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本文整顿自芒果 TV 吴刚强在 Techo 大会的分享。上面，让咱们一起回顾下吴老师在 Techo 大会的精彩演讲内容。
原文作者：吴刚强 整顿编辑：王天云；@Aceyclee
大家好，我叫吴刚强，来自芒果 TV，十分荣幸收到腾讯云的邀请来和大家分享芒果 TV 在腾讯云 Serverless 上的落地摸索及实际。
明天的分享，次要从目前 Serverless 的易用性以及出于对资源的耗费和老本的思考，心愿能为做相似业务落地的同学提供肯定的参考。
我本次的分享次要分四个局部，第一个是芒果 TV 简略介绍；第二个是音视频编解码业务的简述及倒退现状；第三是引入 Serverless 联合当前，咱们在此期间做的事件；第四是布局及瞻望。
芒果 TV，在座各位都比拟相熟，它是湖南广电下的视频平台。大家熟知的《高兴大本营》、《明星大侦探》、《歌手》、《爸爸去哪儿》等等这些节目，尤其是在往年推出的自制节目《乘风破浪的姐姐》，十分火爆。
芒果 TV 作为湖南广电双核驱动的策略主体之一，是国内 A 股首家国有控股的视频平台。通过这么多年的倒退，取得十分多的光荣。
芒果音视频编解码业务
上面我简略介绍下咱们团队承当的业务，次要有以下几个方面：
在自有内容的音视频播出里，每天有海量视频的生产，耗费咱们很大的计算资源。每天解决的量从 240P 到 4K 等不同清晰度、超 50 余种格局，蕴含 AVC、HEVC、MPEG 等多种编码格局。
而在 UGC 方面，咱们须要疾速将创作者的内容出现给用户，给创造者带来收益。这一块目前咱们有一部分还是在用腾讯云的点播服务，前期逐渐往 Serverless 下面迁徙。
主观感兴趣视频编码的钻研
上面我分享一下主观感兴趣视频编码的钻研，它是基于视觉冗余原理和对编码器引擎深度优化，绝对原生 X264、X265 编码软件等同主观画质降低码率 40% 以上。
第一，咱们进行后期的预处理，通过剖析这个视频动静复杂度、场景、镜头等，自适应匹配到 RDO 编码曲线最佳性价比码率，从而实现在不升高主观画质的体验上，去降低码率达到 30% 以上。
第二，主观感兴趣的区域编码。图二，是咱们人眼聚焦的点在小汽车下面，能够看到一个人开着车的动作，利用人眼视觉感兴趣区域关注特点，通过芒果自研基于 AI 的主观感兴趣区域预测模型，领导编码器在不同区域的编码品质权重调配，等同主观体验降低码率 15% 以上。
第三，视频编码图像增强技术，自主研发的系列编码图像优化技术，在不减少码率前提下，达到超过源片画质的体验晋升。
咱们在后面看到的是编码的算法钻研，而在宏大的音视频解决平台的版本迭代过程中，咱们还有很多的钻研。
芒果音视频转码平台产品迭代
从 2015 年起开始第一代，基于 Hadoop 的 MapReduce 计算实现，它处理量比拟少，随着业务的疾速倒退，前期咱们发现该架构扩大比拟艰难。
第二代，是基于 mesos 的分布式资源管理框架，这个时候咱们的业务曾经有所增加，日处理量失去晋升，尤其是 2016 年芒果提出独播的策略，音视频内容须要疾速生产上线，在此基础上实现了视频分段转码。
第三代，是在 2019 年的时候，因为引进 AI 技术和咱们图像优化技术，引入这些办法后，因而采纳 K8S 来实现资源的调度，自研调度及工作流编排。而到往年因受到疫情的影响，咱们视频的量增长的十分疾速，尤其是在 UGC，超过以前十倍以上的量，引入了 Serverless 的后，疾速的实现了集群的扩容，疾速去提供咱们所须要的计算资源。
Serverless 的价值
第一个场景，咱们为什么要去用这个 Serverless，在此之前，后面的几位大咖曾经分享过。从下图咱们能够看到，从左到右云端计算的倒退，云计算始终在提高的。
右边是咱们晚期是物理机托管，到云主机到容器的呈现，到当初 Serverless 的呈现，曾经失去十分的倒退。
晚期的物理机和云主机和容器的特点，决定了 30% 的工夫是处于低负载的状况。而芒果晚期视频的转码，大略有上百台服务器，在本地 IDC 机房。白天资源严重不足，但到凌晨则处于低负载，服务器资源无奈正当应用，而现在采纳 Serverless 当前，可能保障咱们资源失去正当利用。
Serverless 可能给咱们带来哪些价值呢？
- 疾速部署、弹性伸缩灵便的按量应用，升高业务应用瓶颈。
- 按应用场景实现工作的多地区调度能力，依据用户起源去调用每个区域资源正当应用。
- 云上备份容灾机制，实现业务的不间断运行。
- 在确保性能的根底上省钱省事的目标。
芒果 Serverless 落地实际
