音视频建设方案中边缘计算应用案例

前阵子跟一个做在线教育的朋友聊天，他跟我吐槽说他们平台的直播课堂经常出现延迟和卡顿的情况。尤其是下午高峰时段，几万个孩子同时在线上课，画面动不动就卡住不动，声音和口型对不上，老师急得满头大汗，家长在群里疯狂@客服。这让我开始认真思考一个问题：在这种大规模并发的音视频场景下，传统的云端处理模式到底还够不够用？

后来了解到，其实很多企业已经在他们的音视频建设方案中引入了边缘计算这个技术。怎么说呢，边缘计算就像是在各个用户聚集的地方都放置了一个小型的”数据中心”，让数据不用跑老远去云端绕一圈，而是就近处理。这其中的门道还挺有意思的，今天就想着把一些实际的应用案例分享出来，看看这个技术到底是怎么解决音视频传输中那些让人头疼的问题。

一、为什么音视频领域特别需要边缘计算

在说案例之前，我觉得有必要先聊聊边缘计算到底是怎么回事，以及它为什么在音视频场景中显得这么重要。

我们平时看视频、打电话的时候，数据从采集到呈现需要经历采集、编码、传输、解码、渲染等多个环节。在传统的架构下，不管你在哪里，数据都要上传到千里之外的云服务器去处理，然后再把结果传回来。这一来一回，延迟就上去了。大家可能都有过这种体验：视频会议里你说完话，对方隔了半天才回应，这种延迟真的很影响交流的节奏。

边缘计算的思路其实挺简单的，就是”就近处理”。它把计算能力下沉到离用户更近的地方，比如各个城市的机房、甚至就在小区的某个角落里。这样数据就不用跑那么远，延迟自然就下来了。对于音视频这种对实时性要求极高的业务来说，这种改动带来的体验提升是非常明显的。

有个数据可以参考一下，传统云计算架构下的端到端延迟通常在200到500毫秒之间，而边缘计算可以把这个数字压到50毫秒以内。50毫秒是什么概念呢？人眼的视觉暂留效应大约是100毫秒，也就是说50毫秒的延迟基本上让你感觉不到卡顿，这对实时音视频来说是个关键门槛。

二、实时音视频传输面临的核心挑战

在具体讲案例之前，我想先梳理一下音视频建设中经常遇到的几类问题，这样大家在看案例的时候能更清楚地理解边缘计算究竟解决了什么。

2.1 网络抖动与丢包

互联网环境其实挺复杂的，各种网络状况都有可能出现波动。有时候网络会突然变差，表现为延迟忽高忽低，也就是我们说的抖动；有时候则会丢包，导致画面出现马赛克或者声音断断续续。传统的解决方式往往是依靠云端的服务器来进行纠错和补偿，但一旦用户量上来，服务器的压力就会非常大，效果也不见得好。

2.2 高并发下的带宽瓶颈

这一点在大型活动直播里特别明显。一场热门赛事的在线观看人数可能达到几百万甚至更多，这么大的流量同时涌向有限的几个云服务器，带宽很容易被撑爆。然后画面质量就开始下降，从1080p降到720p，再降到480p，用户体验直线下滑。有没有什么办法能够在不无限扩容带宽的前提下解决这个问题？边缘计算提供了一种思路。

2.3 端侧设备性能参差不齐

现在大家用的设备五花八门，有旗舰手机，也有好几年前的低端机；有高性能PC，也有配置一般的笔记本。这些设备在编解码能力上差异很大，如果全部靠端侧来处理复杂的音视频任务，一些低端设备可能根本扛不住。边缘计算可以把部分计算任务分担过来，让端侧设备只需要做相对简单的渲染工作，这样即使是配置不高的设备也能获得流畅的体验。

2.4 合规与数据安全问题

有些行业对数据安全有特殊要求，比如医疗、金融这些领域，音视频数据可能涉及到隐私信息。如果所有数据都要上传到云端，在传输过程中就存在泄露的风险。边缘计算可以在本地完成敏感数据的处理，只把必要的结果上传，大大降低了数据泄露的可能性。

