作者：刘志勇本文来自新浪微博怎么发视频平台资深架构师刘志勇在 LiveVideoStackCon 2018 讲师热身分享，并由 LiveVideoStack 整理而成

本文从设计及服务可用性方面，详细解析了微博怎么发短视频高可鼡、高并发架构设计中的问题与解决方案

今天与大家分享的是微博怎么发短视频业务的高并发架构，具体内容分为如下三个方面：

• “微博怎么发故事”业务场景架构设计

我们是隶属于微博怎么发研发部视频平台研发部门的技术团队平台研发是微博怎么发的核心部门之一，包括大家熟知的微博怎么发视频在内的微博怎么发所有核心业务的基础平台架构、用户关系体系等都依赖微博怎么发平台研发部门的技術支持

我们的团队主要负责与视频相关的上层业务也就是视频微博怎么发、“微博怎么发故事”以及短视频和直播，其中直播包括常规嘚直播与直播答题等新玩法

同时我们还负责底层视频平台的架构搭建，包括文件平台、转码平台、配置调度中心与媒体库

我们致力于鼡技术帮助微博怎么发从容应对每天百万级的视频增量与其背后多项业务的多种定制化需求。

我们的业务场景主要是应对热门事件的流量暴涨例如明星绯闻、爆炸性新闻等势必会让流量在短时间内急剧增长的事件。

如何从架构上保证流量暴涨时整体平台的稳定性如果只昰简单地通过调整服务器规模解决，流量较小时过多的服务器冗余带来成本的浪费流量暴涨时过少的服务器又令平台服务处于崩溃的边緣。

比较特别的是我们面临的问题与诸如“双十一”这种在某一确定时间段内流量的可预见式高并发有着本质的不同，我们面临的流量暴涨是不可预见的因此通过哪些技术手段来妥善解决以上问题，将是接下探讨的重点

以上是基于微博怎么发的过去已经公开数据量级，非近期内部数据微博怎么发视频是一个多业务接入的综合平台，你可以在微博怎么发上看见现在市面上的各种玩法

这就导致我们即將面临的并不是某个垂直业务领域的命题，而是一个构建在庞大体量下的综合性命题这就导致现有的通用技术框架无法妥善解决我们所媔临的难题。

因为一些开源方案无法顺利通过技术压测所以我们只能在开源方案的基础上进行自研与优化才能得到符合微博怎么发应用場景需求的技术解决方案。

微博怎么发的短视频业务被称为“微博怎么发故事”上图展示的是“微博怎么发故事”的展现形态。这是一個布置在微博怎么发首页一级入口上的模块主要展示的是用户关注的人所上传的 15 秒内的短视频。

我们希望强调其“即时互动”的属性視频只有 24 小时的有效展示时间。不同用户的视频按照时间轴在上方排序多个视频可依次观看、评论、点赞等。

“微博怎么发故事”业务場景架构设计

上图展示的是这项业务的微服务架构：在接口层我们混布了 Web API 与内部的 RPC 请求

在这里我们并未集成具有实际意义的门面层，而接下来的服务层集成了许多微服务每个微服务集中在一个垂直功能上并可对外提供接口，这里的门面层主要作用是聚合一些微服务并对外提供综合性接口

除此之外还有一些依赖服务例如用户关注、也需要依赖于其他部门的 RPC 服务；最后的存储层则是集成了 Cache 与 db 的标准方案。

囿人曾问到：微博怎么发短视频业务的高并发有多高假设我关注了 500 名好友，如果有好友发布一个视频就会在“微博怎么发故事”头像列表上显示一个彩圈用以提示我去观看

如果我想知道自己所有关注的 500 个人所发的视频内容，假设首页每秒刷新十万次那么需要每秒钟五芉万的 QPS。

除此之外我们还需要确定视频是否过期、视频发送顺序等实际的资源层读取量将远远高于五千万。

在构建解决方案时我们思考：可以借鉴微博怎么发之前的 Feed 解决方案我们不会进行无意义的重复性工作与思考。

即使短视频与 Feed 都具有首页刷新与关注人发布消息聚合嘚特点但以用户列表为形式，强调进度续播与即时互动的短视频和以内容列表为形式强调无阅读状态与永久保存的微博怎么发具有本質的区别。

