华为云、腾讯云、阿里云、金山云相比，到底谁厉害？

1月30日晚间，阿里巴巴公布了其2019财年第三季度财报。

财报显示，阿里云营收规模为2136亿元，4年间增长约20倍，飞速发展的阿里云已是亚洲最大的云服务公司。

值得一提的是，在全球范围内，3A（亚马逊AWS、微软Azure和阿里云Alibaba Cloud）占据了超过七成的市场份额。在中国市场，阿里云更是一骑绝尘，其市场份额相当于第二名到第九名的总和。

转型2B的关键

数据显示，阿里云在近2年保持营收高速增长，2018年4个季度的营收分别达到4385亿、4698亿、5667亿和6611亿元，全年总营收2136亿元，相比2017年，全年营收1117亿元增长913%。

2018年11月，阿里又一次启动组织架构调整，将阿里云升级为阿里云智能事业群，整合全集团技术团队，将集团中台和达摩院的技术与阿里云技术结合，目标是构建数字经济时代基于云计算的智能化基础设施。

这一次调整释放阿里巴巴继续强化2B业务的信号。

事实上，阿里是从2B业务起家的，阿里B2B公司就是服务中小企业的外贸生意，后来才有2C业务淘宝天猫等等，所以阿里一直是2C和2B结合的路线，2B业务除了阿里云还有阿里妈妈、阿里钉钉等。

但就现阶段而言，阿里云是阿里的王牌，未来也将继续发挥重要作用。

据统计，40%的中国500强企业、近一半中国上市公司、80%中国 科技 类公司都在使用阿里云，数字经济正在阿里云上得到快速发展。

分析人士普遍认为，云计算将颠覆原有IT产业格局。

目前来看，阿里在B端优势明显，业内流行一种观点，互联网下半场的重心是由C端转向B端。

根据这种观点，阿里显然已经领跑互联网下半场。

国际化的排头兵

马云曾经说过，他希望成立一家由中国人创办，但属于全世界的公司。因此，国际战略是阿里发展的重心。

而阿里云是阿里国际化布局的重要一环，扮演排头兵的角色。

阿里目前的主业务分为四大板块，分别是电商，云计算，数字媒体与 娱乐 ，创业业务及其他。

电商是阿里发家的核心业务，在国内优势明显，但在国际上的扩张并不理想。

欧美电商市场是亚马逊的天下，日本则有乐天，阿里只能在东南亚以及拉美等地区寻求机会，然而这些市场体量较小，不足以支撑阿里全球扩张的野心。

阿里的移动支付同样难以在国际上扩张，欧美日等发达国家有着完善的信用卡体系，何况他们有自己的移动支付，某种程度上，支付宝的成功借鉴了PayPal的经验。

而云计算则不同，目前全球云服务市场呈现出“3A竞争格局”，即以亚马逊、微软和阿里为首的第一集团垄断了超7成的市场份额。

阿里在云服务方面和亚马逊以及微软在同一水平上，强如谷歌和IBM都稍逊阿里一筹。

云计算为阿里带来了弯道超车的契机，进入发达国家的市场，打败当地巨头，并非不可能。

题主提到的华为云、腾讯云、阿里云、金山云都是当下国内比较有名气的云，如果非要说谁最厉害，我觉得应该是阿里云。

首先，从全球知名市场研究机构Gartner发布的数据来看，阿里云稳居全球公有云IaaS市场前三，并且增长速度最快，而且优势还在不断扩大。在国内，根据IDC的数据，阿里云也占据了476%的市场份额，这体量其他云也望尘莫及。

其次，前阵子Gartner又公布了2018年全球数据库魔力象限，阿里云作为中国唯一厂商进入远见者象限，在严苛的评选条件下，我国 科技 企业强势多次进入该榜单，阿里云的实力不容小觑。

