作者?| ?阿里文娛技術(shù)專家 草薰

責編 | 夕顏

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

背景

近年來，我國文化產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，文化產(chǎn)業(yè)價值年均增速遠高于同期 GDP 增速，盡管中 國演出市場在開放競爭中逐步規(guī)范有序，但目前仍處于起步和培育階段，尚不夠完善和成熟。尤其在演出場館基礎(chǔ)設(shè)施、管理運營等方面參差不齊。

一方面，國內(nèi)大規(guī)模興建劇場，但是卻不重視開展劇場相關(guān)管理和服務(wù)標準的建立，造成目前中國的劇場硬件設(shè)施世界一流，管理與服務(wù)卻遠落后于發(fā)達國家。另一方面，隨著現(xiàn)場演出形式的變化，興起了許多獨特的演出場地。當前，對場館的精細化、分層運營已經(jīng)成為促進現(xiàn)場服務(wù)升級的核心抓手。

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痛點

演出場館的基礎(chǔ)設(shè)施、熱門 IP 等諸多因素都可能導(dǎo)致演出現(xiàn)場出現(xiàn)無網(wǎng)或弱網(wǎng)問題，在這種情況下如何保障核驗、攝像頭監(jiān)控等現(xiàn)場服務(wù)可用是技術(shù)首先要解決的問題。

面向 AI 與 IoT 結(jié)合為代表的未來發(fā)展方向，通過收集海量數(shù)據(jù)形成的消費者/用戶畫像可以使終端設(shè)備更加智能、更為“主動”地為消費者提供個性化服務(wù)。需要對現(xiàn)場類型眾多、形態(tài)不一的智能設(shè)備形成通信互聯(lián)、數(shù)據(jù)共享、能力互通的“聯(lián)合體”，為用戶提供智能場館服務(wù)。如何保證海量數(shù)據(jù)處理的時效性和有效性，是面向業(yè)務(wù)發(fā)展要解決的問題。

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?圖 1 大麥現(xiàn)場智能終端

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目前，在無網(wǎng)和弱網(wǎng)的現(xiàn)場環(huán)境下提供現(xiàn)場服務(wù)是通過單機應(yīng)用部署的方式，面臨的問題 如下：

為保障單機應(yīng)用服務(wù)可用、可靠需要在本地搭建集群；

同樣的業(yè)務(wù)邏輯，本地和云端研發(fā)體系不統(tǒng)一，導(dǎo)致架構(gòu)冗余、研發(fā)效率低、發(fā)布周期長，降低了業(yè)務(wù)的迭代效率。

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圖 2 ?大麥現(xiàn)場本地/云端驗票模式

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①IDC 服務(wù)和本地服務(wù)代碼級復(fù)用低；

②本地服務(wù)單機部署，無高可用性保障；

③本地服務(wù)依賴本地數(shù)據(jù)庫，跟 IDC 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)可能不一致。

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針對新型的場館的智能服務(wù)需求，譬如 LIVEHOUSE，基于現(xiàn)場觀演人群定向提供個性化服務(wù)，現(xiàn)有的計算架構(gòu)在數(shù)據(jù)時效性和有效性方面不足以支撐。

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解決方案

基于上述的痛點，現(xiàn)場的整體解決方案，從有效支持 12 個月內(nèi)的業(yè)務(wù)和運營的發(fā)展，具有 6 個月內(nèi)創(chuàng)造和技術(shù)領(lǐng)先的可能性，及加速研發(fā)同學專業(yè)化能力的聚焦沉淀和創(chuàng)新孵化，降低體力勞動強度。

1. 邊緣計算

邊緣計算是網(wǎng)絡(luò)中最靠近物或數(shù)據(jù)源頭融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)。在更靠近終端的網(wǎng)絡(luò)邊緣上提供服務(wù)是邊緣計算最大的特點。在數(shù)據(jù)處理的時效性與有效性方面成為云計算的有力補充。對于這樣的設(shè)計，能滿足大麥現(xiàn)場業(yè)務(wù)在智能核驗、設(shè)備管控、業(yè)務(wù)監(jiān)控等方面的關(guān)鍵需求。

