本文來自Twitch Principal Research Engineer 沈悅時在LiveVideoStackCon 2018熱身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中，沈悅時介紹了Twitch的運營內容與產業規模，并從成本與架構方面介紹了國內外直播生態的差異。

文 / 沈悅時

整理 / LiveVideoStack

直播回放：

https://www.twitch.tv/videos/281107265##

介紹Twicth平臺

今天的大綱主要是和大家分享一下中國和美國互動直播的區別。首先，我簡單介紹一下Twicth平臺。

Twitch是一個互動直播平臺，于2011年開始創立，大概是從2013年開始火起來的。

1，直播內容

Twitch平臺的內容和國內的虎牙斗魚平臺非常相似，但其主要是以游戲為主。

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2，觀看數據量

下面這張圖是我們去年統計的真實的觀看量，每天的活動量大概在一千五百萬左右。

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另外，就在今年，在E3上統計得出Twitch的單個頻道訪問量超過了一千七百萬，在Alexa上，通過統計單個用戶每天的訪問量和每個用戶的訪問頁面次數，我們的受歡迎程度目前排在全球第32位。這個排名自從2011年創立公司以來節節攀升。

3，產業規模

與國內的相比，Twitch是一個全球性的網站，從去年的數據來看，日用戶活躍量是1500萬，每年觀看時間三千五百億分鐘，平均每個人逗留的時間大概是一百分鐘左右。

與國內相比的差別

1，成本

技術會怎樣發展，基本上都是用成本來決定的。下面就給大家展示一個Twitch的成本結構圖：

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從上面的圖中可以看出，我們的成本分為三大塊，就是內容、運營和人力。人力就是每個人的工資，這個內容和人力先不說，我們工程師就討論技術上的。技術成本分為是固定成本和流水成本；在美國的直播網站和中國的直播網站有一個很大不同的地方就是，所有美國直播網站的機房全都是自己的，CDN也是自己的。我們的固定成本就在轉碼器和Edge這兩塊上，我們的很多架構設計就是為了節省在這兩塊上的固定成本。流水成本就包括服務器開銷，骨干網開銷，ISP Peering等，據我的了解，在中國是不允許私人企業設骨干網的，但這在美國是允許的，Twitch的機器和骨干網均是自己架設的。

2，架構

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剛剛簡單講解了一下成本的問題，下面會為大家分析一下我們的架構，首先介紹Twitch技術的一個賣點，就是我們是一個全球的網絡，誰要是想到我們這來開啟直播都可以。 我們在全世界20多個國家都布有機房，比如說一個人在澳大利亞做直播，他就可以接入到澳大利亞的機房，然后把它送到我們幾個大的中心，之后再做轉碼，最終在全世界進行分發。說到轉碼，是我們比較自豪的地方，比起CDN，我們可能是世界前五名，不能說是最大的，但是，能夠支持的同時上線的主播人數是很多的，這是我們比較自豪的。去年同時上線的主播數量大概有三萬多人左右，今年又一下又突破到六萬多人左右了。我們有幾萬臺機器分布在全世界各地，所以每一個機器的單機密度是非常重要的，為了既保證觀看質量，又能降低成本，我們引入了低延時HLS技術。另外一個方面，因為對碼率要求非常的高，但是由于不同地區的帶寬情況不一樣，所以我們重新定義了ABR的階梯，目前最高碼率的是1080p。

總結來說：

1）?我們有全球性的網絡，頻道數比較多，全球性分發，給每個主播同等待遇；

2）?我們的碼率很高，碼率是1080p；

3）?低延時HLS：相對于以前用的RTMP，HLS極大的節省了成本，但延時會有一定增加，目前在三四秒之內；

4）?我們做的ABR技術，可以自動偵測出你的碼率，根據帶寬等情況進行上下切換。

這里面還有很多技術細節，由于時間有限，不能和大家聊太多東西，期待下次在北京能和大家見面，下次在北京我會詳細分享兩個內容，一個是低時延HLS，一個是QoE。

Q&A

Q1：Twitch在印度的用戶量怎么樣，由于印度網絡質量差，抖動大，有什么好的方法應對嗎？

A：印度就是網絡質量非常糟糕，導致的問題是看點播還行，看直播效果很差，我們在印度的量不是太大的，我們也在非常那個緊密的在關注印度的網絡狀況。

Q2：分級Replication設計是為了什么呢？

A：我們有很多的頻道，同時上線六萬路，大主播觀看的人比較多，我們對大主播要把它分級，讓他在世界每個角落都能被看到；小的主播沒有辦法，沒有那么多帶寬，我們就分級到比較近的地方。

Q3：Twitch在所有的平臺都是軟解嗎？

A：根據每個平臺會有所不同，但是能硬解盡量選擇硬解。

Q4 : 沈老師，您在用FFmpeg轉碼時，會如何設置線程數呢？

A：我們不使用FFmpeg，為什么不用FFmpeg呢？我們分析了一下，用FFmpeg做直播轉碼，實時轉碼效率支持不高。我們有寫自己的轉碼，轉碼效率比FFmpeg要高70%，差不多1倍數左右。

Q5：VP9怎么解決移動端解碼器耗電的問題？

A：耗電問題，這個是很好的問題。這個我們會爭取是硬解，但是也在測軟解，我們知道很多的低端的是軟解的，我們有可能是在做一個白清單，我們覺得這個我要給你硬解，需要讓你用VP9來解你就用VP9，要不然你還是回歸到H264。

Q6：你們對OBS有優化嗎？對源端推流質量管理有什么優化方案？

A：我們對OBS沒有優化，主播如果很在乎推流質量，他會再去買個電腦專門用來推流，我覺得未來可能就是全部都是UDP來推流。

Q7：沈老師，你們對直播ABR算法有好的推薦嗎，有類似用深度學習來做帶寬預測嗎？

A：我看過這個MIT文章，它是針對點播來做得，而不是針對直播來做得，點播每次傳輸過去的數據是有很多的，這個用深度學習可能是有用的，但對于直播的話，用處不是太大，因為你都不知道你未來的碼率是多少。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Twitch 沈悦时：国内外互联网直播生态差异的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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