至于其他云，除了在实力上与阿里云相差甚远，一直默默无闻之外还各有“硬伤”。

几家云厂商相比之下，还是阿里云更厉害。

目前在全球云计算市场，亚马逊AWS占据统治地位，而且是独一档的存在。

而在国内云计算市场，阿里云占据行业第一、独立统治第一阵营，紧随其后的是腾讯云、金山云、电信云占据行业第二阵营，再往后份额就是百度云、华为云、以及七牛云、网易云、Ucloud等等这些组成的行业第三阵营。

那么阿里云到底是有哪些优势呢？

大家都知道，做云计算最早的是亚马逊，早在2006年亚马逊已经开始布局云计算了，而紧随其后的就是2009年阿里巴巴在王坚博士带领下就开始了云计算业务。

用阿里云副总裁的话说，中国的有两种云，一种是拿来云，一种是自主可控飞天云。

能说出这样的话还是需要底气的，最主要的原因就是阿里云的飞天操作系统，飞天是阿里云自主研发的大规模云计算操作系统，能够将全球数百万台的服务器连成一台超级计算机，为这个 社会 提供强大的算力。

全新一代的飞天20，具有秒级启动ECI到云端超算集群的全覆盖，对计算和AI能力进行协同控制，实现全球可达到网络以及全方位的IPv6的支持，随时随地实现连接，兼容市面上几乎90%以上的物联网解决方案。

飞天20支撑起了阿里云遍布全球各地的基础设施，针对于亿万个端进行适配，其中阿里云飞天的设计理念是AI是大脑、IoT是神经网络、而计算是心脏，总体来说就是万物智能。

阿里巴巴做云计算是有先天优势的，电子商务公司本来就是云计算的最好试验田。

天猫双十一，阿里云最好的试验田，要知道且不说别的，就只说天猫双十一的峰值，今年就达到了451万笔/秒，这个就算是拿到世界上，也是一个很高的成就。经过十年的双十一历练，阿里云已经获得了最好的锻炼，可以说是一步步实战中积累起来的。

除此之外，在阿里云顺利走向市场以后，国内基本上除了巨头企业，大部分都是阿里云的客户，这些客户里面包括了饿了么、菜鸟网络、优酷等众多企业，而且现在这些企业还融入到阿里的生态中，可以说战绩辉煌。

因此不管从什么角度来说，目前阿里云在国内依然拥有绝对的行业领先优势，不过目前腾讯云、金山云、百度云在后面追赶也很快，份额提升得很快，也不能算完全占据统治地位，只能说目前阿里云依然是国内云计算龙头老大。

这几家云厂商比较来看，阿里云应当是最厉害的，那么我就从这个方面来说说我的看法。

先来说阿里云吧，阿里云的实践场景是非常丰富的。最初，阿里云的技术应用在了蚂蚁小贷中，后来，阿里云的很多新技术也都最先在阿里巴巴集团内部实践。

有人认为，阿里的技术实力越来越强是因为其电商的溢出效应。

毕竟阿里巴巴旗下有全球最大的电商平台和全球最大的支付平台，而淘宝和支付宝所需的大规模调度、消息处理、分布式数据库等都需要云计算的支撑。尤其是每年双11、双12不断突破记录的流量高峰，都要求阿里云不断提升技术能力。

这种观点有一定的道理，但是并不全面。因为除了阿里巴巴集团内的场景，阿里云还有大量行业标杆企业的实践，比如国税总局、海关总署、新浪微博等等。

就拿新浪微博来说吧，大家都知道，春节期间新浪微博的流量非常大。 在阿里云的支持下，微博搭建起了一个社交媒体云混合架构，结合实时数据对预估峰值进行动态调整，不仅减少了1400台服务器的购买，还支撑了用户182亿次阅读量和8亿次红包领取。

反观其它云， 华为作为一家老牌通信企业，主要经营的是通讯设备，最了解的是中国电信、中国联通这些运营商的需求，对于企业的互联网技术需求了解并不多；腾讯则是做社交起家，缺少ToB的基因；金山是做软件开发的，都没云计算的技术和实践提供更多助力， 从这一点上来说，这几家云都缺少应对互联网场景技术的经验。

