華為云：插上邊緣計(jì)算翅膀，云視頻飛的更遠(yuǎn)

視頻一直是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心力量，隨著ICT基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，云視頻也在快速的變化和演進(jìn)，從點(diǎn)播到直播互動，從單向觀看到實(shí)時(shí)互動，從專網(wǎng)到公眾網(wǎng)絡(luò)，從平面視頻到虛實(shí)結(jié)合的VR/AR，從專業(yè)制作到大眾創(chuàng)新，視頻已經(jīng)滲透到人們生活的方方面面，成為一種基礎(chǔ)能力。

視頻分發(fā)處理網(wǎng)絡(luò)需要邊緣計(jì)算

視頻需要更多算力：隨著原有的視頻業(yè)務(wù)量的劇增和新業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，視頻質(zhì)量越來越高，使得視頻對算力的訴求快速增加。同時(shí)，端側(cè)設(shè)備更傾向于小型化、移動化、低功耗，無法在端側(cè)滿足算力要求，算力上移成為趨勢。

視頻需要實(shí)時(shí)交互：傳統(tǒng)直播的端到端時(shí)延通常在3~5秒以上，無法滿足主播和觀眾的實(shí)時(shí)交流訴求，云VR、AR對時(shí)延的要求更為苛刻，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)需要從中心側(cè)層層轉(zhuǎn)發(fā)，時(shí)延無法滿足要求，算力下移到更靠近用戶的邊緣節(jié)點(diǎn)成為趨勢。

視頻需要更高性價(jià)比：傳統(tǒng)的視頻網(wǎng)絡(luò)，云側(cè)的BGP帶寬成本較高，由于視頻向高清高碼率發(fā)展，成本越來越難以承受，成為發(fā)展視頻業(yè)務(wù)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，通過邊緣計(jì)算可以減少中心流量。

視頻需要信息安全：在視頻監(jiān)控、高規(guī)格會議等場景中，信息安全是關(guān)鍵考慮要素，通過邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流在本地閉環(huán)成為趨勢。

構(gòu)建中心云+邊緣計(jì)算結(jié)合，靈活調(diào)度的實(shí)時(shí)音視頻一張網(wǎng)

首先邊緣節(jié)點(diǎn)要靠近用戶，以達(dá)到更低的時(shí)延，因此需要大量的邊緣計(jì)算部署，以保障每個(gè)用戶的體驗(yàn)；同時(shí)邊緣需要具備一定的算力和存儲，能夠承載視頻處理的能力。

高清會議、線上教育等業(yè)務(wù)，在中心云+邊緣計(jì)算結(jié)合的加持下，體驗(yàn)將會實(shí)現(xiàn)跨越式的提升，在規(guī)模上實(shí)現(xiàn)千人同會，隨時(shí)發(fā)言，千萬人同看互動；在用戶體驗(yàn)上達(dá)到百毫秒級實(shí)時(shí)互動；在業(yè)務(wù)上也輕易地實(shí)現(xiàn)班中班、多屏共享、實(shí)時(shí)互動等豐富實(shí)用的場景。

實(shí)現(xiàn)如上場景的技術(shù)挑戰(zhàn)也是巨大的。

首先要解決億級用戶，千級邊緣節(jié)點(diǎn)的調(diào)度問題，需要對用戶進(jìn)行聚類、連同節(jié)點(diǎn)，通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、實(shí)時(shí)探測、AI分析、數(shù)據(jù)湖等技術(shù)進(jìn)行基于體驗(yàn)、成本等的管理，節(jié)點(diǎn)之間也要有能夠限制條件的Mesh組網(wǎng)，使用戶體驗(yàn)和成本之間達(dá)到良好的平衡。

其次，超多方與會對端側(cè)的音頻處理提出更高的要求，混音、嘯叫抑止、高音質(zhì)支持等算法需要更高性能、更好的效果，引入AI算法等等。

再就是視頻的傳輸協(xié)議，當(dāng)前還沒有一個(gè)成熟的傳輸協(xié)議能夠解決全部的問題，華為通過自研的協(xié)議很好的解決了海量用戶的端到端低時(shí)延、低卡頓的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。協(xié)議及相關(guān)算法也投入了大量的人力繼續(xù)進(jìn)行深入研究，將來會開源到業(yè)界，和客戶、友商一起推動視頻技術(shù)和業(yè)務(wù)的發(fā)展。

