共计 2438 个字符，预计需要花费 7 分钟才能阅读完成。
作者：西流、筱姜
“ 北京冬奥会在开赛的第四天便成为了历史上收视最高的一届冬奥会，其转播内容总生产量将达 6000 小时，超过平昌冬奥会的 5400 小时。关注北京冬奥会的人群比往届都多，北京冬奥会在寰球收视预计将超过 20 亿人次。” 这是奥林匹克播送服务公司（OBS）首席执行官伊阿尼斯·埃克萨科斯在 2 月 10 日公布的一组数据。毫无疑问，北京冬奥是近一个月世界网络中的 “ 顶流 ”。
寰球观众对观看北京冬奥会赛事的热情高涨，让赛事转播视频备受瞩目。通过浏览赛事亮点缩略图，观众能够在泛滥转播视频中疾速找到本人感兴趣的内容。对于转播商来说，如何简略疾速的对海量赛事直播视频做实时处理，在不同工夫点上生成缩略图是一个难题。
Serverless 撑持赛事转播锁定冬奥亮点
视频缩略图是在视频中某一帧动画的缩略图，相当于将视频的封面或其中一帧的画面内容转换成了图片文件，选取的视频缩略图可能把视频中亮点画面突出显示，疾速抓住用户眼球，进步点击播放率，赛事视频缩略图与一般视频缩略图有些不同，须要对海量视频做更为疾速实时的抓取。
函数计算反对的客户须要对北京冬奥会的海量较量直播视频进行实时处理，在直播视频里的不同工夫点上做截屏(专业术语 “ 视频图片采集 ”), 客户的需要如下：
- 须要定时事件触发截屏操作
- 客户只想集中精力在具体的逻辑开发，外围视频截图逻辑代码量不大，须要疾速实现开发
- 客户不心愿治理部署虚拟机 / 物理机，心愿越简略越好
- 客户须要这个外围业务逻辑具备弹性高可用，免运维
通过应用阿里云函数计算（FC），用户开发了视频截图的外围业务代码，开发成本低，一键部署，即失去了一个弹性高可用免运维的直播视频截图服务，帮忙实现冬奥视频亮点实时抓取。
图片图片仅展现视频缩略图成果
其实早在 2021 年东京奥运会期间，就有转播公司通过阿里云函数计算（FC）视频缩略图服务完满撑持直播赛事实时锁定精彩亮点了。在奥运会的 15 天期间内，产生了数千万次函数调用，FC 保障了该服务弹性高可用。
稳固应答爆发式峰值流量，实时进行多媒体解决
私有云 Serverless 架构具备应答爆发式峰值流量的长处。函数计算是阿里云提供的 Serverless 计算平台，函数计算能够依据申请量动态分配执行环境，毫秒级调度计算资源，确保在负载高时保持稳定的延时，在负载低时有较高的资源利用率，且只会对代码运行时应用的计算资源付费。函数计算还能够与对象存储服务无缝集成，能够不便地对存储在对象存储中的图片进行实时处理。
1、函数计算视频直播截帧服务
在北京米连科技有限公司旗下相亲交友产品伊对 App 的业务场景外面，视频直播是最为重要的环节，基于视频直播这个骨架，能够融入线上红娘等多类翻新业务模式，这也对视频直播的内容平安提出了极高的要求。不论是本身通过 AI 技术对视频直播内容进行智能剖析，还是应答监管的要求，都须要在每一路视频直播流开始后，依据固定频率对视频进行截帧，并通过对立的审核服务对截帧生成的图片进行解决。
在这个需要外面，截帧服务承当着要害职责，这个服务不仅须要通过 FFmpeg 命令对每一路直播视频流进行截帧操作，还须要将生成的图片保留到对象存储 OSS，并将截帧信息写入到 Kafka。这样上游的截帧服务就能从 Kafka 上拉取截帧信息，并从截帧信息中失去图片在 OSS 中的地址，从而实现对于图片的审核。在这个架构中，引入 Kafka 是为了通过异步解决机制缓解审核服务在业务高峰期的负载。
伊对 App 应用函数计算，用户无需洽购与治理服务器等基础设施，只需编写并上传代码。函数计算会主动筹备好计算资源，弹性地、牢靠地运行工作，并提供日志查问、性能监控和报警等性能。借助函数计算 FC，能够疾速构建任何类型的利用和服务，并且只需为工作理论耗费的资源付费。之前截帧业务的架构只须要做很小的调整，就能迁徙到函数计算平台上来，以享受 Serverless 的价值。
2、函数计算图片实时处理服务
以新浪微博为例，业务的急速增长对微博的原有技术体系造成了极大的冲击。如何在用户量飞速增长、热点事件流量激增及申请有显著波峰波谷的状况下，既不影响用户体验，又不减少服务器老本投入是微博开发人员的事不宜迟。
函数计算的弹性扩容、事件触发、按量付费的个性与微博一拍即合。新浪微博决定应用函数计算部署图片解决业务。
新浪微博应用函数计算的弹性扩容、事件触发、按量付费的个性部署图片解决业务，将用户上传的图片存储到对象存储中，编写函数实现个性化的图片解决。当微博的用户通过客户端获取图片时，申请通过阿里云 CDN 回源到函数计算，函数从对象存储中下载原图，依据客户端类型 (比方不同的手机型号) 实时处理成预期规格的图片，并将后果图片返回，极大缩小存储老本。
函数计算毫秒级伸缩计算资源确保利用在热点事件产生时仍能保障稳固的延时，用户体验齐全不受拜访次数的影响。通过函数计算运行图片解决服务，微博实现了继续的老本节俭。再也不须要为平滑解决业务顶峰带来的流量激增而提前预留大量闲置机器资源，同时因为不须要保护简单的机器状态，工程师能够集中精力与产品团队单干减少业务价值，而不是花工夫治理基础设施。
总结
Serverless 技术毫无疑问将会承当更多的责任，让用户更快更好的构建利用。应用 Serverless 架构能够笼罩很多场景，这里只是介绍了几个图片解决的场景。Less is more 把事件交给牢靠的平台（比方云厂商）去做，让开发者能够更加聚焦本身的外围业务价值，是 Serverless 始终所推崇的理念。
极速上手 Serverless
随着 Serverless 热度一直升高，越来越多人冀望在理论工作中能疾速上手。为了让更多 Serverless 初学者真正学会 Serverless 理论知识，在工作中依据须要灵便利用 Serverless 技术，阿里云 Serverless 团队推出技术图谱，本课程蕴含机频、入手试验、电子书、直播、开源我的项目多种形式内容，让各位开发者即学即用，跑步入场享受 Serverless 技术红利。点击 “ 浏览原文 ” 即可学习！
