你女朋友在买买买时,程序员小哥在干嘛?

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年货节来了,你女朋友下单了吗?

观看直播已经成为人们日常上网的习惯之一,直播购物作为其中的重要项目,销售额屡创新高。最近,天猫年货节刚刚开幕,淘宝直播中就涌入了不少的用户前来抢购,毕竟足不出户就可以买到全国甚至全球的年货,对热衷买买买的消费者们来说实在太方便了。

那么,直播抢购背后到底蕴藏着哪些技术?平台在开发网络直播系统时为什么如此看重CDN?在高并发直播的当下,CDN的技术人员都需要关注什么?阿里云Edge Plus的第3期云话题,边缘酱将为你讲讲关于直播抢购与CDN的那些事。

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云话题 | 第3期 关于直播抢购与CDN的那些事

特邀专家:卢日 阿里云高级技术专家,GRTN网络总设计和布道师,目前负责阿里云视频直播产品和流媒体实时加速平台研发。

一、互联网直播最关键的技术指标是什么?

想必大家都知道,“直播”已经是非常普遍的一种娱乐形式了,直播的及时性和互动性成为信息触达、互动沟通的新媒介。随着5G、超高清、VR等技术的发展,主播与观众的互动需要更加实时,“延时”这个指标愈发的重要。
高延时影响了直播互动体验,阻碍了直播在一些场景的落地,特别在电商直播,直播间的评论提问是观众和主播互动的一个重要手段,主播的实时互动反馈对直播间的活跃度和交易达成至关重要。

二、直播中的那几秒延时都分布在哪里?

我们剖析直播延时的分布,在直播全链路可以分为7个步骤:分别是采集、编码、发送、分发、接收、解码和渲染。其中采集+编码,解码+渲染总体延时比较固定,共100ms左右,变动比较大的部分是分发和接收,从数十毫秒到数秒不等,主要取决链路时延抖动、协议栈的优化情况,以及CDN资源的覆盖情况。

所以,互联网上的直播的“延时”,主要是受限于不同地域、复杂的网络情况、传输速度等以上的原因。

三、技术人员如何才能在延时上有所突破?

为了帮助直播系统打破瓶颈,技术人员通常需要深入以上7个环节中进行优化。比如,编码器需要考虑发送时的拥塞情况,来实时调整码率进而缓解拥塞,从而降低延时;再比如传统的流媒体传输中媒体数据发送和底层的传输是相互独立的,底层TCP传输的拥塞控制算法是个通用算法,不会考虑媒体的特性,这样的分层结构是很难形成即时反馈系统的,为了保障流畅度,缓存区的大小设计会相对保守,从而牺牲了端到端的时延,如果传输层和应用层是一体化的,QoS控制针对媒体特性来专门设计,同时配合编码侧的码率控制,就能通过组合拳的方式,大大地降低延时。
在传统的架构里,这个7个环节相互独立,这样做的好处是团队分工比较明确,但问题就是优化手段很难做到跨界融合,导致无法做到系统级优化。

目前,国内常见的直播场景包括1对N广播式直播和N对N互动式直播,其中1对N广播式直播大部分采用RTMP、HLS或FLV协议,虽然具备集成方便、兼容性较好、支持大规模并发等优点,但延时最低也需要3-6秒;而N对N互动直播一般采用WebRTC/RTC协议,延时可以控制在800毫秒之内,但是无法支持大规模并发直播。所以,作为开放视频云服务的云计算厂商,阿里云推出了超低延时直播方案RTS(Real-time Streaming)。这个低延时直播方案是通过嵌入直播推流端与播放端SDK,或集成阿里云基于WebRTC的开放的自研协议,最终实现端到端毫秒级直播能力。

四、直播系统开发人员为什么如此看重CDN?

很多人会把CDN的存在比喻成网络系统中的“快递小哥”,其实它的工作原理就是在复杂的互联网传输链路上,首先确保大量的边缘节点覆盖,复用节点和网络资源,在接入成本、资源覆盖、承载能力上实现了最优平衡;然后,再通过一系列的负载均衡、分布式存储、智能调度、抗弱网优化、缓冲策略、网络请求的重定向和内容管理等技术优化手段,为终端请求的内容寻找一条最快、最优的传输路径。

所以,对于直播系统来说,CDN作为基础设施的资源储备十分重要。尤其是在大型活动期间业务流量突发,弹性、灵活的CDN可以在系统平稳方面发挥关键作用。

五、直播延时,还能进一步降低吗?

想要进一步降低直播延时,是流媒体开发人员的共同目标。卢日所带领的团队联合手淘技术、达摩院XG实验室在先后从直播、短延时直播拓展到RTC领域,并在QoS和AAA方面发力,最终成功构建了GRTN全球实时传输网。它的定位是基于中心云和边缘云的异构节点,构建超低延时、全分布式下沉的通信级流媒体传输网络。

目前,GRTN融合了互联网直播和RTC等多种业务场景的音视频流传输和交换。基于GRTN的短延时直播RTS可以支持标准H5 WebRTC推播,在千万级并发情况下延时可以控制在1s以内;RTC端到端延时可以控制在250ms左右。在2020双十一期间,淘宝首次启用了GRTN全球实时传输网络。数据显示,在启用了GRTN后,直播端到端的延时相较于传统的HTTPFLV/RTMP方式,降低了83%。未来GRTN会在节点资源覆盖和QoS上继续大力投入,在超大规模直播场景下将时延进一步压缩20%。

作者:樰篱
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