面对一般的 Feed 应用场景可以使用以下两种模型：

Feed 推模型是指将用户上传发布的内容推送至每一位粉丝这种方案具有很大的弊端。由于用户尚未达成一定规模早期的微博怎么发以 Feed 推模型为主导。

而现在一个大 V 用户的粉丝数量普遍都是千万级别如果依旧使用 Feed 推模型则意味着千万量级的内容推送，在难以保证千万份推送一致性的情况下势必会为服务器带来巨大压力。

微博怎么发的业务强调的就是強时效性下的内容一致性我们需要确保热点事件推送的瞬时与一致。

除了从技术层面很难确保千万级别内容推送的时效性与一致性由於用户上线状态的不统一，为离线的用户推送强时效性的内容无疑是对服务器等资源的巨大浪费为了避免以上麻烦我们必须改变思路。

Feed 拉模型：拉取关注的人并实时查询状态及内容综合微博怎么发的庞大用户体量、数据写入开销与确保一致性三方面，我们决定选择 Feed 拉模型

如何通过 Feed 拉模型应对如此规模庞大的 QPS？首先我们采用了分布式缓存架构在缓存层集成了数据分片并将缓存通过哈希算法合理分片，の后再把缓存去切片化并进行存取

其次我们使用了独有的多级缓存方案也就是 L1、 Master 、Slave 三层缓存方案。

L1 是一个热度极高容量极小的缓存我們称其为“极热缓存”，其特点是便于横向扩展

假设 L1 只有 200MB 缓存，我们使用 LRU 算法通过热度分析把访问最热的数据存储在 L1 中；之后的 Master 与 Slave 的缓存空间则是 4GB、6GB比 L1 大很多倍。

因为微博怎么发的流量比较集中于热点事件中某几位明星或某个新闻小容量的 L1 可进行快速扩容；在发生热門事件时利用云的弹性自动扩容从而分担热点事件短时间激增的流量压力。

由于自动扩容时 L1 仅占用每台缓存中很小的空间扩容的速度就會非常快，通过这种手动或自动的瞬间弹性扩容来确保服务器稳定承受热点事件背后的数据激增量

第二层的 Master 与 Slave 具有比 L1 大好多倍的缓存空間，主要用于防止数据冷穿

虽然 L1 主要承担的是热点数据，但却无法确保一些短时间内不热但在某个时间段热度突然高涨所带来的流量短時间爆发时服务器的稳定性

而 Master 与 Slave 作为 L1 的逻辑分组可有效防止数据过冷，在这里我们采用的是 HA 多机房部署

例如图中的的两台 IDC，我们称左邊为 IDC-A右边为 IDC-B。缓存层的 Master 与 Slave 是主从同步的关系双机房的缓存互相主从同步。

这里的“互相主从同步”是指 IDC-A 的 MC 与 IDC-B 的 MC 之间进行双向同步互为主从

因为在进行双机房部署时需要均衡两个机房的流量负载，在缓存层需要使用 LRU 算法进行热度分析

如果我们将流量分为两份并传输至兩个机房，通过每个机房的 IRU 算法得到的热度信息有一定失真

如果我们在缓存层做相互同步后每个机房的 MC 都是一个全量的热度算法，那么兩个机房的 L1 基本可实现同步计算得出的热度信息一定是准确的只有保证热度信息的准确无误才能从容应对流量激增与整个系统的高可用性。

在这里需要强调的是实际上我们在选型上使用的是 MC 而未使用 Redis。

MC 对于纯简单数据 KeyValue 的抗量远大于 Redis；MC 采用预分配内存的形式放置 Key，Value也僦是把内存分成若干组相同数据区域，实际上就是若干个数组

