在云中构建系统会产生各种成本。具体到视频转码，会产生存储成本、计算实例成本，以及最重要的数据出口成本。虽然数据出口成本常常被大家忽视，但其实这会对相关企业的利润产生显著影响。如果视频平台希望以各种适合的格式在全球范围内分发内容，同时保持成本低廉，此时往往会遇到不小的挑战。毕竟每当平台需要接受访问或将内容传输到云平台之外时，无论传输的是流媒体视频、下载的文件，或只是最基础的网页，不可避免都会产生数据出口费用。在全球范围内任何地方的任何云平台上，这都是一笔重要的、不菲的、不可避免的开支。
那么，视频平台该如何在不破产的情况下，向全球观众传递内容呢？很多企业都面临类似的挑战，Akamai的一位客户最近也遇到了这种情况。该客户是一家互联网电视和点播内容提供商，运营了一个知名的OTT平台，专注于向全球观众提供直播电视、点播视频和直播电视回看服务。
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为了保障高峰时段的流媒体观看体验，并最大限度避免缓冲和延迟，他们在可扩展的云解决方案上投入了大量资源。起初，这位客户选择用Oracle Cloud GPU和AWS VT1实例来处理视频转码任务。然而这些云服务的价格非常高，以至于该客户在经济上无法承受！每次他们的视频内容以流媒体方式播放、下载或传递给终端用户时，都会产生大量数据出口费用。
鉴于他们的观众遍布全球，并且大家都希望享受高质量、低延迟的流媒体服务，该客户的云服务费用开始迅速攀升。他们希望最大限度提高每个云虚拟机的转码效率，以改善成本效益，同时将转码后的视频直接部署到用户端，以降低服务延迟。然而，随着用户基数的快速增长和全球内容分发范围的不断扩大，在财务上，该客户越来越难以负担。
面对不断攀升的成本，客户需要找到一种更具成本效益的解决方案，并且不以牺牲性能或用户体验为代价。为此，他们彻底重新评估了自己的视频转码和内容分发策略。他们希望能进一步优化每个云虚拟机上的转码流任务数量，从而改善成本效益。此外他们还希望将转码后的视频直接部署到更靠近用户的位置，借此降低延迟并进一步提升观看体验。
AWS VT1不断增加的成本（尤其是AWS高昂的数据出口传输费用）也促使该客户重新评估自己原有的视频转码内容分发平台。
视频点播转码所面临的挑战
假设你在一家大型OTT平台任职工程师的岗位，负责为数百万用户进行视频转码。这是一项艰巨的任务，既需要技术专长，也需要在财务开销上精打细算的能力。你的工作保证了观众们无论身处何地或使用何种设备，都能接收到高质量、无缝的视频流。
每天，你管理着一大批虚拟机，这些虚拟机负责进行视频内容的编码工作。这项工作不仅需要转换视频格式，还要为不同分辨率、码率和编解码器进行优化，以确保内容能在从智能手机到4K电视的各种屏幕上正确、良好地播放。你的工作所面临最大的挑战在于：要让这些虚拟机高效运行，以处理不断流入的视频数据流，同时要避免瓶颈并将延迟降至最低。
别忘了，视频转码是一种资源密集型操作。每个视频都必须以多种格式和质量进行处理，以适应不同的网络条件和设备能力。这需要投入大量算力，也就是说，需要付出不菲的CPU、GPU和内存资源成本。作为工程师，你需要不断监控这些资源，在多台虚拟机之间平衡负载，以防止过度使用并确保整个系统能时刻体现出最佳性能。
除了计算需求，还有一个关键问题需要考虑：数据出口成本。每次视频被流传输播放、下载或传输到内容交付网络（CDN）时，你的公司都需要支付数据出口费用。这种费用通常基于传输的数据量来收取，并可能因数据目的地、传输距离和消耗的带宽等因素而异。这些费用会迅速累积，特别是当你处理大量高清内容并将其以流媒体形式传送给全球观众时。妥善应对这部分成本，已成为公司能否盈利的关键。
为了应对这些挑战，你需要制定一项策略，从而最大限度地提高转码基础设施的运转效率，同时控制成本。为此，你需要优化虚拟机的利用率，确保每个虚拟机都能充分利用算力并且不会过载。这意味着要在每个虚拟机上转码更多的流媒体内容。此外，你还需要选择合适的云提供商。不同的云提供商提供了不同的定价模型和性能能力。你需要评估这些选项，以找到能在成本和性能之间实现最佳平衡的提供商。此外，你还需要通过某种策略来降低数据出口费用，例如将经常访问的内容缓存到更靠近终端用户的位置，有效利用CDN，并考虑选择数据出口成本较低的替代云存储解决方案。最后，你还需要探索成本效益更高的计算实例，如Linode，这些实例能提供可预测的定价，以及比传统云提供商更好的成本效益比。
本质上，作为工程师，你的角色就是确保视频转码基础设施的健壮性、可扩展性和成本效益。为此你需要不断在“优化技术性能”以及“应对财务约束”之间进行平衡。通过实施周密的策略并利用合适的工具和技术，这样的目标还是可以实现的。
视频转码操作的成本分析
让我们来看一个详细的成本分析案例：64GB专用Linode实例与AWS EC2 VT1 vt1.6xlarge实例进行视频转码的成本对比，这个对比会考虑到数据出口成本和总成本效益比。
