在緊張的研發(fā)工作之余，謝然喜歡跑步、看書、打游戲，也看B站。為了能夠解決Mac看B站發(fā)熱的問題，自己開發(fā)了工具來支持，可謂“學以致用”。LiveVideoStack郵件采訪了七牛直播云流媒體負責人謝然，聊到了工作、技術與個人興趣。

策劃 / LiveVideoStack

LiveVideoStack：謝然你好，能否簡要介紹下自己，包括目前的主要工作及關注領域？

謝然：我目前在七牛擔任直播業(yè)務部門的流媒體組負責人，主要工作是解決流媒體傳輸層相關的兼容問題，以及連麥業(yè)務開發(fā)。個人關注的領域很多，比較多變。最近比較感興趣的是如何給 Chromium 內核增加RTMP/FLV的播放以及推流支持。

LiveVideoStack：什么時候接觸的程序開發(fā)？為什么選擇多媒體開發(fā)這個領域？

謝然：最早的時候是初中，正式開始有計劃的學習是在大學。最開始是在學校期間參與了一個教育行業(yè)（錄播，點播，圖像識別）的創(chuàng)業(yè)項目，此后又參與了一個智能音箱的創(chuàng)業(yè)團隊，之后就一直在這個領域了。

LiveVideoStack：你做了一個Go語言開發(fā)的開源流媒體服務器joy4，為什么做這個項目？

謝然：當時業(yè)內主流的流媒體開源服務器有兩家，SRS 和 nginx-rtmp，兩者都是基于 C/C++。問題有很多：底層 I/O 庫以及 I/O 模型的都和 Go 差距較大，業(yè)務編寫困難。Go 的定位就是解決 C/C++ 這些問題，對于 I/O 密集的流媒體服務器也是有用的。

LiveVideoStack：你參與了一個十分有趣的“媽媽計劃”，解決Mac看視頻網站發(fā)熱的問題。能聊聊這背后的故事嗎？

謝然：哈哈，這個是看到 Chrome 支持了 MSE，當時 B 站優(yōu)酷都沒有基于這個的播放器，而 Flash 確實發(fā)熱量過高，基本沒法使用。大概確定可行之后，對著 MSE 的文檔實現(xiàn)了一遍，但中途遇到很多細節(jié)問題，基本是通過參考 FFmpeg 的代碼，以及寫了一些工具來調試，最終兼容了 Chrome。

LiveVideoStack：除了工作，還有哪些興趣愛好？能否描述一下您典型的一天的日程？幾點入睡，幾點起床？

謝然：玩游戲。大約 7:00 起床，工作到下午 6:00，看一些非技術相關的書籍大約 2 小時，然后運動 1 個小時，一般是跑步，剩余時間打游戲，12:00 睡覺。

LiveVideoStack：對于有興趣從事多媒體開發(fā)的初學者而言，有哪些建議呢？

謝然：流媒體的范圍比較廣，跨度很大，選擇一個點發(fā)展到最精。

LiveVideoStack：基于WebRTC，你們做了哪些優(yōu)化與改造？

謝然：我們是基于 licode 搭建的 SFU。剝離了它的 Nodejs 層，僅使用 C++ 層。

LiveVideoStack：盡管WebRTC讓多媒體開發(fā)門檻進一步降低，但開源項目必然受到各種牽制，社區(qū)不可能為某個特定的場景實現(xiàn)功能、甚至優(yōu)化。因此，企業(yè)不得不在開源的框架下做許多改進、優(yōu)化，這就導致企業(yè)版與社區(qū)版fork的情況，將大大增加企業(yè)維護分支的成本。您如何看待這種兩難的境地？如何做好平衡呢？

謝然：場景其實并不多，感覺 fork 最多一兩個，架構上應該向 FFmpeg 學習。企業(yè)應該積極的回饋開源社區(qū)。

LiveVideoStack：可以預見的是，隨著5G的到來，網絡帶寬進一步提升，多媒體應用更具想想空間。在多媒體相關領域，哪些技術將得到快速發(fā)展和應用？

謝然：VR 全景類的應用。

LiveVideoStack：如果讓您選擇幾個關鍵詞來預測2018年多媒體開發(fā)生態(tài)的熱點，您會選擇哪幾個？

謝然：AI，P2P，WebAssembly。

WebRTCon 2018

繼2017年第一屆LiveVideoStackCon音視頻技術大會之后，LiveVideoStack又一次出發(fā)——WebRTCon 2018，將于5月在上海舉行，這是一次對過去幾年WebRTC技術實踐與應用落地的總結。

WebRTCon 2018設立了主題演講，WebRTC與前端，行業(yè)應用專場，測試監(jiān)控和服務保障，娛樂多媒體開發(fā)應用實踐，WebRTC深度開發(fā)，解決方案專場，WebRTC服務端開發(fā)，新技術跨界，WebRTC與Codec等多個專場。邀請30余位全球領先的WebRTC技術專家，為參會者帶來全球同步的技術實踐與趨勢解讀。本文受訪者也將出席，為大家分享七牛云直播團隊在從零開始使用 licode 開源項目構建連麥服務端的經驗，如何利用 GPU 完成高效的服務端合流，以及如何實現(xiàn)基于 TURN 的邊緣加速方案。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的技术人凭什么那么骄傲？谢然：给自己开发工具的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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