之所以能够在点播服务的基础上根据A站的需求增加附加功能 , 是因为阿里云的视频点播服务是模块化和标准化的 。对于A站来说 , 可以按照自己需求去选择相应服务能力 , 这样不仅能够满足业务快速发展的稳定性 , 而且也不需要投入很多运维或技术方面的人力做视频点播基础技术能力的研发 , 只聚焦于核心业务 。
目前 , 飞哥所带领的A站技术团队主要工作已经不再围绕点播服务展开 , 而是A站后端开发、业务迭代 , 运营、产品、市场等方面相关技术的落地 。
钛媒体了解到 , A站在经过的半年左右的技术打磨之后 , 已经进入了平稳运营阶段 , 视频播放更流畅了 , 不宕机了 , 用户量快速增长 , 日上传视频数明显上升 。
【vod指的是什么模电 vod指的是什么】“虽然进入平稳运营阶段 , 但A站跟阿里云还在保持每周一次的面对面交流 , 一是确保客户质量达到预期 , 二是看看原有的服务是否需要作出变更 , 以及A站在不同的时间段是否有新的需求产生 。”吴国钊向钛媒体表示 。他透露 , 近期 , A站与阿里云正在沟通一款新的防盗链功能 , 希望能够继续提升A站在视频内容防护能力 。(本文首发钛媒体 , 作者/秦聪慧)
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Facebook 是如何对视频进行编码的?3据 Facebook 2020 年第四季度财报披露 , 截至 2020 年 12 月 , Facebook 日活跃用户平均达到 18.4 亿 , 全年月度活跃用户达到 28 亿 , Facebook 应用家族(Facebook、Instagram 等)月度活跃用户平均达到 33 亿 。Facebook 的体量如此庞大 , 由此不难想象 , 该平台要处理的视频量级有多大 。那么问题来了 , Facebook 是怎么处理如此海量的视频的?
人们每天在 Facebook 上传数以亿计的视频 。为了保证每一段视频的传输质量(最高分辨率和尽可能少的缓冲) , 不仅要优化我们的视频编***以及压缩和解压视频以便观看 , 还要优化哪些编***用于哪些视频 。但是 , Facebook 上庞大的视频内容也意味着要找到一种有效的方式来实现这一目标 , 并且不会消耗大量的计算能力和资源 。
为解决这一问题 , 我们采用了多种编***以及码率自适应技术(Adaptive Bitrate Streaming , ABR) , 根据观众的网络带宽选择最佳的收看质量 , 从而提高收看体验并减少缓冲 。不过 , 尽管 VP9 等更先进的编***提供了比 H264 等老式编***更好的压缩性能 , 但它们也会消耗更多的计算能力 。如果把最先进的编***应用于上传到 Facebook 的每个视频上 , 从纯粹的计算角度来看 , 效率会很低 。这就是说 , 我们需要找到一种方法来确定哪些视频需要用更先进的编***来编码 。
现在 , Facebook 通过结合效益 - 成本模型和机器学习模型 , 解决了对高质量视频内容编码的巨大需求 , 这使得我们能够优先考虑对观看率高的视频进行高级编码 。如果能预测哪些视频将会受到高度关注 , 并进行编码 , 我们就能减少缓冲 , 提高总体视觉质量 , 让 Facebook 上可能受到流量套餐限制的用户观看更多的视频 。
但是 , 这项任务并不像让最受欢迎的上传者或者拥有最多好友或粉丝的内容跳到最前面那样简单 。还有一些因素需要考虑进去 , 这样我们就可以在 Facebook 上为人们提供最好的视频体验 , 同时也保证了内容创作者的内容在这个平台上仍然被公平地编码 。
过去 Facebook 是如何编码视频的?传统上 , 一旦视频上传到 Facebook , 就会启动 ABR 过程 , 原始视频很快就会重新编码成多种分辨率(比如 360p、480p、720p、1080p) 。当编码完成时 , Facebook 的视频编码系统将尝试使用更先进的编***(如 VP9)或更昂贵的“菜谱”(recipe , 视频行业术语 , 用于微调转码参数) , 例如 H264 veryslow 的配置文件 , 尽可能压缩视频文件 , 从而进一步改善观看视频的体验 。各种转码技术(使用不同的编解码类型或编解码参数)在压缩效率、视觉质量和所需的计算能力方面存在着不同的权衡 。
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