利用TrafficPeak获得直播流媒体活动完全可观察性

为了在极端流量期间提供无缝用户体验，直播流媒体活动需要全面的可观察性。要支持大量并发观众，就必须深入了解实时应用程序和基础设施，这样才能实时排除故障。

直播流的完全可观察性会带来多重挑战，包括在每个步骤实施数据记录、记录存储成本信息、分析数据并及时报告数据。本文讨论了这些挑战和注意事项，并介绍了如何使用TrafficPeak解决这些问题，以及在Akamai Connected Cloud上实现直播流可观察性的高级架构。

本文中的架构图参考了用于流式传输全球最大规模体育赛事之一的工作流程，该工作流程支撑了有史以来最大的并发用户群之一（平均1800万并发观众）。通过Akamai DataStream和TrafficPeak实施的可观察性解决方案，我们能够对整个流媒体工作流程进行摄取、存储、组织和显示，同时Akamai CDN则负责将赛事分发给最终用户。

挑战和注意事项

1.用户体验
随着观众人数增加，提供出色直播流媒体体验的工作可能会变得十分困难。完整、逐步的可观察性是从高层次和细粒度了解用户体验的关键因素。

TrafficPeak可观察性解决方案可以帮助用户在流媒体工作流程的每一步摄取、存储和分析日志，以便实时排除故障。这就为开发人员提供了发现问题并尽早做出调整的机会，从而为每位用户提供始终如一的高质量体验。

2.记录存储成本
完全可观察性意味着对直播过程的每一步都进行记录，包括摄取直播摄像机馈送、内容存储、内容交付、广告投放和用户回放。在全球范围内为数百万并发用户执行这些操作可能会在很短时间内产生数十亿条日志并造成非常大额的云服务费账单。

TrafficPeak采用高效压缩算法，可用更低的成本将更多日志存储更长时间，相比其他可观察性解决方案最多可节省75%的成本。此外，由于Linode Object Storage、TrafficPeak和Akamai CDN都是Akamai Connected Cloud的一部分，因此数据出口成本最多可降低100%。

3.日志分析
实时整理数十亿条日志数据的能力至关重要。同样，索引和查询海量日志数据（无论当前数据还是历史数据）都非常耗时。

TrafficPeak能提供亚秒级查询，并能通过完全可定制的可视化仪表盘优化日志索引，以便开发人员及时排除网络和基础设施问题。通过缩短分析数据所需的时间，可以更快地发现并解决问题。

架构示意图

1. Akamai Media Services Live（Akamai MSL）：以重复的方式摄取实时流馈送。MSL日志会被发送至TrafficPeak，以确保实时全面地了解任何与摄取相关的问题。
2. Linode Object Storage：存储所有实时流媒体内容，用于即时、低延迟交付和回放。对象存储日志会发送到TrafficPeak。
3. Akamai CDN：缓存并向数百万并发用户分发实时流媒体内容。CDN日志也会通过Akamai DataStream发送到TrafficPeak，包括所有相关HTTP(S)信息，用于故障排除。
4. 播放日志（如用户界面/视频播放器日志）：被发送至TrafficPeak，用于进一步的故障排除，包括缓冲率、比特率切换等。

涉及的系统和组件

• Akamai DataStream + TrafficPeak：Akamai完全可观察性解决方案。DataStream将日志从边缘发送到计算和对象存储上的TrafficPeak，而这一切都在Akamai Connected Cloud网络上进行。
• Akamai CDN：Akamai业界领先的内容分发网络，用于缓存和全球分发。
• Akamai Media Services Live (MSL)：用于高质量直播流媒体的低延迟媒体内容摄取。
• Linode Object Storage：极具成本效益的对象存储服务，用于Akamai Connected Cloud上的媒体和日志存储。
• 服务器端广告插入（SSAI）：在广告到达最终用户设备前，将其附加或拼接到内容上的过程。广告日志（即广告播放和广告互动）也可通过TrafficPeak视频分析插件发送至TrafficPeak。

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