关于腾讯云:用户案例-腾讯小视频转码平台云原生容器化之路

作者

李汇波，腾讯业务运维高级工程师，目前就任于 TEG 云架构平台部 技术经营与品质核心，现负责微信、QQ 社交类业务的视频转码运维。

摘要

随着短视频衰亡和疾速倒退，对于视频转码解决的需要也越来越多。低码率高清晰，4K、超清、高清、标清适配不同终端和不同网络环境来晋升用户体验，以及水印、logo、裁剪、截图等多样化的用户需要。对于资源的多样化需要和弹性扩缩容也须要疾速响应，而随着公司自研上云我的项目的推动，设施的稳固行和多样性可提供更多抉择，来满足像朋友圈、视频号、广告、公众号等转码业务疾速、稳固、抗突发的资源需要。

服务场景

MTS（Media transcoding service）的定位是点播场景准实时（及离线）视频解决服务。为业务提供分钟级可实现的高清压缩、截图水印、简略剪辑等根本视频解决性能，同时具备向下集成定制画质减少，品质测评等深度性能的能力。

业务开发者定义批量解决模板，当内容生产方上传数据时，触发转码作业输入多规格压缩视频和视频封面，即可发表推送。

背景

微信侧和小视频平台承接着十分多视频文件，而这些视频根本都在转码平台依据业务需要进行解决，为了降低码率缩小老本，升高用户因网络而卡顿等性能。最早转码平台基本上是各个业务保护一个独立集群，集群繁多，集群之间资源也不能相互调度应用，并且单集群容量较小，申请量大的业务不得不部署多套集群撑持。

这给经营带来很大的挑战，须要一套容量下限更大，资源调度更灵便，经营更便捷的平台。而随着公司自研上云我的项目的推动和 TKE 容器化，转码平台须要能疾速对接 TKE 资源，利用公司海量计算资源来满足业务对视频转码的诉求。

建设思路和布局

视频接入和转码过程常常面临多业务突发，在保障业务品质前提下又须要晋升利用率，进步经营的效率。

平台能力建设 ：单集群能力下限进步，业务频控隔离互不影响，资源调度灵便调整

资源管理建设 ：围绕 TKE 容器平台充沛开掘闲暇碎片资源，通过 HPA 错开高下峰弹性扩缩容，晋升 CPU 利用率。与此同时，利用视频接入服务流量高、CPU 使用率低，转码服务流量低、CPU 使用率高特点，通过两种场景混部充分利用物理机资源，避免纯流量集群低负载

经营零碎建设 ：适配业务场景，欠缺变更高低架流程，过程监控告警剔除，建设稳固保障平台

平台能力建设

架构降级

老转码平台架构：

1. 为 master/slave 主从构造，容灾能力绝对较弱，而且受限 Master 性能，单集群大略治理 8000 台 worker
2. 资源调度层面不能敌对辨别不同核数的 worker，导致有些负载高，有些负载低

3. 不可能基于业务维度做频控，单业务突发影响整个集群

新转码平台架构：

1. 合并 Master/Access 模块为 sched，sched 调度模块分布式部署，任一节点挂了可主动剔除掉
2. worker 和 sched 建设心跳并且上报本身状态和 cpu 核数等信息，便于调度依据 worker 负载来分配任务，保障同一个集群部署不同规格 cpu worker 负载平衡
3. 单集群治理能力 3w+ worker，满足节假日业务突增
4. 业务合并到公共大集群，可对单业务进行频控，缩小业务间接的烦扰

架构的降级，平台不再受限单集群能力，日常和节假日顶峰可疾速满足需要，并且业务合并大集群错开高下峰，可资源利用

接入服务 svpapi 降级 DevOps 2.0

借助业务上 tke 东风，小视频平台接入服务 svpapi 实现标准化降级。重要改良包含：

1. 整合原有多变更零碎、多监控零碎、多根底资源管理零碎到智研对立入口，具体包含研发测试、日常版本公布、资源弹性扩缩容、业务监控告警、业务日志检索剖析。通过 CICD 流程屏蔽间接对 TKEStack 操作，安全性更好
2. 模块配置辨别应用场景托管于七彩石，并反对 1 分钟级业务开关切换，反对节假日期间灵便的流量调度和业务流控频控
3. 下半年接入服务打算利用智研监控集群流量程度，联合 TKEStack 依据流量 HPA 能力，实际资源扩容无人值守能力