融合邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)音視頻網(wǎng)絡(luò)，可以助力VR/AR視頻

當(dāng)前的VR端側(cè)設(shè)備已經(jīng)比較豐富，但用戶體驗(yàn)方面大部分都不太友好，前期有些設(shè)備需要背一個(gè)主機(jī)背包在身上，非常不方便，當(dāng)前的設(shè)備雖然小了很多，但由于承擔(dān)了算力的使命，都比較笨重。和實(shí)時(shí)音視頻結(jié)合后，可實(shí)現(xiàn)把眼鏡達(dá)到準(zhǔn)普通眼鏡輕便的程度，同時(shí)體驗(yàn)上接近甚至超越“笨重”的眼鏡。

為了解決VR體驗(yàn)中的眩暈感，需要把MTP(從頭動到顯示出相應(yīng)畫面的時(shí)間)時(shí)延控制在20毫秒以內(nèi)，如果把360度的視頻從邊緣拉下來，會消耗用戶過多的流量和端側(cè)能耗，最好的做法是在邊緣對用戶的頭動行為進(jìn)行預(yù)測，減少帶寬的同時(shí)又能夠保障低卡頓的良好體驗(yàn)。

AR視頻的渲染放在端側(cè)或云側(cè)都是不合適的，只能放在邊緣，這也是一個(gè)優(yōu)勢，在邊緣上擺脫了能耗等的限制，可以渲染出更好的效果。關(guān)鍵除了要解決VR場景中的問題，還需要解決從頭動、渲染、視頻、編碼、傳輸?shù)斤@示整個(gè)流程的低時(shí)延問題，尤其是毫秒級時(shí)延的視頻編碼，又要保障更好的視頻壓縮率，這是一個(gè)比較關(guān)鍵的難題。

融合邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)音視頻網(wǎng)絡(luò)，助力監(jiān)控視頻

當(dāng)前主流的視頻監(jiān)控方案，大多是把視頻存在NVR（網(wǎng)絡(luò)錄像機(jī)）、VCN（視頻內(nèi)容管理節(jié)點(diǎn)）或存儲卡上。視頻監(jiān)控的核心訴求是存儲和智能化，智能化可有效減少人工查看的問題，算法部署在云上看似是比較好的選擇，但由于上云的成本問題無法接受，目前的視頻監(jiān)控云服務(wù)大多是只能在云上做相機(jī)管理和實(shí)時(shí)查看，即使提供了云存儲服務(wù)，也是收費(fèi)較高。

于是部分廠商把算法部署到前端，由于前端的設(shè)備眾多，且算力有限，效果上也大打折扣。

融合邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)音視頻網(wǎng)絡(luò)就很好地解決這個(gè)問題，兼顧了視頻的AI能力和入網(wǎng)成本。預(yù)判該方案將成為未來視頻監(jiān)控的主流方案。

得益于邊緣計(jì)算的技術(shù)，邊緣可以實(shí)現(xiàn)視頻算法的動態(tài)編排，以滿足各場景的視頻監(jiān)控，同時(shí)，相機(jī)的管理由于流量小，還可以放到云上統(tǒng)一管理。該方案的另一個(gè)核心技術(shù)是基于監(jiān)控場景的視頻編碼能力，可通過用算力換網(wǎng)絡(luò)，用算力換存儲。

寫在最后：邊緣計(jì)算也是云計(jì)算，它是中心云架構(gòu)在邊緣的自然延伸，同樣是云原生的架構(gòu)。華為云視頻，基于華為云強(qiáng)大的容器云原生技術(shù)和廣泛的邊緣計(jì)算資源，構(gòu)建了云原生的實(shí)時(shí)音視頻處理與分發(fā)網(wǎng)絡(luò)，使能各行業(yè)音視頻走向?qū)崟r(shí)互動，走向更高的性價(jià)比，實(shí)現(xiàn)更高的安全性。