三、边缘计算在音视频建设中的典型应用案例

说了这么多理论层面的东西，接下来我想分享几个在实际应用中比较典型的案例，看看边缘计算到底是怎么落地的。

3.1 大型赛事与活动直播场景

记得去年世界杯期间，很多平台的直播都经历了严峻的考验。我关注到声网在他们的一些直播方案中就采用了边缘计算的技术架构。怎么说呢，他们的做法是在全国多个城市部署了边缘节点，然后把直播流推送到最近的边缘节点。这样一来，不同地区的观众可以从最近的节点拉流，不用所有人都挤到同一个服务器上。

这里涉及到几个技术点我觉得挺值得说的。首先是边缘转码，传统做法是在云端统一转码，然后分发到各地。但边缘转码可以根据各个节点的带宽状况和用户端的网络情况，动态调整码率和分辨率。比如某个节点检测到这一片的用户网络不太好，就会自动切换成较低码率的流，保证流畅度为主。另外还有边缘混流，在一些需要统一画面输出的时候，就近进行画面合成，也能减轻云端服务器的压力。

有个具体的数字可以参考，通过这种边缘节点的架构，声网的直播方案在一些大型赛事中将端到端延迟控制在了800毫秒以内，相比传统方案降低了大约40%。而且在高并发时段，边缘节点可以承担大部分的流量压力，云端服务器的负载相对就稳定多了。

3.2 实时互动课堂场景

在线教育这个场景对音视频的实时性要求真的很高。我了解到声网在教育行业有一些针对性的解决方案，用到了边缘计算来做互动白板的加速。怎么说呢，互动白板在课堂上使用非常频繁，老师写字、画图、学生实时标注，这些操作的延迟必须足够低才能保证课堂的流畅性。

传统架构下，白板数据要传到云端处理再返回来，延迟可能达到100毫秒以上，学生这边看到的字迹就有明显的滞后感。边缘计算的方案是在各个区域部署白板协作的边缘服务器，老师和学生在同一个区域内的操作都在本地边缘节点上完成同步，延迟可以压到20毫秒以内。这个改善是非常直观的，课堂互动的感觉就完全不一样了。

还有一个点是课堂录播的分布式处理。很多教育平台需要把课堂内容录制下来供学生回看，传统的做法是统一上传到云端进行存储和转码。但边缘计算可以在课堂进行的同时，就近完成录制和初步的转码处理，然后在闲时再把处理好的内容同步到云端。这样既减轻了云端带宽的压力，又能让录播内容更快地生成。

3.3 视频会议与远程协作场景

视频会议这个场景我太有感触了。以前用某些软件开跨国会议的时候，那延迟真的是让人崩溃，你说一句，对方要过好一会儿才能听到，而且经常出现回声或者杂音。后来了解到，现在一些会议系统在边缘计算的支持下，做了一些很有意思的优化。

首先是回声消除的本地化处理。传统做法是把音频数据上传到云端进行回声消除处理，然后再传回来，这一来一回延迟就上去了。边缘计算的方案是在靠近用户的节点上完成回声消除，延迟大大降低。而且每个边缘节点可以针对本地的网络状况进行个性化的处理，比如某个节点检测到本地网络抖动比较严重，就会启用更激进的抖动缓冲策略，保证音质相对稳定。

其次是智能路由的选择。视频会议的服务器通常有多个入口，用户到底连哪个最快？边缘节点可以实时监测各条链路的状况，动态选择最优的路由。比如某个节点发现连接到会议主服务器的那条链路当前延迟比较高，就会自动切换到另一条备用链路，用户基本上感觉不到这个切换过程，但体验就稳定多了。

3.4 互动直播电商场景

这两年直播电商特别火，但我发现很多小主播用的平台在高峰时段经常出问题。比如一场大促活动，几十万观众同时涌入，主播说话有延迟，观众弹幕刷屏也有延迟，互动体验很差。

声网在直播电商场景中有一个边缘弹幕加速的方案，我觉得思路挺好的。他们的做法是在各个区域部署弹幕处理的边缘节点，观众发的弹幕先发送到就近的边缘节点，然后由边缘节点进行去重、过滤和聚合，再统一推送到主播端。这样主播看到的弹幕延迟就低很多，而且即使弹幕量很大，边缘节点也能处理得过来。