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圖 3 邊緣計算

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阿里云邊緣云原生的產(chǎn)品化落地——ACK@Edge（云邊一體的云原生標準 k8s 托管服務(wù)）， 支持海量邊緣網(wǎng)關(guān)節(jié)點接入，深度融合 IoT 云端市場、云端 FaaS、消息、運維等服務(wù)，提供針 對邊緣實例的 DevOps 能力，極大的提升邊緣的應(yīng)用分發(fā)及部署運維的效率。

為了讓現(xiàn)場更簡單、業(yè)務(wù)更高效，需要將原來單機應(yīng)用+ IDC 的集中式部署架構(gòu)，演進到 云+邊緣計算的統(tǒng)一架構(gòu)，這就需要我們能夠有一種方式來統(tǒng)一管理 IDC 應(yīng)用服務(wù)器和現(xiàn)場眾多的邊緣節(jié)點。通過邊緣 k8s 架構(gòu)，統(tǒng)一管理云與邊緣的節(jié)點，實現(xiàn)了應(yīng)用發(fā)布和彈性擴縮容的統(tǒng)一。通過彈性能力節(jié)省機器成本；現(xiàn)場終端就近訪問邊緣節(jié)點，解決現(xiàn)場弱網(wǎng)/無網(wǎng)、現(xiàn)場 視頻監(jiān)控端到端的網(wǎng)絡(luò)延遲等諸多問題。

2. 云邊端協(xié)同

云計算與邊緣計算是現(xiàn)場數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大重要支持。云計算與邊緣計算在技術(shù)定義上具 有差別，使他們所使用的場景有所差異。云計算適用非實時、長周期數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)決策場景，邊緣計算在實時性、短周期數(shù)據(jù)、本地決策等場景方面表現(xiàn)更為優(yōu)異。因而，娛樂現(xiàn)場數(shù)字化轉(zhuǎn) 型需要云計算與邊緣計算的支持。

阿里云在兩大邊緣計算領(lǐng)域 CDN 和 IoT 深耕已久，邊緣規(guī)模和業(yè)務(wù)復(fù)雜度的日益攀升帶來了不小的效能問題。阿里云容器服務(wù)和 IoT 業(yè)務(wù)團隊聯(lián)合推出 Kubernetes Edge 定制版本，作為 云上 IoT 邊緣托管服務(wù)底座，支持海量邊緣網(wǎng)關(guān)節(jié)點接入，深度融合 IoT 云端市場、云端 FaaS、 消息、運維等服務(wù)。在這個過程中在這個過程中，云原生讓 IoT 托管如虎添翼。在大麥現(xiàn)場業(yè)務(wù)中嘗試使用，如圖 2 所示云邊端分層結(jié)構(gòu)也日益顯現(xiàn)。

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圖 4 娛樂現(xiàn)場服務(wù) ?云-邊-端架構(gòu)邏輯圖

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①本地和云端應(yīng)用統(tǒng)一容器化部署運行環(huán)境；

②適配不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，終端靈活選擇本地或云端服務(wù)；

③邊緣節(jié)點優(yōu)先處理過程數(shù)據(jù)計算，核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步云端。

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圖 5 ?現(xiàn)場娛樂云-邊-端部署圖

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未來

隨著 5G 技術(shù)的廣泛應(yīng)用、云計算與邊緣計算在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支持，加快了數(shù)字技術(shù)在文娛行業(yè)現(xiàn)場服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用。譬如無紙化、人臉識別等智能核驗、智能泊車、客群識別等技術(shù)逐漸成為智慧娛樂現(xiàn)場新標配。在用戶需求不斷提升及產(chǎn)業(yè)服務(wù)不斷完善的背景下，未來以安全可靠、優(yōu)質(zhì)體驗和全鏈路服務(wù)建立的服務(wù)平臺構(gòu)筑大麥的行業(yè)壁壘。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大麦云原生边缘计算探索，让观众剧院看戏也能实现个性化的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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