这种特殊结构使其在数据定位数组寻址与读写上的速度非常快；这种结构嘚缺点是：一旦缓存的数据出现变动就会出现即使内存留有空余但数据依旧无法存储的现象。

由于这种问题的存在MC 不适用于存储变动大、Value 跨度大、业务多变的数据。

而 Redis 作为单线程方案一致性更好，但在超大规模简单 KeyValue 读取上速度比 MC 是要差很多的。

除了上述方案之外我們还采用了弹性扩缩容。实际应用中基于成本的考量我们无法部署大量的服务器，于是我们采用了自研的 DCP 弹性扩缩容平台

首先，我们嘚自有机房有一些共享机器资源可在特殊情况下动态弹性扩充以应对增加的流量压力

当然，这部分机器的性能是有限的当数据量超过┅定阈值后我们就会接入阿里云并利用我们与阿里云的混合云 DCP 方式构建一层弹性软平台用于自动扩容承担流量压力。

除了弹性扩容我们同時也采用了定时扩容的逻辑在每天晚高峰时段进行扩缩容从而确保整体服务的稳定性。之所以这么做主要是为了在保证用户体验的前提下尽可能节约成本。

需要强调的是扩容对速度的要求十分严格。只有扩容的速度越快流量峰值来临时可承受的数据量越大，才能确保整体服务的高可用因而我们也在努力优化扩容的速度。

我们的 DCP 平台上也有晚高峰固定时段扩缩容与突发流量临时扩缩容通过如流量監控等的自动化容量评估来判断服务器荷载，并通过自动化任务调度妥善解决突发流量对服务器的影响

当然，为了保证服务器整体的健康与稳定我们也在其中集成了微服务熔断机制，其原理类似于家用电表中的保险丝可在过载的情况下迅速自动熔断。

系统会定期进行洎我评估并确定每个服务的最大荷载假设将熔断值定为 3000QPS，那么当 QPS 超过 3000、超时或异常时服务即会迅速熔断并关闭从而确保其他资源的安铨稳定。

通过这种框架级、细粒度的自动降级机制系统失败隔离能力可被有效提高，避免了雪崩式的链式宕机事件的发生在熔断的同時，自动扩容也会同步运行

熔断之后系统会不断更新服务流量荷载，一旦扩容完成或者服务还能继续承受流量即可重新恢复工作这种熔断机制同样也是为服务器扩容争取时间。

扫描添加小编微信备注“姓名+公司职位”，加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友們共同打卡学习！

本文来自新浪微博怎么发视频转碼平台技术负责人李成亚在LiveVideoStackCon 2017上的分享由LiveVideoStack整理成文。李成亚分享了微博怎么发短视频如何提升用户体验、降低成本的思路与实践包括提升短视频发布速度，降低长视频转码时间通过新的Codec减少带宽成本等。

本文的短视频技术跟IM的单聊、群聊、朋友圈里的小视频是类似的东覀文中针对短视频的相关优化实践可以为您的IM小视频开发提供一定的参考和借鉴意义，希望对您有用也感谢分享者李成亚。

- 即时通讯開发交流3群：[推荐] - 移动端IM开发入门文章：《》

李成亚：新浪微博怎么发视频转码平台技术负责人15年加入新浪微博怎么发，曾参与微博怎麼发混合云体系建设在互联网后端服务研发及架构方面有多年的实践经验，关注高可用高并发，云生态等领域

我所在的团队主要负責微博怎么发短视频从客户端的转码上传到服务端的转码存储的整条服务链路。今天主要向大家分享我们团队在短视频方面有关视频编解碼的实践与探索

这是一个简单的交互图，表示典型的生产者、消费者和服务方之间的关系其在平台中关心的重点也会有所不同，在这裏需要强调的是我们今天主要讨论通过技术手段改进优化服务并为消费者带来更加完善的产品体验，关于用户内容的部分并不在此次讨論的范畴

简单总结了一下平台中每方关切的重点：

生产者关心视频的发布速度，也就是用户通过微博怎么发客户端发布一段视频从点擊发布按钮开始到其他人能在微博怎么发上看到此视频所需要时间的长短； 消费者关心视频的观看体验，例如是否卡顿流量消耗等； 服務方关心平台的服务质量。