资源管理建设

具备平台能力后，下一步须要对不同容器规格的资源进行分类并平衡调度，这里次要的难点：

1、业务场景多样性：TKE 集群波及很多，性能规格也各不相同，从 6 核到 40 核都须要能应用

2、资源管理和经营须要思考：Dockerfile 镜像制作，适配 TApp 不同集群配置，容器高低架，运维变更标准等

梳理出 TKE 不同集群下容器配置

# 不同 cpu 规格适配不同环境变量
- name: MTS_DOCKER_CPU_CORE_NUM
  value: "16"
- name: MTS_DOCKER_MEM_SIZE
  value: "16"

# 算力平台亲和性设置，当负载超过 70%，则驱赶该 pod
affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: max_vm_steal
            operator: Lt
            values:
            - "70"

资源调度平衡

转码属于异步工作，解决的每个工作申请工夫是不一样的，并且有状态，所以无奈基于北极星去平衡调度工作，须要平台侧来设计调度策略

1. 基于不同规格 CPU 机器 worker 性能，平衡分配任务
2. 依据不同 worker 版本进行调度，反对小业务疾速版本迭代

在对不同规格容器，通过 Score 和版本来平衡调度

基于调度能力的在不同 CPU 规格上的工作平衡，C6 和 C12 利用率较相近，不会导致大规格容器资源节约

经营零碎建设

转码集群的 worker 资源怎么扩容到对应集群，这里减少了一层资源管理层，须要手动调用将指定的 worker 从集群高低架。对应平台侧开发业余 OSS 零碎，将集群的 sched/worker/ 工作做成页面便于经营，并且封装高低架的 API。而 TKE 跟转码平台其实无任何关联，为了实现解耦，运维侧开发对接 TKE 高低架的性能，制订流程，将 TKE 扩缩容的资源调用 OSS API 实现同步，具体逻辑如图：

TKE 反对北极星服务，将对应的 TApp 关联到北极星服务名，将北极星服务作为不同转码集群扩缩容 IP 的元数据管理，保障 TKE 和转码侧资源的一致性

过程监控

转码平台治理的 worker 有上万台，在运行过程或者新版本公布中不能及时监控容器过程状态是怎么样，通过批量扫描时间太长，不能疾速晓得过程异样状态，因而联合组内过程监控平台，建设转码容器的过程监控告警，异样 worker 通过机器人企业微信、电话告警及时告诉剔除，晋升服务质量

资源利用优化

转码业务目前根本是社交的自研业务，节假日效应突发比拟显著，而且资源需要较大，大部分还是准实时，对于转码耗时也比拟敏感。因而平时在保障速度外，会预留 30%~50 的 buff，而业务凌晨基本上是低峰，因而局部资源在凌晨是节约的。TKE 反对依据零碎指标主动伸缩，并且它计费模式也是依据一天内理论使用量免费，这里咱们基于 CPU 利用率指标，来配置弹性伸缩，低峰时缩容，顶峰时主动扩容，缩小资源的占用，从而缩小老本

弹性扩缩容

依据理论负载节点正本数在凌晨低峰缩容

Workloads CPU 理论应用占 request 百分比峰值可能达到 75% 以上，在保障业务稳固的状况下，晋升 CPU 利用率

成绩小结

目前转码平台从扩散小集群合并的三地大集群，经营能力的晋升 + 资源利用率晋升，正在致力晋升云原生成熟度，截止到 2021 年 5 月。

1. 业务累计接入微信朋友圈、视频号、c2c、公众号、看一看、广告、QQ 空间等外部视频业务，每天视频转码解决 1 亿 +
2. 日常放弃在 70% 左右 CPU 利用率，依据负载主动弹性扩缩容，业务成熟度显著进步

对于咱们

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