《雲端運算架構技術與實踐》連載22：2.4.7 媒體雲

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雲端式計算總體架構下的媒體雲解決方案2-35所示。

 

圖2-35媒體雲解決方案架構子系統組合

媒體雲解決方案依託雲端運算平台的彈性計算叢集，彈性儲存叢集，分布式結構化儲存服務，以及分布式訊息佇列服務，為廣電系統電視台企業提供高效率的媒體儲存、編輯及緩衝加速的計算與儲存資源託管服務。

媒體雲採用雲平台的關鍵驅動力來源於面向公用媒體傳播的廣播電視行業（包括國家及地方電視台、廣播電台）從類比傳統卡帶式儲存向全面的數位媒體化方向發展演化過程中，對數字化內容與雲資料資訊進行大規模集約化儲存、處理以及分發的需求。這些需求包括：針對媒體的採集、編輯、播放控制、音視頻媒體轉碼、管理等。目前國內外業界（如中科大洋，索貝等）已紛紛推出針對媒體採集編播的專業化軟體。這些軟體重點聚焦於解決媒體內容資源的應用程式層的業務處理。但是，這些軟體在對底層的伺服器及儲存硬體基礎能力提升方面仍然缺乏積累，比如：增強伺服器儲存硬體的使用效率，如何以更低的成本提供更大儲存空間、處理能力以及I/O吞吐頻寬，可靠性容災能力，以及按照業務需求分配彈性可伸縮的資源集區等。只有將上述專業化的媒體管理軟體與雲平台能力緊密結合，才能實現媒體資料中心基礎設施硬體資源使用率的提升，實現節能減排，獲得最優的軟硬體整體性價比。

雲端運算平台對於媒體雲資料中心的核心價值在於：

海量儲存能力：來源於各種片源的音視頻媒體內容資訊本身的持久化儲存，由於資料量龐大，儲存周期長（3個月），採用傳統的Scale UP模式的RAID控制方式儲存在性價比方面已越來越難以滿足媒體雲規模化運營的需求。同時，媒體雲的多項業務，尤其是視頻/音頻媒體的編輯製作以及線上播放，都對儲存與計算資源之間的高I/O吞吐率（IOPS/MBPS）提出了更高要求。滿足這些需求依賴於引入支援無級水平擴充的Scale Out雲端儲存。雲儲存的成本與容量成正比，I/O屯出律且支援跨機櫃，跨伺服器，乃至跨資料中心的容災可靠性。

跨業務共用的計算、儲存資源共用與均衡：針對媒體雲應用程式層軟體的不同業務類別（采、編、播、存、管等）在同一時間段的資源佔用情況差別巨大的特點，通過引入雲平台，採用統一的資源集區平台支撐資源的自動調整、動態錯峰削穀與負載平衡，通過SOA Web Service/REST介面與應用程式層軟體互動實現自動化的資源管理能力，平均資源佔用率可以從20%提升到70%以上。

並行計算與海量處理能力：針對媒體雲普遍所需的不同的視頻格式之間的動態轉換（TS, H.264, MP4, AVI, RMVB等）需求，由於媒體檔案尺寸龐大，計算能力需求密度高，通過最大限度提高編解碼的並行度，可充分利用可獲得計算資源對大媒體檔案分而治之，有效縮短編碼處理所需時間，以資源換取時間，大幅度提升業務處理效率。其他諸如廣告推送等增值業務，也可依賴於並行資料分析與處理平台實現基於使用者消費行為曆史資料分析的智能化與自動化的廣告策略制定與發布。

分布式緩衝與加速：為緩解廣大互連網使用者點播熱點多媒體內容引發巨量頻寬需求與有限互連網廣域串連頻寬的矛盾，需要在媒體雲資料中心對媒體內容進行分區並自動識別使用者訪問熱點，熱點內容被自動推送到分布式網路節點緩衝供使用者就近訪問來緩解集中訪問的頻寬壓力。緩衝的內容與雲資料中心的源內容會定期同步以保證使用者看到的內容為最新內容。

 

《雲端運算架構技術與實踐》連載22：2.4.7 媒體雲