5.1 发送流程与关键性问题

先来看发布速度首先向大家简单介绍一下用户通过微博怎么发客户端发送视频的流程。

客户端是一个iOS或Android平台应用：

首先在客户端我们会对视频做一次压缩，其目的是缩小视频体积； 接下来视频经过转码后会被作为一个整體文件单独上传至Web  Server； Web  Server接收后会将视频上传到存储服务同时在服务端触发转码操作。

此服务端转码的目的是：

1）视频规范化统一输出格式，排查视频错误； 2）视频标记处理为视频添加水印或标识； 3）自动截图。接下来服务端转码后也会把此视频文件上传至存储服务最後提示用户视频发送成功。

我想大家可以很明显地看出来这里有三个关键性问题：

1）整个视频发布是一个串行的过程意味着一旦其中任哬一个环节出现问题都会导致整个操作的失败； 2）服务端转码慢。因为曾经的服务端转码是一次性转码我们为了减小视频压缩的体积使鼡了一个比较复杂的算法。 3）长视频发布的速度非常慢曾经在微博怎么发上发布一段最长一小时的视频，其延时可达到好几个小时

后來我们重写或者重构了每条链路上一些关键节点的服务代码。

下面我来介绍一下几个关键的技术优化点

1）在客户端我们会将编码与上传匼并到同一个流程里，我们在客户端中集成了一个监控编码器的线程以监测编码器完成Gop数据编码的数量；一旦此数量累计到一定阀值后会觸发客户端的上传操作客户端将这部分数据进行单独分片并上传至Web  Server，在Web  Server收到所有分片之后会进行Merge操作最后上传至存储服务。

2）我们在轉码端集成了一个调度模块此模块会在发布阶段为视频做一次低复杂度的编码以缩短视频的发布延迟；当完成这次低复杂度转码后调度器会进行一次更高复杂度的转码，此转码完成之后会原播放链接会被替换整个操作流程对用户而言是无感知的。

3）对长视频采取分片并進行转码其大概过程是：首先一个输入的视频会被分离成音频轨和视频轨。

其次依据其GOP视频轨会被切割成不同的分片，一个分片中可能包含多个GOP但一个GOP不会被分在不同的分片中，以避免最终视频合并时出现丢帧而导致视频观看卡顿的问题

最终分片完成后，每一片会被调度器分发到不同的转码器同时进行转码

此时调度器会开启一个监听线程去监听此视频所有分片的转码任务，一旦调度器监测到最后┅个分片已经处理完成便触发一次Merge操作把视频流的所有分片合并成一个视频，最后再和音频轨合并为一个完整的输出视频

上述流程中峩们主要做了以下三点优化：

1）客户端：将编码与上传合并为一个操作； 2）服务端：分等级转码。在发布阶段只进行简单复杂度的快速编碼； 3）对长视频进行分片并行转码这里的两个关键点：A：分离音视频。B：按GOP分割视频流

通过上述这些优化，我们可以提升视频平均发咘速度至原来的3倍提升长视频发布速度至原来的10倍以上，以上就是我们在视频发布阶段主要进行的一些优化

下面我想与大家分享一些關于观看体验的优化，分享之前先为大家介绍一下产品形态与观看场景：

这是目前微博怎么发上主流的两个视频类产品左边是一个信息鋶中的视频，其默认播放尺寸比较小而且基本上都以横屏呈现；右边是微博怎么发于2017年初上线的一个新服务“微博怎么发故事”这是一個全屏播放并可添加AR特效的视频产品，以上是微博怎么发视频业务的两种产品形态

观看场景是指用户会在什么样的场景下观看微博怎么發视频。首先在网络环境上可能是Wi-Fi或移动网络；在终端设备上可能是手机、Pad或PC；手机又可依据不同的操作系统、屏幕大小、硬件配置等等进行细分。如果我们只做一些发布阶段的工作用户在不同场景下选择不同产品形态看到的都是同一份文件。这种方案可能在某些特定嘚场景下能够带来比较好的体验但是我相信对于大多数场景这种方案的体验应该都不是最好的，甚至很糟糕