再来看服务的客户，我从华为云的官网查了一下，看到只有拓维信息、郑大信息几个案例；腾讯云的客户大多集中在 游戏 和社交产品；金山云的客户数量不够多，也缺乏说服力。

这样比较下来，大家应该心里都有底了，所以我说阿里云最厉害。

个人排序：华为云 -->阿里云-->腾讯云-->金山云

从技术积累、市场份额、营收等因素来看，阿里云、腾讯云、华为云都属于第一梯队，金山云在第二梯队，阿里云在四者中领先优势明显！

根据美国市场研究机构Synergy Research Group发布的2018年Q1全球主要云厂商排名来看，AWS、微软、谷歌、阿里云和IBM分列前五；而在亚太地区，前五名分别是AWS、阿里巴巴、微软、谷歌和腾讯。

阿里云

2008年9月，阿里巴巴确定“云计算”和“大数据”战略，决定自主研发大规模分布式计算操作系统“飞天”。

2009年9月，阿里云计算有限公司正式成立，，是全球领先的云计算及人工智能 科技 公司。

2016年10月，杭州联手阿里云发布城市大脑，人工智能ET帮助治理交通。

2017年12月20日，阿里云在云栖大会·北京峰会上正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，全面布局产业AI。

2018年9月22日，2018杭州·云栖大会上阿里云宣布成立全球交付中心。

2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，阿里云位列中国云计算第一。

北京时间2018年2月1日晚间， 阿里巴巴集团公布 2018财年第三季度（2017 年 10 月至 12 月底）财报，阿里云连续第 11 个季度保持规模翻番，该季度内同比增长 104% 达到 3599 亿元。2017全年阿里云累计收入约112亿元，是国内首家百亿规模的云计算服务商。

腾讯云

2010 年02 月，腾讯开放平台接入首批应用，腾讯云正式对外提供云服务（包括CDN 等）。

腾讯云包括云服务器、云存储、云数据库和弹性web引擎等基础云服务；腾讯云分析（MTA）、腾讯云推送（信鸽）等腾讯整体大数据能力；以及 QQ互联、QQ空间、微云、微社区等云端链接社交体系。

2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，腾讯云位列中国云计算第二。

在2018年9月份的腾讯架构调整中，全新的云与智慧产业事业群（CSIG）成立，这意味着腾讯将全面发力B端市场。

2018年11月14日晚间，腾讯公布截至2018年9月30日未经审核的第三季度业绩，报告显示，腾讯总收入为人民币80595亿元（11716亿美元 ），比去年同期增长24%。期内盈利为人民币23405亿元（3402亿美元），比去年同期增长30%。报告称，腾讯云财务数据首次被公开，前三季云服务的收入近60亿人民币，第三季度云服务收入同比增长逾一倍。

华为云

华为云成立于2011年，贯彻华为公司“云、管、端”的战略方针，依托于华为公司雄厚的资本和强大的云计算研发实力，面向互联网增值服务运营商、大中小型企业、政府、科研院所等广大企事业用户提供包括云主机、云托管、云存储等基础云服务、超算、内容分发与加速、视频托管与发布、企业IT、云电脑、云会议、 游戏 托管、应用托管等服务和解决方案。

2017年3月起，华为专门成立了Cloud BU，全力构建并提供可信、开放、全球线上线下服务能力的公有云。

截至2017年9月，华为共发布了13大类共85个云服务，除服务于国内企业，还服务于欧洲、美洲等全球多个区域的众多企业。

华为云数据中心：华为全球建立480个数据中心，其中有160个云数据中心。

作为国内公有云第一梯队，华为云增长势头迅猛；在2018年华为全联接大会上，华为称云服务已经成为华为整体业务的底座与基础，；华为还宣布将于12月底在南非正式上线提供云服务，这也是全球首个在非洲用本地数据中心提供服务的公有云服务提供商。