假设一家流媒体平台需要每月转码100小时的视频内容。每个视频文件的平均大小为1GB，为支持各种设备和分辨率，平台希望将其转码为三种不同的输出格式。此外还假设在这两个提供商的平台上转码每1小时的视频内容都需要2小时的时间，并且每个平台均需要50个实例。
每个专用CPU实例成本 | 50个实例总成本 | |
64GB专用Linode实例 | $0.864/小时 | 50个实例*$0.864/小时*200小时=$8,640/月 |
AWS vt1.6xlarge实例 | $1.30/小时 | 50个实例*$1.30/小时*200小时=$13,000/月 |
注意：上述费率有效性截止于撰写本文时。最新费率可能有所变化，请参阅各自官网。
通过对比可以看出，迁移到Linode专用虚拟机可以显著节约成本。在上述虚构的场景中，使用Linode专用实例进行视频转码，比使用AWS VT1便宜33%。除了实例成本较低外，当客户选择使用Akamai计算实例时，Akamai还提供了大量的免费数据出口额度，这进一步降低了总体数据出口成本。这样，你不仅能以更低成本进行视频转码，还能在使用Akamai进行转码并通过Akamai CDN分发内容时享受零成本的数据出口。如果使用Akamai CDN将转码后的视频传输到分布点（PoP），相关成本实际上会彻底消除。通过利用Akamai的计算资源进行转码，客户可以享受更低的数据出口费用，并保证数据传输满足成本效益方面的需求。
解决方案：迁移到Linode专用实例
上面为了对比成本而虚构的故事讲完了，接下来继续讲这位真实客户的案例。本文开头提到的那家OTT客户如何从AWS EC2 VT1实例迁移到64GB专用Linode实例呢？他们使用Linode对象存储服务保存上传的视频，然后连接到Linode Kubernetes引擎进行视频转码。当转码完成后，输出的视频被放置在输出桶中，然后通过Akamai的CDN进行分发。下文将详细介绍Linode的64GB专用虚拟机如何使这个视频转码过程顺利且以极高成本效益的方式顺利实现。
步骤1：内容获取和存储
首先，Linode获取直播或点播视频内容。这些视频会被上传到本地的专用对象存储服务，也就是Linode对象存储服务中，该存储桶专门用于处理传入的内容，充当了等待处理的原始视频的存储库。此处还可能存储与每个视频相关的元数据，例如标题、描述和时间戳。当视频上传到此存储桶后，视频处理管道就会开始运转。
步骤2：转码工作流初始化
一旦原始视频上传到Linode存储桶，转码虚拟机就会开始工作。这些专用虚拟机被配置为持续监控存储桶，扫描需要处理的新视频。一旦检测到新视频，转码软件（本例中客户使用了Capella）就会被触发并启动转码过程。在转码过程中，原始视频文件会被转换为各种格式和分辨率，这是为了适应不同的设备和带宽条件。这就是Linode视频转码的强大之处。专用Linode虚拟机利用并行处理能力，可高效地同时处理多个转码任务，确保及时处理传入的视频。
步骤3：输出存储
转码软件处理原始视频时，转换好的输出会存储在一个输出专用的Linode存储桶（或同一个存储桶的不同文件夹）中。转码后的视频已经准备好传递给终端用户，并已转换为兼容各种设备和流媒体平台的格式。作为额外的优势，Linode对象存储服务确保了转码后视频的高可用性和耐久性，具备冗余和数据完整性机制，可防止数据丢失。
步骤4：CDN集成
为了提高性能和可扩展性，该客户选择将Akamai的CDN集成到他们的视频处理工作流程中。Akamai会缓存、分发和控制视频库的访问，并以低延迟和高吞吐量的连接将内容传递给终端用户。通过利用Akamai的边缘缓存和全球分发能力，客户能优化内容交付，通过距离终端用户最近的边缘位置提供视频，从而减少延迟并提升用户体验。这样做的一个额外优势是：客户使用了Akamai云虚拟机进行转码，因此在通过Akamai的CDN分发内容时不会产生数据出口费用。
步骤5：基础设施管理和自动化
为了简化操作并提高可扩展性，该客户使用了Linode Automation API来管理自己的基础设施并实现版本更新。Linode Automation API允许以编程方式配置虚拟机、存储卷和网络资源，使基础设施能够通过代码高效地进行管理。凭借基础设施即代码（IaC）机制，客户可以通过代码，以声明的方式定义自己的基础设施需求，从而自动执行重复性任务，并保证了环境的一致性。
总结
希望这篇关于视频点播转码的挑战、优化虚拟机利用率以及降低数据出口成本的介绍文章，能够帮助更多人了解如何通过Akamai解决方案解决流媒体和视频平台领域的一个老大难问题。在本文通论的这个具体客户的例子中，使用Linode专用实例进行视频转码比使用AWS VT1实例便宜33%。另外也别忘了：使用Akamai进行视频转码并使用Akamai CDN分发内容时，还可以完全避免数据出口成本。
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