6.1 服务端转码细化

第一项优囮是在服务端进行转码的细化，简单地说就是从原来的一个输出变为多个输出这些输出之间主要的差别大概是以下三个维度：

1）分辨率從低到高。微博怎么发视频服务的分辨率最低是240P最高目前是720P，在未来还可以更高一些；

2）编码复杂度从简单编码到复杂编码；

3）视频格式例如MP4、HLS等等。

我们会在客户端构建一个定制化的下发策略根据产品形态与用户的网络环境、设备类型、屏幕的尺寸等硬件配置来选擇一个符合此场景需求的编码复杂度、分辨率、格式等输出参数。通常情况下我们选择的输出都是此用户在此场景下能够以足够清晰度播放的较低码率视频

接下来要讲的是一种常见方法叫做A/B  Test，大概分为四个步骤：定义指标、选择对照组、变更设置、对比结果 

详细说一下萣义指标。第一个是首帧播放延迟简单说就是从用户点击播放按纽到视频的第一帧画面播放出来所需要的时间，包括下载时间、解码时間、渲染时间等等；第二个是播放失败率；第三个是有效播放率这里我们有两个和播放数相关的统计指标：总播放量就是只要此视频有┅帧被成功播放就算一次，有效播放量是指此视频连续成功播放多长时间例如三秒钟、五秒钟连续的播放。有效播放率就是这两者的比徝

关于选择对照组我们大概有两种方式：第一种是随机选择，就是从所有的微博怎么发用户中随机抽取20%分成两个对照组第二种是按特征选择，可以确定用户具体的某一个特征例如是不是大V用户或粉丝数量处于何种量级，甚至可以按照用户登陆终端设备不同来进行选择

这里我们主要在两方面进行一些区分与调整：第一是编解码参数，以 X264具体来说就是X264的那些编解码参数；第二是下发策略有时候尽管两個用户可能处于同一个场景，但我们依然会下发一个不同的视频并最终看哪个视频的数据表现更好这里其实还有一些其他的调整，例如昰否启用客户端的软编、硬编、或软解、硬解等等

最后就是对比结果，这里主要有两点第一是前文定义的核心指标变化情况是趋于优還是差，第二是客观的视频质量对比；我们也会借助一些开源的工具来客观对比视频本身的指标例如PSNR或者SSIM，这也是A/B  Test的主要内容需要说奣的是，选择对照组、变更设置、对比结果是不断迭代的过程通过不断的去调整各种设置最终达到优化指标的目的。

上图是指在 Wi-Fi 环境下微博怎么发自动播放的一种策略既然是自动播放就涉及到一个问题：播放之前需要先下载视频，那么需要下载多少比较合适呢

一开始峩们采取的是一种叫做“固定长度下载”的方案。简而言之就是每个视频都提前下载一部分固定长度的数据例如265K当时此功能上线之后我們就发现了两个比较明显的问题：第一是视频下载服务器占用带宽有很大的上升。因为自动播放的功能当天的播放量已经上升到之前的兩倍多，其中一部分播放量最终回到视频的下载原站；第二是有部分的视频依然会出现轻微的卡顿感

简单解释一下这两个问题的原因，其实这两个原因都和下载方式不正确有关系带宽占用飙升是因为自动下载导致用户下载得太多，卡顿感是因为自动下载下的内容还不足鉯支撑流畅的播放体验关于第二点需要进行解释的是：我们知道对于一个视频文件，比如说MP4它的一些Meta信息或Moov信息是在头部的，并且此信息的长度与视频本身的长度相关也就是说视频越长这部分的信息提取量越大，所以对于一些短视频自动下载256K可能太多但对于长视频丅载256K又太少。

我们想到了一种固定时间下载的方案简而言之就是对每个视频都先计算好一部分例如前三秒钟的数据大小，我们在服务端轉码的同时会计算出此视频包含的Meta信息、Moov信息、前三帧的MBAT等加起来有多大；在用户浏览信息流的同时和这些信息将与播放链接一起下发至愙户端需要进行解释的是这个3秒是基于我们反复调整测试最终得出的一个最佳值，可以在明显消除自动播放卡顿感的同时控制带宽的占鼡

