華為云：插上邊緣計算翅膀，云視頻飛的更遠

視頻一直是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心力量，隨著ICT基礎設施的發(fā)展，云視頻也在快速的變化和演進，從點播到直播互動，從單向觀看到實時互動，從專網(wǎng)到公眾網(wǎng)絡，從平面視頻到虛實結合的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，成為一種基礎能力。

視頻分發(fā)處理網(wǎng)絡需要邊緣計算

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

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

視頻需要更高性價比：傳統(tǒng)的視頻網(wǎng)絡，云側的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)務的關鍵挑戰(zhàn)，通過邊緣計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，信息安全是關鍵考慮要素，通過邊緣計算實現(xiàn)數(shù)據(jù)流在本地閉環(huán)成為趨勢。

構建中心云+邊緣計算結合，靈活調度的實時音視頻一張網(wǎng)

首先邊緣節(jié)點要靠近用戶，以達到更低的時延，因此需要大量的邊緣計算部署，以保障每個用戶的體驗；同時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，在中心云+邊緣計算結合的加持下，體驗將會實現(xiàn)跨越式的提升，在規(guī)模上實現(xiàn)千人同會，隨時發(fā)言，千萬人同看互動；在用戶體驗上達到百毫秒級實時互動；在業(yè)務上也輕易地實現(xiàn)班中班、多屏共享、實時互動等豐富實用的場景。

實現(xiàn)如上場景的技術挑戰(zhàn)也是巨大的。

首先要解決億級用戶，千級邊緣節(jié)點的調度問題，需要對用戶進行聚類、連同節(jié)點，通過業(yè)務數(shù)據(jù)分析、實時探測、AI分析、數(shù)據(jù)湖等技術進行基于體驗、成本等的管理，節(jié)點之間也要有能夠限制條件的Mesh組網(wǎng)，使用戶體驗和成本之間達到良好的平衡。

其次，超多方與會對端側的音頻處理提出更高的要求，混音、嘯叫抑止、高音質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，當前還沒有一個成熟的傳輸協(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延、低卡頓的關鍵挑戰(zhàn)。協(xié)議及相關算法也投入了大量的人力繼續(xù)進行深入研究，將來會開源到業(yè)界，和客戶、友商一起推動視頻技術和業(yè)務的發(fā)展。

融合邊緣計算的實時音視頻網(wǎng)絡，可以助力VR/AR視頻

當前的VR端側設備已經(jīng)比較豐富，但用戶體驗方面大部分都不太友好，前期有些設備需要背一個主機背包在身上，非常不方便，當前的設備雖然小了很多，但由于承擔了算力的使命，都比較笨重。和實時音視頻結合后，可實現(xiàn)把眼鏡達到準普通眼鏡輕便的程度，同時體驗上接近甚至超越“笨重”的眼鏡。

為了解決VR體驗中的眩暈感，需要把MTP(從頭動到顯示出相應畫面的時間)時延控制在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能耗，最好的做法是在邊緣對用戶的頭動行為進行預測，減少帶寬的同時又能夠保障低卡頓的良好體驗。

AR視頻的渲染放在端側或云側都是不合適的，只能放在邊緣，這也是一個優(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@示整個流程的低時延問題，尤其是毫秒級時延的視頻編碼，又要保障更好的視頻壓縮率，這是一個比較關鍵的難題。

融合邊緣計算的實時音視頻網(wǎng)絡，助力監(jiān)控視頻

當前主流的視頻監(jiān)控方案，大多是把視頻存在NVR（網(wǎng)絡錄像機）、VCN（視頻內(nèi)容管理節(jié)點）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)控云服務大多是只能在云上做相機管理和實時查看，即使提供了云存儲服務，也是收費較高。

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

融合邊緣計算的實時音視頻網(wǎng)絡就很好地解決這個問題，兼顧了視頻的AI能力和入網(wǎng)成本。預判該方案將成為未來視頻監(jiān)控的主流方案。

得益于邊緣計算的技術，邊緣可以實現(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，相機的管理由于流量小，還可以放到云上統(tǒng)一管理。該方案的另一個核心技術是基于監(jiān)控場景的視頻編碼能力，可通過用算力換網(wǎng)絡，用算力換存儲。

寫在最后：邊緣計算也是云計算，它是中心云架構在邊緣的自然延伸，同樣是云原生的架構。華為云視頻，基于華為云強大的容器云原生技術和廣泛的邊緣計算資源，構建了云原生的實時音視頻處理與分發(fā)網(wǎng)絡，使能各行業(yè)音視頻走向實時互動，走向更高的性價比，實現(xiàn)更高的安全性。