智能視頻云發(fā)展關鍵5要素
為了滿足各行業(yè)在視頻時代新的需求和挑戰(zhàn)，智能視頻云至少需要擁有以下5個關鍵要素：
1、穩(wěn)定的網(wǎng)絡傳輸與分發(fā)：直播延遲不高于1s，互動延遲不高于150ms
2、可擴展的海量存儲服務：可以實現(xiàn)業(yè)務層無感知PB級擴容
3、云端媒體的編輯處理：可以在數(shù)秒內(nèi)創(chuàng)建獨立計算實例，執(zhí)行自定義媒體編輯操作
4、視頻內(nèi)容的智能分析：視頻內(nèi)容識別率高于95%
5、完備的權(quán)限控制：徹底杜絕非法拷貝，秒級封禁盜鏈流量
要素要素1：穩(wěn)定的網(wǎng)絡傳輸與分發(fā)：提供流暢的觀看體驗與低延遲的互動
內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡（CDN）的優(yōu)化：在傳統(tǒng)CDN基礎上融合優(yōu)化，建立高質(zhì)量全球節(jié)點，實現(xiàn)直播、點播內(nèi)容的加速分發(fā)，進一步提供秒級首開、低延遲的視頻播放體驗。
實時流網(wǎng)絡（LiveNet）：針對復雜的網(wǎng)絡環(huán)境、高成本的跨運營商服務和邊遠地區(qū)基礎設施落后等客觀因素，基于全球節(jié)搭建全球化實時流網(wǎng)絡，采用軟件定義網(wǎng)絡的方式，動態(tài)制定線路組合并決策調(diào)度最優(yōu)線路。
具備完善的客戶端SDK：智能視頻云需要一整套含推流、短視頻、播放器等多種SDK開發(fā)套件，幫助用戶完成視頻的生產(chǎn)、編輯和消費，同時還能降低移動端應用的開發(fā)難度和時間成本。
利用最新的編解碼技術(shù)和傳輸協(xié)議，減少對傳輸網(wǎng)絡帶寬和質(zhì)量的要求，降低卡頓率，如P2P通信，H.265編解碼，QUIC協(xié)議等。
支持標準的WebRTC協(xié)議棧，降低端到端的延時，實現(xiàn)百毫秒級別的音視頻互動體驗。
要素2：可擴展的海量存儲服務：高可靠易擴展的數(shù)據(jù)安全保障
穩(wěn)健可靠的對象存儲：通過糾刪碼存儲、跨數(shù)據(jù)中心的副本冗余等技術(shù)手段，提供高達16個9的數(shù)據(jù)可靠性，保證每年服務不可用時間低于30s，確保存儲數(shù)據(jù)的超高可用性。
易擴展的技術(shù)架構(gòu)：存儲系統(tǒng)支持動態(tài)擴充存儲節(jié)點，實現(xiàn)存儲需求的彈性收縮，保證PB級別的存儲內(nèi)容可動態(tài)擴容，確保業(yè)務系統(tǒng)聚焦業(yè)務增長，無后顧之憂。
利用邊緣計算和邊緣存儲：將運算和存儲分散在靠近數(shù)據(jù)源的近端設備中處理，無需把數(shù)據(jù)實時回傳云端處理，減少云平臺的工作量。大幅提高效率，降低延遲，成為云平臺的有效補充和和優(yōu)化。
支持低頻存儲特性：將擁有高吞吐量，較高持久性和較低訪問延遲的數(shù)據(jù)存儲在云端，極大降低海量存儲數(shù)據(jù)的企業(yè)運營成本，成本比常規(guī)方案降低60%，訪問延時可控制在50ms以內(nèi)。
要素3：端媒體的編輯處理：快捷多用途云端視頻編輯 快捷輕量化處理：視頻編輯的任務，本質(zhì)上是針對視頻文件的數(shù)據(jù)運算與處理，通過部署靈活的容器化平臺，視頻編輯時需要的物理資源利用率可從40%提高70%以上，發(fā)布效率提升5倍，突發(fā)業(yè)務實現(xiàn)秒級響應。
豐富的多媒體編輯能力：提供視頻轉(zhuǎn)碼、截圖、水印、旋轉(zhuǎn)、切片等多媒體數(shù)據(jù)處理服務，滿足直播、點播等多種實時節(jié)目制作場景，快速完成效果制作，輸出專業(yè)制播內(nèi)容。
要素4：視頻內(nèi)容的智能分析：結(jié)合人工智能發(fā)揮視頻數(shù)據(jù)的最大價值
智能多媒體內(nèi)容識別：通常包含內(nèi)容審核、OCR、場景識別、人臉識別、音視頻處理、圖片處理等豐富功能。同時，面對每天高速增長的數(shù)據(jù)處理請求，彈性擴縮容的內(nèi)容識別平臺能保障服務器免受巨大壓力。
深度學習平臺的數(shù)據(jù)整理：一個高性能的深度學習平臺框架可以輕松完成每日撰寫迭代訓練腳本、新數(shù)據(jù)的增刪和管理、增量學習和迭代學習、搭建半監(jiān)督打標系統(tǒng)、模型的比較和融合等工作，綜合下來，可以減少70%的重復勞動。
海量媒資知識庫體系由視頻結(jié)構(gòu)化模塊，知識圖譜模塊和大數(shù)據(jù)檢索模塊三者組成。視頻結(jié)構(gòu)化模塊完成對視頻中基礎元素和內(nèi)容的提取和整理，將線性的視頻解構(gòu)成可以被碎片化使用的組件；知識圖譜用于將視頻結(jié)構(gòu)化得到的事件、人物、物體、場景等信息的有序梳理，并以便于檢索和關聯(lián)的形式進行存儲和呈現(xiàn)；大數(shù)據(jù)檢索模塊在前兩者的基礎上，提供海量媒資內(nèi)容的高效檢索，可以根據(jù)人物特征、人臉特征、圖像特征、視頻特征及更復雜的組合結(jié)構(gòu)，快速地提供視頻數(shù)據(jù)檢索服務。
要素5:完備的權(quán)限控制：杜絕非法拷貝與盜鏈
完備的防盜鏈機制：無論是直播還是點播，對視頻內(nèi)容的訪問，都需要有完備的防盜鏈機制，常見的防盜鏈方式有referer防盜鏈、時間戳防盜鏈、回源鑒權(quán)等多種，基本上能有效地降低盜鏈風險。同時視頻云還應當對突發(fā)性的盜鏈流量具有感知能力與報警機制，可以快速阻止盜鏈訪問。 可靠的DRM數(shù)字版權(quán)保護機制：除了防盜鏈，內(nèi)容的版權(quán)保護也是視頻云需要提供的能力。常見的方式是對上傳的視頻文件進行轉(zhuǎn)碼和加密，輸出加密后的視頻文件再進行網(wǎng)絡分發(fā)，由終端播放時再解密播放，這樣即可真正實現(xiàn)對內(nèi)容的版權(quán)保護，防止非法拷貝。