上面介绍下咱们在引入 Serverless 当前的落地实际。总体来讲，咱们在 Serverless 落地的实际包含以下几个方面：
第一、音视频转码
刚刚做了简略介绍了，咱们在云端利用 Serverless 实现音视频转码，它只须要简略的三步就能够达到:
第一步，创立函数，部署自研编码器资源包、部署转码逻辑。
第二步，配置 COS Bucket 触发器，对源视频实时处理加工；旁路生成日志和监控、反对告警。
第三步，对转码后的视频回传 COS，并散发到自建 CDN 或腾讯 CDN 节点。
它的外围劣势次要是在于凭借云函数弱小的联动能力，可能将咱们视频上传以及视频解决和加工，还有视频提取还有存储场景可能有机联合为一体。
第二、反对灵活处理
能反对自定义转码函数，本身编码器可能疾速部署下来，补救独自服务，云服务的盲点。
第三、平滑迁徙
线上 UPGC 内容采纳的云厂家的点播服务，编码器处于不可控的状态。而采纳 Serverless 后可能平滑迁徙咱们本人的转码零碎，把自研的编码器迁徙下来，可自在调节所需参数，达到优化视频品质的目标。
第四、降本增效
这是最大的长处，可能大量升高咱们老本，咱们在上线当前，计算资源的 老本升高了百分之四五十以上。
咱们原有的音视频转码架构，须要本人监控各项指标，比如说 CPU 和内存，还有网络带宽。咱们通过触发器，去调动云服务器的装置镜像去接入计算平台，这个有一个比拟大的问题，它这里延时比拟高。
第二，咱们启动当前，什么时候开释资源也存在很大的问题，造成大量计算资源的节约。而所以采纳 SCF 当前，就能够使用云函数主动扩容的形式去应答大量用户申请，同时腾讯云实现了实时监控，比如说内存、并发，网络带宽。
芒果业务场景：自研的 DAG 工作引擎反对函数编排
目前咱们在应用云函数过程当中，一个比拟艰难的点，咱们编排了十几个函数或者是几十个函数后，发现把函数串联起来的时候，有一点艰难。
因而前期咱们通过自研的 DAG 工作引擎来实现，它反对咱们本地任务调度的同时，去反对 SCF 的编排，解决了函数之间的联动调用，能够从图片看到，一个视频进来咱们要提出它的水印，提取音频，或者是前面要做视频的封装，而不同的封装格局，为了节俭这个资源，会将转码进去的文件做不同的转封装输入。
芒果业务场景：视频魔术手
另外一个业务场景，就是视频魔术手。在应用芒果 TV APP 的时候，用户看到一个精彩片段或者是本人喜爱的明星片段，想把片段分享进来，须要对视频做裁剪。
实现的计划有两个，第一个从客户端去实现，第二个从服务端实现。
咱们在调研的过程当中发现，在客户端实现的时候，思考用户设施的计算资源，还有他可能有一个弱网环境下，导致内容上传呈现问题，因而咱们从服务端去实现，采纳云函数 SCF 解决来解决。客户端、浏览器或者是 APP 小程序申请生成片段时，利用 SCF 解决后将视频地址返回给用户播放，再分享进来。传统服务端实现须要思考负载平衡，然而这次咱们采纳 SCF 后可能动静去扩缩容，成本低，而且用户没有任何申请的时候，不要领取费用任何费用。
咱们思考视频解决的场景十分耗费资源，用户一次申请须要耗费 4 个外围 CPU，64 核传统的服务器，同时可能解决 16 个用户的申请，如果咱们 QPS 达到 100 的时候，须要大量的服务器去撑持，而在采纳 SCF 后，这是目前咱们做的收益十分大的一个面。
最初，我再总结下咱们在应用云函数当前的理论感触
- 高易用性，咱们只须要实现业务代码的逻辑，无需关怀非性能开发以外的问题，免运维。
- 稳定性，目前稳定性还是十分高的。然而有一个问题，是实时处理的重试解决。
- 快迭代，反对版本号，API 流量自在调配，疾速实现灰度计划。
- 快启动能力，每次在一秒钟之内实现，20 秒以内能实现，当初目前能满足咱们需要。
芒果 TV 音视频转码团队下一步业务布局
Serverless 的架构下用户不必再去关怀运维所须要的资源，咱们间接关注业务代码逻辑，依照工夫耗费领取费用。随着 Serverless 呈现，云函数计算才真正到来了。
思考到咱们将来建设能力，能够将 4K、CPU、AI 能力往下来迁徙，目前来说 GPU 在 Serverless 下面未能实现，但将来可期待。其次是咱们转码架构降级，将来咱们将本地的零碎往上面迁徙，能够帮忙咱们把研发效力晋升。第三个是升高运维复杂度，优化转码老本。尽管 Serverless 还有有余的中央，须要去欠缺。然而凭借 Serverless 本身弱小的劣势，无论是对企业还是开发者来说，它还是具备十分大的吸引力的。
置信随着将来技术飞速的倒退，Serverless 在将来有有限设想的空间。谢谢大家！
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