金山云

创立于2012年的北京金山云网络技术有限公司（以下简称金山云），是金山集团旗下云计算企业，于2017年跻身于中国公有云市场三甲。

2017年11月1日IDC发布“2017年中国公有云服务市场半年度跟踪报告”，金山云位列中国云计算三甲。

截止到2018年1月29日，金山云已完成D系列72亿美元融资，估值达2373亿美元。

四云对比

1从市场份额的角度（2017）：阿里云〉腾讯云〉金山云〉华为云

预计2018年，华为云有可能会上升到第三位。

2从估值角度：阿里云〉 腾讯云 〉金山云。

（华为不上市，华为云也难以评估）

3论综合技术实力来看：阿里云〉华为云〉腾讯云〉金山云。（仅个人看法）

先排除金山云

现在是阿里，腾讯，华为

三年后阿里，华为，腾讯

五年后华为，阿里，腾讯

我有使用过腾讯云和阿里云，对于华为云和金山云来说，我并没有使用过，所以我没有办法评判他们谁更加的厉害一些。

目前来说我的主力服务器全部放在阿里云上，腾讯的云服务我现在曾经使用过，但是我后来放弃了。

相对来说，阿里云的服务的话，各个方面都非常的周全，提供的各种工具也相当的多，在进行服务器维护的各个功能上都是比较完善的，所以我个人使用还是比较方便的。

腾讯云相比阿里云的话会有一些缺失，并且在价格上还不一定更加便宜，所以我在使用了一台腾讯云的服务器之后，我就放弃使用腾讯云的服务器了。

目前我个人有十几台服务器，全部是使用了阿里云的云服务器，从稳定性到数据备份以及各个方面来说都让我相当的满意。

所以我个人会推荐大家使用阿里云的云服务。

华为云、腾讯云、阿里云、金山云相比，可以很肯定的说，阿里云是从技术、规模等方面最强的，可以说是中国第一，世界前三。在中国，阿里云占公有云市场43%的份额，而保包括腾讯云在内的其他公司占比之和加起来才相当于阿里云的份额。在世界，近5年来，阿里云增速高达12倍，甚至超越了排在第一的亚马逊AWS。

过去10年，阿里云主要做了三件事：一、开创中国云时代；二、研发了中国的云操作系统和城市AI平台（飞天：中国电子学会 科技 进步奖，城市大脑：国家AI开放创新平台）；三、云普惠各行各业数百万客户。

阿里云有以下五大优势

从PC互联网到移动互联网到万物互联网，互联网成为世界新的基础设施。飞天希望解决人类计算的规模、效率和安全问题。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。

飞天系统的整体技术架构图 飞天系统的服务能力

飞天20可满足百亿级设备的计算需求，覆盖从物联网场景随时启动的轻计算到超级计算能力。飞天20相比上一代操作系统的升级包括秒级启动ECI、云上超算集群的全场景覆盖、云边端一体的协同计算和AI能力、支持IPv6等多个方面。

飞天20支撑了阿里云遍布全球的基础设施，针对亿万个端进行广泛适配，可覆盖最后一公里的计算。计算是心脏，AI是大脑，IoT是神经网络，这是我们对万物智能时代的构想，也是飞天20的设计理念。

飞天20系统在物联网方面的连接能力显著升级，其兼容市面上90%物联网通信方案。在云栖大会上，阿里云宣布，基于飞天平台的杭州城市大脑升级到20，覆盖杭州市共420平方公里，接管了1300个信号灯路口、接入4500路视频，处理数以百亿计信息的实时分析。

阿里云业务目前已成为阿里巴巴最重要的创收渠道之一，阿里2019财年第一季度（2018年4月至6月底）财报显示，公司云计算业务营收达到4698亿元，同比猛增93%。

总结

目前阿里云已经在在城市、工业、零售、金融、 汽车 、家庭等多个场景推出ET大脑等“产 业AI”方案和相关人工智能产品，例如基于CPU、GPU、FPGA等异构计算平台，面向开 发者的机器学习PAI平台，以及语音识别、图像识别、视觉识别等130多款细分产品。

从以上阐述我们可以看出，我们足可以看出阿里云无论从技术、服务能力、规模等方面的综合能力。

在我看来，国内云服务竞争力来看，主要在BAT，全球主要集中亚马逊和微软。今天刚好有一篇关于云服务的内容，在此分享，大家一起来探讨，在我看来，云服务的核心是在于物联网。