6.5 提高视频源的质量

之前微博怎么发对发布视频的压缩门槛有了一个质的提升，从480P提高到了720P并且对全部的微博怎么发用户都开放了此權限。我们未来还可能实现1080P的上传可以看到随着分辨率的提升对比左右两个视频画面差距十分明显。

简单总结一下对于观看体验方面的幾项重要优化：

第一是我们依据定制化的下发策略根据用户场景自动下发最符合此场景的视频； 第二是我们使用A/B Test来帮助不断完善几项核心指标从而优化观看体验； 第三是我们实现了Wi-Fi下的自动播放； 第四是提升上传视频的质量。

作为服务提供方的我们比较关心的问题可以概括成一句话：怎么既稳定又省钱地提供高质量的短视频服务这句话有两个关键点：稳定、省钱。为了保证稳定我们做得更多的其实是一些类似于多机房部署等架构方面的工作在此不用赘述。

省钱是指成本优化方面。在这里主要有两个降低成本的思路：

【思路一：保持畫质提高编码复杂度，降低码率】

思路一可以简单理解为一个用时间换空间的方案我们知道随着编解码器的发展，在其编码的复杂度樾来越高的同时带宽与码率是越来越低同等码率下视频质量越来越高。以H.265为例官方给出的比较有代表性的数据是H.265相对于H.264而言其编码复雜度大概提升至后者的10倍，而码率能够达到H.264的50%如此高的一个编码成本提升，如果是在客户端或是服务端进行都是不现实的于是我们构想了一种新的思路：热门视频的极限转码。

思路一优化：热门视频极限转码

简单介绍一下微博怎么发具有一个很明显的热点+长尾的业务特点，可能每天TOP2000或TOP1000部分的视频会占到当天视频播放量的50%以上而绝大部分视频的播放量很低，只能占10%～20%根据此种业务特点，我们提出了這种只对一部分热门视频进行极限转码的方案从而最大程度地节省计算成本，降低带宽消耗

如何判断某个视频是否为热门视频？我们主要从以下两个方面：第一是预判在其发布阶段，我们根据发布方的影响力预判其是否为热门视频在这里我们并没有什么非常复杂的機器学习算法，而是可以简单理解为根据用户的粉丝数作出判断第二是跟踪。可能有些视频在发布阶段并没有被判定为一个热门视频泹是可能因为某位微博怎么发大V转发了他的视频或者因为这个视频本身很有意思从而带来播放量的爆发性增长。在这里我们会有一个程序詓统计某个时间段t内全站播放量Top x的一部分视频；随后这部分中还未进行极限转码的视频会被调度器投放至一个工作队列中进行极限转码。这里的一个小细节是我们的统计时间段t与统计视频数量x都可根据机群的工作负载进行动态调整如果机群整体负载较高，我们会把这两個数值调低以避免热门视频的转码对正常发布视频的转码任务造成过多影响；如果机群整体负载较低我们就可把这两个数适当调大以转碼处理更多低码率视频从而降低带宽成本。

关于方案选择在这里我只是提供一些可供选择的思路，大概是有三种：第一是更换编解码器唎如H.265或AV1；第二是使用一些机器学习的技术进行场景识别判断此视频的类型，从而优化编码过程第三是使用云服务，业内的一些云服务提供商都能提供这种高复杂度转码能力的服务

通过采用对热门视频进行极限转码的方案，我们可以实现20%～40%的码率下降；而在目前所有微博怎么发视频播放量中通过这种高复杂度转码处理的视频的占比可达到一半以上与此同时日带宽节省在一百TB以上。

【思路二：保持画质保持编码复杂程度，降低成本】

思路二是保持画质、保持编码复杂度的同时降低成本上图是一个比较简单的视频转码流程，从视频输叺到解封装再到视频的解码与处理，经过视频的编码最后封装与合并到输出此流程可以说本身已经没有什么优化的余地。

思路二优化：多输出转码

但这里有一个前提就是其输出并不是只有一个而是多个这些输出之间的差别可能就是分辨率或格式，其他的大部分的参数昰一样的所以我们可以复用解码的一个环节：可以看到上图的后半段，在视频流解码完成之后视频会被复制出多份每份会进行单独的視频转码，紧接着复制出的每一个流会与音频流合并成一个单独的输出最终通过此方式我们可以同时转出多个输出。

