看不见的战斗——阿里云护航世界杯直播容灾实践

优酷成为首家获得世界杯直播权的主流视频平台,通过多种解说方式满足不同用户需求。面对大规模直播活动和技术挑战,阿里云提供了全面的技术支持,包括多信号源异地备份、生产链路灾备和分发网络灾备等方案,确保直播稳定性和用户体验。

摘要: 1978年,中国人开始在电视机上看到世界杯, 中央电视台对阿根廷队参加的半决赛以及阿根廷和荷兰的决赛进行了录播。1982年世界杯,宋世雄坐在一家香港宾馆的小电视前进行解说,然后央视再把香港这家电视台提供的画面转到自己的频道上,这就完成了中央电视台对世界杯足球赛的第一次现场直播。

1978年,中国人开始在电视机上看到世界杯, 中央电视台对阿根廷队参加的半决赛以及阿根廷和荷兰的决赛进行了录播。1982年世界杯,宋世雄坐在一家香港宾馆的小电视前进行解说,然后央视再把香港这家电视台提供的画面转到自己的频道上,这就完成了中央电视台对世界杯足球赛的第一次现场直播。

40年后,作为历史上首家拿下世界杯直播权的主流视频平台,这次优酷直接祭出了新玩法,采取央视解说、粤语解说、优酷专属专业解说以及跨界明星等四路四种风格的解说,满足不同用户的需求。


当然,世界杯只是一个缩影。互联网直播相比于电视直播和其他媒体形式,用户对于观感体验的要求更高,也给各大直播平台和提供直播服务的云计算厂商带来了更多技术挑战。

相对于电视信号的同轴电缆传输,在互联网上(无线)传输有很多不确定因素。信号的稳定性、生产速度、跨地域传输效率、灾备系统等等,都是需要关注的关键性指标。

面对世界杯这一流量空前的大规模直播活动,和多路解说、超高清画质等用户丰富交互的流畅保障需求,CDN的支撑对优酷来说尤为重要。优酷的兄弟团队、国内视频服务体量最大的云计算公司阿里云派出了视频云团队,该团队曾支持天猫双十一、春晚直播等大型项目,护航经验丰富。

护航项目组负责人之一,阿里云CDN产品架构师团队喻义表示:在世界杯开始之前,团队就开始思考,直播中信号源出现故障怎么办,运营商网络出现故障怎么办以及其它意外等,项目组设想了各种可能出现的问题,并给出周密的预案。

第一,多信号源异地备份

世界杯比赛的信号源是直播的根本,信号的稳定性直接影响所有直播用户的观看体验,所以必须做多信号源的备份,阿里云采取了以下方案:

1、采用多信号源异地备份,单一地区的环境问题、网络问题、设备问题导致的故障,不会影响整体业务
2、同源信号多路复合,同来源的内容,通过多源同时拉取,智能检测判断,合并成一路高质量、高可用的复合流,降低网络因素或者单台源站导致的不稳定和质量下降
3、异源信号智能检测,自动切换。对于不同来源的信号智能检测信号质量,切换到优质信号源。


第二,生产链路灾备

直播内容生产链路也至关重要,在面对如此重要,如此大规模比赛,需要从技术架构上确保万无一失。

1、组件分布式,从直播信号的上行、转码、切片、流媒体服务,任何一个环节都是多路备份,任何单台设备故障,都是秒级切换,秒级恢复。
2、网络主备,所有组件的接入网络都是多线、多出口,不会因为单一运营商,单一网络产品的故障,导致服务不可用。
3、异地容灾,在多个中心同时部署备份,极端情况下,就算整个华东中心的生产环境异常,在1分钟内,可以把业务切到华北中心,快速恢复,保证信号的正常分发。

第三,分发网络灾备

播放端(用户)从就近的L1节点完成播放,L1节点一般就是本地覆盖的边缘节点,如果机房内有这路视频流,就直接返回,如果没有,就从L2节点拉流,如果L2不命中,最终会去直播中心寻找这路流。这其中,任何的链路都会存在抖动状况,CDN会通过自动切换调度来保证稳定性。
在L2节点,会做多区域、多运营商的二级节点备份,保障任何单一地区、运营商的故障不会影响整体服务。


为了确保客户业务的容灾稳定性,阿里视频云针对客户业务场景设计涵盖视频生产、视频处理、视频分发的全链路高可用高并发的方案,并在开赛前2天配合优酷和CNTV完成了多次全链路的压测和容灾演练,为整个世界杯期间的运行稳定打好基础。这中间可以看到阿里云在双11、春晚积累下来的经验,很好的赋能并输出到了另外一个更大的战场中。

除了优酷外,阿里云还支撑了CNTV、CCTV5客户端,为全网70%的世界杯直播流量提供服务。要想保障这样重大的赛事,背后的整个平台的运维保障工作就是一个没有硝烟的战场。谈到这里,喻义不禁感慨:“优酷最晚拿到直播权,这个时候距离世界杯开幕只有2周的时间。阿里云需要在这2周的时间之内,完成整个运营商资源、云化资源储备和调度、整个CDN的容灾和灾备、视频处理中心的容灾和灾备。这对我们的供应链体系和组织协同都是非常大的挑战。然而比赛到了今天,我们都圆满地完成了护航任务,成功应对了一次又一次的流量攀升。”


对很多阿里云工程师来说,这都是一届独特的世界杯。从小组赛到淘汰赛,伴随着每场直播的顺利进行,球迷对于高清流畅的反馈,充分验证预案是成功的。世界杯护航结束后,会有更多的挑战,等待着阿里云CDN团队来迎战,一切未完待续。

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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