视频和交互式多媒体在云边缘服务器中的挑战和解决方案

在技术领域，很少有话题能与边缘计算的曝光度及其对未来的大胆设想相媲美。通过将计算资源放置在离用户和传感器更近的地方，可实现更低的延迟，使得基于云新型交互式服务能够以本地应用的响应速度运行。应用场景可以跨越交互式社交视频、云游戏、AR和VR，由边缘服务器提供支持。在交互式应用的场景下，比如游戏和生产力应用程序，边缘服务器承担了对用户屏幕的视觉输出等相关视频流的编码和解码工作。由于所有的工作都是在边缘服务器中完成的，因此客户端设备可以在硬件上实现更为低成本、低功耗、可穿戴和可移动式的新型商业模式，并且促进新式云端交互应用的蓬勃发展。

然而，边缘部署目前缺乏 " 超大规模 " 数据中心的数据处理能力，而这这种能力需要依托于大型服务器机组。现实情况是，蜂窝塔基站一般都很小，而且价格昂贵，缺乏额外的空间， 无法支持成千上万的并发用户对应用服务器的需求。因此，云边缘服务面临着苛刻的工作负载（更多的服务器）和更昂贵的空间和运营成本的双重挑战。

为了解决上述挑战以及在边缘服务器上实现低成本、低延迟、高密度、大规模的视频流处理能力。目前最先进的解决方案是通过采用专用芯片--应用专用集成电路(ASICS)--进行视频编码，可以显著降低延迟，并且提高视频质量。基于ASICS的视频编码器具备从根本上减少视频处理的硬件需求以及可扩展的优势，从而达到在不增加额外空间和运营成本的前提下使边缘服务器实现针对大规模视频数据的处理能力。

视频应用的指数级增长和市场机遇

视频技术已经显示出非凡的多功能性，具有实时传输、交互体验等潜力。视频可用于对社交、娱乐、信息或基于软件的体验进行编码，并将其传送到PC、电视和智能手机等无处不在的设备上。而要实现更流畅的协作和互动体验，需要更高的分辨率和更低延迟的帧率。面临的挑战是运营成本、维持服务质量、保证高视觉质量以及降低数据传输的延迟。新一代的专用视频转码器可以将相同质量下的计算需求降低10倍，每瓦性能功耗降低20倍，从而提高视频服务的可行性。

新一代的视频转码器解决了视频服务在寻求经济地增加用户群，同时保持高视频质量体验时面临的难题。NETINT的视频转码解决方案是基于ASIC视频编码的先驱，并推出了一系列专用视频处理器，将视频编码、固态存储和AI技术相结合，从根本上减少了视频、云游戏、AR/VR等互动媒体所需的服务器占用空间，并且可以高效经纪地扩展到从云边缘服务器到桌面、移动设备或头戴式显示器等场景的应用。

未来5年视频流媒体编解码市场的增长和预期

高质量、高清晰度的云视频流将从今天的400万编码并发流扩展到2025年的4000多万。它由消费娱乐、社交媒体、游戏和APP对高清和超高清分辨率云编码流的需求组成。直播流的需求将受到越来越多的远程工作和教育、社交视频的普及以及新兴游戏和应用流服务的推动。计算和基础设施将受到更高的分辨率、帧率、更低的延迟和规模化设计的驱动。这些因素都是强大市场驱动力，结合起来，它们将为以1080p每秒30帧(1080p30)为单位的视频编码并发流创造5年内10倍（约4000万）增长的机会。

面向新兴应用的云边缘架构

新兴的应用和服务要求技术能够经济地扩展到许多用户，而不必担心资源限制。云流媒体要求极高，提出了一系列技术挑战。与内容来自多个地点的网页不同，流媒体视频可以在云端进行聚合，并打包在云端边缘进行快速交付。高视频质量和低延迟为用户提供了一种他们正在体验本地本地应用的感觉。

流媒体的总运营成本（TCO）

决定云服务器或边缘服务器运营成本的主要因素包括购置服务器的资本成本及其预计使用寿命、功耗、冷却和设施。在边缘计算的情况下，部署服务器的成本随着接近边缘而增加。一般来说，在基站中大规模地放置服务器是最昂贵的--空间几乎总是非常有限的，而且租金、场地冷却和维护等运营成本也会很高。专用的屋顶机柜、远程位置和高大的办公楼位置更是进一步提升了增加内部边缘服务器的运营费用。

新型的基于ASIC的编码解决方案可提供最低的总运营成本（TCO）

下面的例子显示，以每千条1080p30通道运行x265 Medium CODEC进行视频编码，使用基于软件的解决方案，视频编码的运营成本为580,533美元，使用GPU的运营成本为110,606美元。而使用基于ASIC的编码器，我们可以将编码成本大幅降低10倍，总拥有成本（TCO）仅为52,403美元。

总结

交互式应用服务的边缘部署将需要高密度计算，以最大限度地减少占地面积，最大限度地提高可靠性，并降低运营成本。云边缘的应用将严重依赖于视频编码技术和升级的网络技术，包括5G，以尽可能低的延迟向终端用户提供这些体验。随着网络和视频编码的改进，云端数据传输将无限接近于实时，从而为用户提供更真实的感官体验，并使远程应用的使用效率等同于在本地高性能客户端上运行。新兴的基于ASIC的编码器在密度、性能和成本方面取得了突破，使边缘应用能够在边缘经济性地扩展。通过提高运算效率、降低延迟实现实时技术（包括AI机器学习和传感器数据融合）创造全新的、智能的、交互式的体验。

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