意义与影响：通过這种方式我们可实现整体转码耗时节省15%左右

7.2 降低集群冗余度

我们都知道现在很多的互联网业务都会面临一个流量明显变化的过程，例如┅天中某个时间段会出现流量的高峰或低谷如果希望集群能够经受住流量高峰的考验就需要保持一个比较高的冗余度，可能需要保持1.5甚臸2倍的冗余才能在流量高峰时段保证互联网服务的稳定进行。

以下是关于此方面我们进行的一些工作

首先，在整个短视频服务的环节Φ整条链路由以下四个服务构成：上传服务、转码服务、存储服务、业务服务。这些服务所需要的配置、运行环境甚至实现语言都是鈈一样的，而每个服务都有自己的流量高峰与低谷这便导致了这样一个问题：如果按传统方式，需要每个服务始终保持一个比较高的冗餘度那么所有服务加起来整个集群的冗余度就会显得非常高，从而造成一些浪费所以我们需要做的是抹除这些服务之间的差异。具体來说是通过最近几年在后端领域很火的Docker技术将包括配置代码在内的整个运行环境打包成一个镜像可以简单理解为一个压缩包；我们所有嘚服务依赖的都是这种Docker服务，只要在机器上安装Docker软件就可以随时启用所需服务通过这种方式可以将之前处于高冗余度下的四个集群转变為一个集群，此机群只要保持一定的冗余度就可完成服务的承载

上图是微博怎么发大致的每天流量变化趋势，最右边那部分是晚8点到次ㄖ凌晨0点的晚高峰可以说几乎每天流量都是以这种趋势变化，晚高峰时段流量会比白天大部分时间段高出20%～30%的样子面对这种情况我们會在高峰时段通过一些公有云服务扩充出的一些计算资源承担这部分高峰流量；当高峰期结束便撤下这些公有云服务以尽可能降低服务的整体成本。

上图是之前鹿晗发微博怎么发公开恋情的半个小时内微博怎么发一些核心服务的流量变化。可以看到从12点的值到最高峰不箌半个小时流量基本翻了4倍。这种量级的上涨是无法通过诸如降级或流量调配等人工干预手段有效应对这便要求我们的服务器必须具备赽速且大批量的弹性扩容能力。当天我们也是从阿里云上紧急扩容了超过一千台的服务器最终将此热点事件造成的流量爆炸性增长化险為夷。

简单总结一下我们在成本优化方面做的一些工作：

首先是对热门视频进行极限转码通过以最小的计算资源去获取最大带宽节省来降低成本； 其次是我们多输出转码，整体上降低一些编码的成本随着发布的视频的质量越来越高，多输出转码降低成本所带来的收益应該会继续提高； 第三是根据业务的流量变化通过一些弹性扩容的手段来动态调整集群的规模

《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》 《》

一线导读：微博怎么发的秒拍、酷燃与梨视频不论从流量、受众、定位、模式、产品功能上，都有非常多的交集如今云剪更是直接入局资讯短视频，双方无疑将面临短兵相接的局面

来源丨 蓝鲸财经记者工作平台

虽然短视频领域遭遇最强监管，但梨视频却喜滋滋的前脚和人民网合作后脚喜提6亿融资，让安全系数更高的资讯短视频成为了新宠

作为梨视频最重要分发渠道的微博怎么发，每天眼看着梨视频收割流量终于也按耐不住内惢的小激动，要进军资讯短视频了……

微博怎么发云剪做“义工”扶持腰部蓝V

微博怎么发云剪其实是一个PGC短视频内容服务平台，为用户提供视频素材获取、视频剪辑和一键分发的服务比起梨视频来说功能还要更丰富。这一系统其实早在2017年6月就已经正式开放但却一直没囿太多水花，近期许多蓝V机构受到微博怎么发方面邀请使用云剪平台，看样子是要发力资讯短视频了

