在云中構建系統會產生各種成本。具體到視頻轉碼，會產生存儲成本、計算實例成本，以及最重要的數據出口成本。雖然數據出口成本常常被大家忽視，但其實這會對相關企業的利潤產生顯著影響。如果視頻平臺希望以各種適合的格式在全球范圍內分發內容，同時保持成本低廉，此時往往會遇到不小的挑戰。畢竟每當平臺需要接受訪問或將內容傳輸到云平臺之外時，無論傳輸的是流媒體視頻、下載的文件，或只是最基礎的網頁，不可避免都會產生數據出口費用。在全球范圍內任何地方的任何云平臺上，這都是一筆重要的、不菲的、不可避免的開支。

那么，視頻平臺該如何在不破產的情況下，向全球觀眾傳遞內容呢？很多企業都面臨類似的挑戰，Akamai的一位客戶最近也遇到了這種情況。該客戶是一家互聯網電視和點播內容提供商，運營了一個知名的OTT平臺，專注于向全球觀眾提供直播電視、點播視頻和直播電視回看服務。

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為了保障高峰時段的流媒體觀看體驗，并最大限度避免緩沖和延遲，他們在可擴展的云解決方案上投入了大量資源。起初，這位客戶選擇用Oracle Cloud GPU和AWS VT1實例來處理視頻轉碼任務。然而這些云服務的價格非常高，以至于該客戶在經濟上無法承受！每次他們的視頻內容以流媒體方式播放、下載或傳遞給終端用戶時，都會產生大量數據出口費用。

鑒于他們的觀眾遍布全球，并且大家都希望享受高質量、低延遲的流媒體服務，該客戶的云服務費用開始迅速攀升。他們希望最大限度提高每個云虛擬機的轉碼效率，以改善成本效益，同時將轉碼后的視頻直接部署到用戶端，以降低服務延遲。然而，隨著用戶基數的快速增長和全球內容分發范圍的不斷擴大，在財務上，該客戶越來越難以負擔。

面對不斷攀升的成本，客戶需要找到一種更具成本效益的解決方案，并且不以犧牲性能或用戶體驗為代價。為此，他們徹底重新評估了自己的視頻轉碼和內容分發策略。他們希望能進一步優化每個云虛擬機上的轉碼流任務數量，從而改善成本效益。此外他們還希望將轉碼后的視頻直接部署到更靠近用戶的位置，借此降低延遲并進一步提升觀看體驗。

AWS VT1不斷增加的成本（尤其是AWS高昂的數據出口傳輸費用）也促使該客戶重新評估自己原有的視頻轉碼內容分發平臺。

視頻點播轉碼所面臨的挑戰

假設你在一家大型OTT平臺任職工程師的崗位，負責為數百萬用戶進行視頻轉碼。這是一項艱巨的任務，既需要技術專長，也需要在財務開銷上精打細算的能力。你的工作保證了觀眾們無論身處何地或使用何種設備，都能接收到高質量、無縫的視頻流。

每天，你管理著一大批虛擬機，這些虛擬機負責進行視頻內容的編碼工作。這項工作不僅需要轉換視頻格式，還要為不同分辨率、碼率和編解碼器進行優化，以確保內容能在從智能手機到4K電視的各種屏幕上正確、良好地播放。你的工作所面臨最大的挑戰在于：要讓這些虛擬機高效運行，以處理不斷流入的視頻數據流，同時要避免瓶頸并將延遲降至最低。

別忘了，視頻轉碼是一種資源密集型操作。每個視頻都必須以多種格式和質量進行處理，以適應不同的網絡條件和設備能力。這需要投入大量算力，也就是說，需要付出不菲的CPU、GPU和內存資源成本。作為工程師，你需要不斷監控這些資源，在多臺虛擬機之間平衡負載，以防止過度使用并確保整個系統能時刻體現出最佳性能。

除了計算需求，還有一個關鍵問題需要考慮：數據出口成本。每次視頻被流傳輸播放、下載或傳輸到內容交付網絡（CDN）時，你的公司都需要支付數據出口費用。這種費用通?；趥鬏數臄祿縼硎杖?，并可能因數據目的地、傳輸距離和消耗的帶寬等因素而異。這些費用會迅速累積，特別是當你處理大量高清內容并將其以流媒體形式傳送給全球觀眾時。妥善應對這部分成本，已成為公司能否盈利的關鍵。

為了應對這些挑戰，你需要制定一項策略，從而最大限度地提高轉碼基礎設施的運轉效率，同時控制成本。為此，你需要優化虛擬機的利用率，確保每個虛擬機都能充分利用算力并且不會過載。這意味著要在每個虛擬機上轉碼更多的流媒體內容。此外，你還需要選擇合適的云提供商。不同的云提供商提供了不同的定價模型和性能能力。你需要評估這些選項，以找到能在成本和性能之間實現最佳平衡的提供商。此外，你還需要通過某種策略來降低數據出口費用，例如將經常訪問的內容緩存到更靠近終端用戶的位置，有效利用CDN，并考慮選擇數據出口成本較低的替代云存儲解決方案。最后，你還需要探索成本效益更高的計算實例，如Linode，這些實例能提供可預測的定價，以及比傳統云提供商更好的成本效益比。

本質上，作為工程師，你的角色就是確保視頻轉碼基礎設施的健壯性、可擴展性和成本效益。為此你需要不斷在“優化技術性能”以及“應對財務約束”之間進行平衡。通過實施周密的策略并利用合適的工具和技術，這樣的目標還是可以實現的。