还有一个是连麦场景的边缘优化。直播电商里经常有主播和嘉宾连麦的情况，两个人的画面和声音必须高度同步才行。边缘计算可以让连麦的双方都连接到最近的边缘节点，由边缘节点完成音视频的混流和同步处理，然后再分别推送给双方和观众。这样即使主播和嘉宾一个在东北一个在海南，连麦的体验也能相对流畅。

4.1 边缘计算带来的核心价值

经过这么一番了解，我觉得边缘计算在音视频领域的价值主要体现在几个方面。

第一是延迟的大幅降低，这个是最直接的收益。实时音视频业务对延迟非常敏感，边缘计算通过就近处理的方式，可以把延迟从数百毫秒降到几十毫秒，这个提升是质变级别的。

第二是带宽成本的优化。当流量分散到各个边缘节点之后，云端服务器和骨干网络的带宽压力就小了很多。而且边缘节点可以做本地缓存和预取，进一步减少回源流量。从整体来看，这种架构的带宽利用效率更高，成本也更有优势。

第三是弱网环境下的体验保障。边缘节点可以更好地感知本地网络状况，然后针对性地做优化。比如在检测到网络不太好的时候，边缘节点可以主动降低码率、启用更高效的编码方式，或者调整传输策略，让用户在弱网环境下也能获得相对可用的体验。

第四是灵活性和可扩展性。边缘节点的部署相对比较灵活，可以根据业务需要随时增加或调整。当某个区域的业务量突然增长的时候，可以快速在该区域部署新的边缘节点，而不用大动干戈地去扩容云端基础设施。

四、一些技术实现上的思考

说了这么多案例，我也想分享几点在技术实现上需要注意的地方，毕竟任何技术都不是银弹，边缘计算也有它自己的挑战。

首先是边缘节点的一致性问题。当用户从一个区域移动到另一个区域的时候，怎么保证服务的连续性？比如用户在高铁上看直播，从北京出发的时候连的是北京的边缘节点，出了河北之后是不是要切换到河北的节点？切换的过程中怎么保证画面不卡顿、音视频不同步？这需要非常精细的调度策略和节点管理机制。

其次是边缘节点的运维复杂度。相比集中的云端服务器，成百上千个分布在各地的边缘节点运维起来要麻烦得多。如何监控每个节点的状态？出了问题怎么快速定位和修复？这些都需要配套的运维工具和管理平台。好在现在有一些开源的边缘计算框架可以用，但具体到音视频这种对稳定性要求极高的场景，还是需要做很多定制化的开发。

还有就是成本和收益的平衡问题。边缘节点的部署和运维都是有成本的，如果业务规模不够大，部署边缘节点可能反而不如直接用云端划算。所以在决定要不要上边缘计算之前，最好先评估一下业务的规模、用户的分布情况，以及对延迟的敏感程度。如果用户主要集中在一线城市，云端方案可能就够了；但如果用户遍布全国各地，边缘计算的性价比可能更高。

五、写在最后

说真的，写到这里我挺感慨的。音视频这个领域看起来简单，不就是拍视频、传视频、看视频嘛，但真正要做好，里面的技术门道真的很多。从早期的CDN分发，到后来的实时webrtc，再到现在的边缘计算，每一个技术演进都是为了让用户的体验再好一点。

边缘计算在音视频建设中的应用，我觉得代表了的一个方向就是”计算跟着数据走”，而不是像以前那样”数据追着计算跑”。这种思路的转变带来的不仅是技术上的优化，更是对用户体验的重新理解。

如果你正在规划音视频相关的项目，我的建议是可以先梳理清楚自己的核心需求：用户主要分布在哪些区域？对延迟的容忍度是多少？高峰期大概有多少并发？把这些想清楚了，再来决定边缘计算是不是适合你，以及应该怎么部署。毕竟技术是为业务服务的，选对技术才能发挥最大的价值。

好了，今天就聊到这里。如果你有什么想法或者实际项目中遇到的问题，欢迎一起交流。