape de fausse quantization.

    import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import prepare, convert
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.train()
qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = qconfig
prepare(model, inplace=True)
# Simuler une boucle d’entraînement (non montrée)
model.eval()
quantized_model = convert(model)
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'resnet18_qat.pth')

    Insérez une boucle d’entraînement avec vos données avant la conversion. La QAT produit souvent des modèles plus petits et rapides avec moins de perte de précision.

    Quantization Dynamique

    La quantization dynamique quantifie les poids statiquement mais calcule les activations dynamiquement à l’exécution. Légère, elle convient aux modèles avec des opérations linéaires lourdes. L’exemple PTQ ci-dessus utilise cette méthode — notez la spécification {torch.nn.Linear}.

    Comparer les Effets de la Quantization

    Évaluez la taille et la vitesse d’inférence après quantization. Chargez les modèles original et quantifié, puis mesurez le temps d’une inférence exemple.

    import torch
import time
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
model.eval()
quantized_model = torch.load('resnet18_ptq.pth')
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
start = time.time()
model(input)
print(f"FP32: {time.time() - start:.3f}s")
start = time.time()
quantized_model(input)
print(f"INT8: {time.time() - start:.3f}s")

    Des tailles réduites (par ex., ~40 Mo à ~10 Mo) et une inférence plus rapide (souvent 2-3x) sont typiques, bien que la précision nécessite une validation avec votre jeu de test.

    Dépannage

    Si la quantization échoue, assurez-vous que PyTorch prend en charge les couches`couchespour les couches personnalisées peuvent ne pas être quantifiées). Vérifiez les erreurs de dépassement avec INT8 — la QAT peut aider. Pour les problèmes GPU, confirmez la compatibilité CUDA ou revenez au CPU.

    python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

    La quantization sur Arch Linux vous permet d’alléger les modèles d’IA pour le déploiement, équilibrant efficacité et précision avec des outils fraîchement issus des dépôts.

  • Photography Backup System on Arch Linux via SSH

    Photography Backup System on Arch Linux via SSH

    Photographers rely on raw files and edited images as their lifeblood, making off-site backups essential. On Arch Linux, rsync over SSH paired with cron offers a secure, automated solution to mirror your photo library to a remote server. This guide configures a photography backup system optimized for large files, leveraging Arch’s lightweight tools and SSH’s robust security to protect your work.

    Prerequisites

    A remote server with SSH access and ample storage is required, along with basic terminal skills. Your photo collection—likely in ~/Photos or similar—should be ready to sync. Both local and remote systems need rsync; the remote server must also support SSH.

    Installing Core Tools

    Install rsync for file transfers, openssh for secure communication, and cronie for scheduling on your Arch system.

    sudo pacman -S rsync openssh cronie

    Activate cron to enable automated tasks.

    sudo systemctl enable crond
    sudo systemctl start crond

    Securing SSH Access

    For secure backups, set up SSH key authentication. Generate a key pair and transfer the public key to the remote server. Use a strong passphrase for added protection.

    ssh-keygen -t ed25519 -C "photo-backup"
    ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub user@remote-server

    Verify seamless access and lock down SSH by disabling password logins on the remote server’s /etc/ssh/sshd_config (set PasswordAuthentication no and restart sshd).

    ssh user@remote-server

    Prepare a remote directory, such as /backup/photos, with appropriate permissions.

    ssh user@remote-server 'mkdir -p /backup/photos && chmod 700 /backup/photos'

    Writing the Backup Script

    Create a script to sync your photo directory to the remote server, optimized for large raw files. This uses rsync’s compression and incremental transfers to save bandwidth.

    #!/bin/bash
# photo_backup.sh
SOURCE="$HOME/Photos/"
DEST="user@remote-server:/backup/photos/"
rsync -avzh --progress --delete -e "ssh -i $HOME/.ssh/id_ed25519" "$SOURCE" "$DEST"

    Save as ~/photo_backup.sh, make it executable, and test it. The -z flag compresses data, ideal for raw files, while –delete ensures the remote reflects the source.

    chmod +x ~/photo_backup.sh
    ~/photo_backup.sh

    Automating with Cron

    Schedule nightly backups at 1 AM by editing your crontab, logging results for monitoring.

    crontab -e

    Insert this line.

    0 1 * * * /home/user/photo_backup.sh > /home/user/photo_backup.log 2>&1

    Check cron’s status to ensure it’s operational.

    systemctl status crond

    Validating the Backup

    Confirm the backup’s integrity by comparing file counts or sizes.

    find ~/Photos/ -type f | wc -l
    ssh user@remote-server 'find /backup/photos/ -type f | wc -l'

    Simulate a sync to spot discrepancies without changes.

    rsync -avzh --dry-run --delete -e "ssh -i $HOME/.ssh/id_ed25519" ~/Photos/ user@remote-server:/backup/photos/

    Troubleshooting

    If transfers fail, review the log for rsync or SSH errors (e.g., key rejection). Test connectivity and permissions.

    cat ~/photo_backup.log
    ssh -v user@remote-server

    Monitor remote storage and adjust as your collection grows. This setup delivers a secure, efficient backup system for photographers on Arch Linux.

  • Claudia

    Postulez pour travailler avec Claudia

    Claudia est un mannequin international, actrice et visage de la publicité.

    Avec plus de 10 ans d’expérience dans les domaines de la mode, du portrait, de la beauté et des rôles d’actrice, elle possède un large éventail d’expérience.

    Elle a travaillé avec de nombreux photographes talentueux, et sa carrière inclut également des apparitions dans des productions Netflix et des collaborations avec des agences de mannequins classiques.

    Claudia apporte professionnalisme, routine et fiabilité, combinés à une véritable passion pour le métier de mannequin. Elle se décrit comme authentique, naturelle, fiable, ponctuelle et sans complications – des qualités qui en font une partenaire de confiance pour chaque projet.

    Claudia se réjouit de travailler avec vous !

  • Firmenevent Dübendorf

  • Production vidéo et photographie pour l’inauguration d’un nouveau centre de fitness à Zurich.

    Mitarbeiterportraits

    Die Mitarbeiter finden Gefallen an den Portraits

    Breakdance

    Gruppenfitness

    Crossfit & Kraftsport

    Marathon / Tower Run

    Abendprogramm