視頻轉碼操作的成本分析

讓我們來看一個詳細的成本分析案例：64GB專用Linode實例與AWS EC2 VT1 vt1.6xlarge實例進行視頻轉碼的成本對比，這個對比會考慮到數據出口成本和總成本效益比。

假設一家流媒體平臺需要每月轉碼100小時的視頻內容。每個視頻文件的平均大小為1GB，為支持各種設備和分辨率，平臺希望將其轉碼為三種不同的輸出格式。此外還假設在這兩個提供商的平臺上轉碼每1小時的視頻內容都需要2小時的時間，并且每個平臺均需要50個實例。

注意：上述費率有效性截止于撰寫本文時。最新費率可能有所變化，請參閱各自官網。

通過對比可以看出，遷移到Linode專用虛擬機可以顯著節約成本。在上述虛構的場景中，使用Linode專用實例進行視頻轉碼，比使用AWS VT1便宜33%。除了實例成本較低外，當客戶選擇使用Akamai計算實例時，Akamai還提供了大量的免費數據出口額度，這進一步降低了總體數據出口成本。這樣，你不僅能以更低成本進行視頻轉碼，還能在使用Akamai進行轉碼并通過Akamai CDN分發內容時享受零成本的數據出口。如果使用Akamai CDN將轉碼后的視頻傳輸到分布點（PoP），相關成本實際上會徹底消除。通過利用Akamai的計算資源進行轉碼，客戶可以享受更低的數據出口費用，并保證數據傳輸滿足成本效益方面的需求。

解決方案：遷移到Linode專用實例

上面為了對比成本而虛構的故事講完了，接下來繼續講這位真實客戶的案例。本文開頭提到的那家OTT客戶如何從AWS EC2 VT1實例遷移到64GB專用Linode實例呢？他們使用Linode對象存儲服務保存上傳的視頻，然后連接到Linode Kubernetes引擎進行視頻轉碼。當轉碼完成后，輸出的視頻被放置在輸出桶中，然后通過Akamai的CDN進行分發。下文將詳細介紹Linode的64GB專用虛擬機如何使這個視頻轉碼過程順利且以極高成本效益的方式順利實現。

步驟1：內容獲取和存儲

首先，Linode獲取直播或點播視頻內容。這些視頻會被上傳到本地的專用對象存儲服務，也就是Linode對象存儲服務中，該存儲桶專門用于處理傳入的內容，充當了等待處理的原始視頻的存儲庫。此處還可能存儲與每個視頻相關的元數據，例如標題、描述和時間戳。當視頻上傳到此存儲桶后，視頻處理管道就會開始運轉。

步驟2：轉碼工作流初始化

一旦原始視頻上傳到Linode存儲桶，轉碼虛擬機就會開始工作。這些專用虛擬機被配置為持續監控存儲桶，掃描需要處理的新視頻。一旦檢測到新視頻，轉碼軟件（本例中客戶使用了Capella）就會被觸發并啟動轉碼過程。在轉碼過程中，原始視頻文件會被轉換為各種格式和分辨率，這是為了適應不同的設備和帶寬條件。這就是Linode視頻轉碼的強大之處。專用Linode虛擬機利用并行處理能力，可高效地同時處理多個轉碼任務，確保及時處理傳入的視頻。

步驟3：輸出存儲

轉碼軟件處理原始視頻時，轉換好的輸出會存儲在一個輸出專用的Linode存儲桶（或同一個存儲桶的不同文件夾）中。轉碼后的視頻已經準備好傳遞給終端用戶，并已轉換為兼容各種設備和流媒體平臺的格式。作為額外的優勢，Linode對象存儲服務確保了轉碼后視頻的高可用性和耐久性，具備冗余和數據完整性機制，可防止數據丟失。

步驟4：CDN集成

為了提高性能和可擴展性，該客戶選擇將Akamai的CDN集成到他們的視頻處理工作流程中。Akamai會緩存、分發和控制視頻庫的訪問，并以低延遲和高吞吐量的連接將內容傳遞給終端用戶。通過利用Akamai的邊緣緩存和全球分發能力，客戶能優化內容交付，通過距離終端用戶最近的邊緣位置提供視頻，從而減少延遲并提升用戶體驗。這樣做的一個額外優勢是：客戶使用了Akamai云虛擬機進行轉碼，因此在通過Akamai的CDN分發內容時不會產生數據出口費用。

步驟5：基礎設施管理和自動化

為了簡化操作并提高可擴展性，該客戶使用了Linode Automation API來管理自己的基礎設施并實現版本更新。Linode Automation API允許以編程方式配置虛擬機、存儲卷和網絡資源，使基礎設施能夠通過代碼高效地進行管理。憑借基礎設施即代碼（IaC）機制，客戶可以通過代碼，以聲明的方式定義自己的基礎設施需求，從而自動執行重復性任務，并保證了環境的一致性。

總結

希望這篇關于視頻點播轉碼的挑戰、優化虛擬機利用率以及降低數據出口成本的介紹文章，能夠幫助更多人了解如何通過Akamai解決方案解決流媒體和視頻平臺領域的一個老大難問題。在本文通論的這個具體客戶的例子中，使用Linode專用實例進行視頻轉碼比使用AWS VT1實例便宜33%。另外也別忘了：使用Akamai進行視頻轉碼并使用Akamai CDN分發內容時，還可以完全避免數據出口成本。

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