【流媒体网】消息：全国范围内，一场关于5G建设的产业大潮被按下加速键。作为5G率先落地的重要应用领域，以4K为代表的超高清视频成为产业链集中布局的新方向。与此同时，5G+4K为大屏电视的未来形态插上想象的翅膀，为IPTV、OTT提供更多的智能赋能新动能。

　　5月8-9日，以“启智 • 视听”为主题的流媒体网第十七届论道暨中国IPTV/OTT视听产业高峰论坛在山东济南举行。8日下午，在主题为“探索*求新5G+4K” 的分论坛上，杭州领智云画科技有限公司技术总监黄福鑫进行了主题为《5G时代对流媒体存储分发带来的挑战和解决方案》的演讲。

　　以下为演讲全文：

　　大家下午好!我是领智云的黄福鑫，主要做的是偏技术，所以一直是在做CDN，做跟大数据相关的一些技术上的事情，而我的分享主要也是基于我们团队在CDN、流媒体相关的一些经验，以及我们在新技术下的一些思考，跟大家做一些汇报。

　　先简单介绍一下领智云，我们是一家成立于2016年的创业公司，核心团队来自蓝汛、阿里等互联网公司，其实就是一些CDN跟视频领域的背景。

　　我们最开始的时候也是从CDN起家，之后立足各行业的视频需求场景，利用AI技术，为客户提供从底层到应用、从视频生产到营销的一站式解决方案，目标成为中国领先的视频AI解决方案提供商，这就是我们团队做的事情。

　　今天我要讲的是5G对于流媒体存储分发带来的挑战。

　　互联网应用带宽变化

　　首先，我们来看一下整个互联网应用带宽的变化。3G的时候，实际上离我们现在还很近，也就是十年前，当时的带宽，主流应用都不到1兆BPS的速率，基本上传图片都有点吃力，甚至很多人应该还记得当时应用里面的典型功能，就是设置图片不显示。

　　到了2013年之后，4G开始兴起之后，它的峰值速率是100兆，但实际上可能只有10兆，十几兆的速率。但是到了现在，5G就要到来了，大家看到这个曲线，是个百倍的增长。

　　现在，我们来看一下5G时代流媒体的数据，这是英特尔的报告，报告里面预测2025年，也就是几年后将迎来一个爆发。未来十年里面，传媒与娱乐产业将争夺累计近3万亿美元的无线营收机会，其中5G网络带来的业务将占到营收机会的近一半(近1.3万亿美元)。

　　预计到2028年，视频会占到整个5G流量的90%，这意味着未来将是视频的时代。所以，我们对于视频这块的存储分发里面每一个技术细节的实践，其实都是非常的关键。

　　从CDN的角度来看，5G+IOT影响下，VR、AR、4K\8K这些都会成为现实。这些是高带宽跟低时延的应用，对于CDN有着很多的要求。本质还是为了提升用户的体验，这些要求更贴近用户，资源共享能力更高，调度更为精准，覆盖网络更广，服务类型更多，部署和应用速度更快，建设成本更低等等。要实现这些特质，现有一些技术手段，包括未来所面临的挑战还是非常大的，甚至还有很多现在技术方案里面解决的并不是很好的。

　　5G对流媒体存储分发的挑战

　　具体我们来看一下在5G时代的挑战。实际上，5G大家现在基本上都比较了解，有三大块场景，分别是增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)、大规模机器类型通信(mMTC)。我们需要注意的是高带宽，它的挑战是一个大流量的爆发，低时延需要注意的是高可靠的通信。这个对于存储分发来说，我们怎么在这种低时延的需求下面做一个高效率分发以及IOT爆发式的增长终端?这是海量数据的存储计算的需求。总结起来，对于我们整个在存储分发领域的挑战，就是大带宽、低时延所带来的问题。

　　具体来看一些问题，在CDN领域里面，我们比较常提的就是第一公里，中间一公里和最后一公里。

　　所谓第一公里，不是这个行业的可能不是很了解，指的是我们内容再生产端这块儿，在CDN里面叫原站，其实就是整个分发网络怎么对接到生产端;中间一公里指的是传输网络，核心骨干网络;最后一公里是面向终端用户的体验下载。

　　在第一公里这块，我们面临的挑战尤其是5G到来之后，带宽极剧增长，视频呈现指数级增长。但是我们数据中心存储容量是线性增长，这里面存在一个很大的不匹配，以及在这种低时延要求下，我们的视频处理能力其实也面临着很大的挑战。

　　从中间一公里来说，我们整个网络怎么满足这种不同场景的业务传输需求。能不能在一些低时延要求，或者对于时延要求不高的做一些KOS控制等，在传输效率和质量之间，我们怎样寻找一个平衡点?

　　最后一公里就是面向终端用户的分发里面，我们怎么面对这种繁多的终端设备带来的计算存储的压力?如果全部都是集中式的计算，这对于网络的消耗会非常大。

　　在这种全民娱乐的背景下，我们大量的视频数据，它的热点非常不集中，传统这种高命中率缓存的特点是不存在的。我们的CDN怎么进行缓存，怎么进行分发?

　　如何应对?