这一猜测也得到了云剪官方工作囚员的确认，“资讯短视频将是未来的方向而云剪是可以承接剪辑和分发作用的平台，所以最近重点在推资讯短视频”

据悉，云剪平囼中每天都会有不少资讯直播的直播流剪辑也有不少要闻热点素材，用户既可以直接进行分发也可以利用后台的剪辑功能，经过二次加工后分发而这些播放量最终都算在用户自己头上。所以从某种程度来说微博怎么发云剪其实更像一个义工，为没有梨视频那样强大PGC能力的机构提供了一个海量的资源库

这对于在资讯短视频这件事上有心无力的不少腰部媒体或机构来说无疑是重大利好。同时为鼓励大镓使用这一平台微博怎么发云剪工作人员告诉记者，后期将会为使用云剪素材的用户匹配资源诸如粉丝头条等。

微博怎么发在短视频賽道上其实起步很早却总是不温不火，倒像是“起了个大早赶了个晚集”。

2015年5月上线的小咖秀是引爆微博怎么发短视频的第一款网红APP当时小咖秀找了不少明星来推广，请他们根据小咖秀提供的经典视频的配音和字幕对口型、飙演技，拍成短视频然后分享到微博怎么發收效良好，一时间各种版本的“金星橙汁儿”刷爆网络

两个月时间内，小咖秀下载量位列AppStore全榜前十、娱乐榜前五评价数量达到了1.2萬余条，同时也为微博怎么发引来了不少流量与话题蹭到小咖秀红利的微博怎么发在2015年11月领投了秒拍和小咖秀的母公司一下科技，助其唍成D轮融资

但无论是微博怎么发还是小咖秀，都是一种中心化的媒体思维因此导致小咖秀的用户对它的认知是围观而非“自己玩”。洏从商业规律上讲明星对单一社交媒体的忠诚度很低，后期风潮略退后渐趋没落，红极一时的小咖秀基本上已经在短视频江湖上不见叻踪影

如今微博怎么发主推的秒拍与酷燃视频在抖音等新生短视频APP的围堵下似乎也显得增长乏力。极光大数据显示头条系短视频矩阵增长迅速，抖音短视频渗透率为16.5%环比增长121.3%，火山小视频渗透率为14.1%环比增长77.2%，西瓜视频渗透率为12.2%环比增长60.4%；秒拍与酷燃的日均活跃用戶和今日头条旗下三款短视频产品的日均活跃用户，已经不在一个数量级

花式短视频玩不好的微博怎么发如今又将目光投向了资讯短视頻，几乎被梨视频垄断的这一战场微博怎么发还有机会吗？

微博怎么发的秒拍、酷燃与梨视频不论从流量、受众、定位、模式、产品功能上，都有非常多的交集如今云剪更是直接入局资讯短视频，双方无疑将面临短兵相接的局面

然而有微博怎么发大V表示：“梨视频還是更具优势一点，毕竟是成熟的内容生产者速度和质量都有保证，（云剪）的素材还需要自己剪成本还是偏高。”

但对于梨视频而訁微博怎么发是它如今最大的流量来源，一旦微博怎么发将这个流量入口堵上梨视频无疑将遭受巨大打击。

事实上目前微博怎么发巳对其它短视频导流进行了一些限制。据虎嗅网报道微博怎么发不允许在正文或者评论中插入外链。一旦插入非微博怎么发链接微博怎么发会将其“降权”或删除。在此基础上微博怎么发未来或进一步抵制其它短视频平台的流量争夺，算法推荐上更倾向自己的亲儿子們

当初蜜月期的头条和微博怎么发还不是你侬我侬，自从2017年8月今日头条内测的“微博怎么发内容源”功能，帮助用户将微博怎么发等岼台发布的内容自动抓取发表到 “微头条”上后二者之间的竞争关系终于浮出水面，微博怎么发直接封了第三方接口

微博怎么发会不會像当初对待今日头条那样对待梨视频呢？

微博怎么发云剪工作人员称“（微博怎么发梨视频）不存在竞品之说，只是希望增加资讯短視频的体量给更多腰部媒体和地方媒体资源。”