　　这个应对方案总结下现在也就是从第一公里、中间一公里、最后一公里里面各提了几个点，和大家探讨。总结起来，实际上就是AI+边缘。

　　AI，它提供的是包括第一公里里面的流媒体，我们从视频生产的原端怎么做AI?中间在CDN慢慢成为一种管道，管道这块怎么做AI?以及最后边缘上面也有AI的一些需求。

　　最后就是在边缘这块，实际上边缘的存储、计算以及我们这个网络在边缘里面怎么去动态组网?这里面都会是一些解决方案的点。具体来看其中几个：

　　流媒体的AI，这里指的是我们内容生产端。这个实际上更多是内容生产厂商以及视频云服务商和提供商，他们现在都提供了一个比较完整的方案，就包括从底下的硬件基础层，到上面的资源管理调度以及一些引擎框架，包括上面的算法层以及应用，应用里面也包含生产、标注、分发、播放、变现等链条。

　　但这里面更多是视频云服务商所能提供出来的框架。那么，从存储分发的角度来讲，实际上我们是希望能够触及这个算法层和应用层。

　　举一个比较直观的例子。假设我们的CDN也具备一个图像增强的功能，那么我们就可以在原端生产这张图片的时候，把这个质量可以降低一些，可以带来存储空间的降低，以及分发速率成本上面的降低。在CDN最终分发给用户的时候，可以做图像的增强，其实把这个效果又给补回来，最终目的是提升质量，降低成本。

　　然后是行业标准。我们在视频生产端，现在有很多的平台和机构，在这种视频的格式上面，是千奇百怪的。但是，尤其在流媒体内容慢慢爆发之后，不同格式的处理所带来的对于CDN的复杂度，对于存储空间的浪费，以及因为不同文件存多份，不同格式带来的缓存等过程中存在很多问题。

　　回到CDN管道，实际上传统CDN平台的这种管道化，大家已经都接受了，但是怎么在这种管道化的情况下，为上层的业务提供更透明、更高质量、低成本的服务?还是有很多可以做的事情，包括智能的调度。调度就是基于成本和质量的调度，基于AI做更多的预测。现在我们这种网络传输里面，大家一般会用TCP IP、QUIC等按需使用，打破现有的树状分发结构，节点间动态组网。

　　从缓存角度来讲，有了AI之后，我们实际上可以将被动变为主动，就是基于全网热度的内容预推以及基于用户行为AI预测的内容预取，可以提升存储分发的效率。

　　在CDN提供透明质量的方面，我们最看重的是质量的监控。传统的我们通过离线数据的分析，或者针对特定指标的实时监控，如果基于AI的情况下，我们可以基于海量的边缘做一些质量的探测监控，包括google有一个实践，他们基于本身海量的边缘，会去当前网络当中存在的一些长尾去做一些试探，最后能够得到到底是终端出了问题，还是网络出了问题，或者是他们自己的服务出了问题。

　　在CDN平台方面，我们思考的是，可不可以有一个更开放的平台?当前CDN平台由传统单一CDN已经走向融合CDN，但融合的CDN厂商已经很多了。未来，实际上可以有一些方向，比如结点的融合，除了CDN厂商作为它的下游，如果我们有一个物理资源以及结点，可以作为下游加入到网络当中，这种也可以慢慢支持无线的边缘节点。

　　内容上的融合，CDN之间也可以做内容共享，因为在内容数量足够多的情况下，如果一个内容在多个厂商之间去传，也是有一些浪费的。最后，如果有一个协议或者一种规范，能在CDN平台之间实现统一的调度，这是非常理想的。

　　最后一公里我们提到更多的是边缘计算。边缘计算跟云计算的协同，才是对CDN行业起到破局的作用。边缘计算就是传统的，我们CDN是最里面这一圈，它是一个Cloud Edge，它是一个边缘云的节点，这个节点离用户还有100公里城市级别的边缘。下一步往深发展，是叫Mobile Edge，这个是类似于WiFi那样的节点，这块离用户就比较近了，在5G里面，类似MEC的节点使用，应该是未来很大的一块。

　　再往更深发展，就到智能家居了，离终端用户可能就是百米距离或者十米的距离。这是我们实践过的边缘云+CDN的生态，在这样的一个架构里面，云计算实际上它使用到的是CDN网络里面的计算存储资源，同时它反过来作为边缘计算支撑到了CDN的计算能力。

　　在这样的架构再往下发展，因为客户的业务会慢慢放到边缘云里面，跟CDN放到一起作为一个整合。客户甚至是可以按量做一个按量付费，按需使用，客户之间的隔离，慢慢可能将PASS化的能力放到这里面，实际上就是CDN里面部署边缘计算的主流方式。

　　说一个案例，是关于直播这块的，比如主播推流，推流之后，推流端主播可以找到最近的，质量最好的边缘节点，然后把流推到上面之后，基于边缘节点所提供的边缘计算的能力，最终和距离他很近，质量比较好的节点去连，得到更好的分发。更重要的是同区域，如果主播和观众是同区域，这个推流和转码过程，甚至不需要经过中央，那可以达到很低的时延。例如在游戏领域，如果两个玩家是在同一个区域，比如同一个小区，它做这种边缘的渲染，这种游戏体验也会很低时延，带宽也会下沉到区域当中，不会出网。

　　总结一下，AI+边缘计算给我们这个行业所带来的这些点，虽然可能很多项都不够成熟，但它对我们来说，其实是认知的升级。技术还会不断往前发展，我们从业者更多要做的就是怎么把这些新技术，在新的用户体验的要求下，去把应用实现出来，让它真正为用户体验去服务。谢谢大家!

责任编辑：李平