以下是《万物互联将至！BAT激战云端，以此抢夺物联网赛道》部分内容：

互联网已成过去，取而代之的是物联网，所带来的信息 科技 席卷全球，作为未来发展重要方向，承载了世界梦想，被视作全球经济增长新引擎，但要发展物联网，贯穿所有智能设备所需要各平台成为产业发展基础，才能使的物联网得以实现。

云计算作为物联网重要基础设施，是物联网产业发展基石，在这条赛道上聚集了亚马逊、微软、谷歌和BAT与华为等重量级玩家，但对于云服务商来说，丰富的云应用是深入市场核心，因这些一线巨头的入场，2019年物联网将更值得期待。

全球 科技 巨头争夺云服务市场

移动互联网红利逐渐退去，取而代之的是一个万物互联的物联网时代，万物互联发展得益于Sigfox、LoRa和NB-IoT为LPWAN低功耗广域网无线技术发展增速迅猛，2017至2023年期间，LPWAN连接复合年增长率为109%，到2023年，仅连接方面支出将会超过45亿美元。

图表来自IoT Analytics

物联网连接规模日益扩大，在这个大连接时代，势必产生海量数据，继而需要云平台对数据进行智能分析，利用数据有望创造更多的全新的商业机遇。至此，基于海量物联网设备的连接，提供软件和平台相结合的厂商将会是最大的受益者之一，面向各行业的物联网云平台运营而生，继而激活数据价值。

在物联网高级顾问杨剑勇看来，云服务打通云端边并结合AI能力，助推物联网应用至各行业，同时，各巨头相继进入，行业竞争格局也将更加残酷，在平台层最终比拼的是应用能力，覆盖医疗、教育、交通和制造等丰富应用的云平台是争夺物联网这一张船票的核心。

亚马逊

作为全球云服务市场领头羊的亚马逊，亚马逊和微软作为全球最具影响力且最具规模的云服务商，丰富的应用促使基于他们的云平台构建的物联网应用无处不在，在医疗方向，借助Amazon SageMaker，GE Healthcare可以通过强大的人工智能工具和服务来促进患者护理的改善。

微软

越来越多的企业开始加大部署物联网，微软以云服务＋人工智能构件生态，已经广泛应用互联网服务、智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB、通用电气和西门子等工业巨擘都在利用Azure开发自己的物联网平台。

BAT抢夺物联网赛道

腾讯云今年战略重大尤为坚定，积极推进云服务战略，不过在这一市场，阿里云深耕行业多年，百度云快速发展，腾讯云在这一场争夺战中还面临诸多考验。

百度

国内三大互联网巨头将在物联网时代再次激战，百度云以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网应用落地，早在2016年，百度云就提出ABC三位一体战略，现在则正以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用。

百度云ABC+IoT解决方案走在了行业趋势前端，经过多年积极 探索 和发展，百度云ABC已升级30版本，ABC30就是希望智能无处不在，数据真正发挥其价值。百度云作为百度AI能力、百度资源、行业解决方案的对外服务输出窗口，已助力更多企业合作伙伴向智能化和AI化升级。

在产业应用落地方面，百度云为农业、工业和服务业等产业提供了更易用的解决方案，在15个细分行业的全面布局，生态版图已经覆盖金融、钢铁、家居、 汽车 等领域，大力推进百度云ABC能力在各产业落地。

阿里

阿里云作为阿里巴巴旗下云计算企业，阿里云呈现出高速增长态势，2019财年上半年营收突破百亿，在全球市场与亚马逊和微软形成三足鼎立态势，如今阿里云在阿里巴巴集团战略再次提升，升级为阿里云智能，将阿里巴巴集团在过去几年在实施的中台战略过程中构建的智能化能力，全面和阿里云结合，向全 社会 开放。

在过去几年中，阿里云依托云＋AI+IoT能力先后众多大企业提供服务，希望在5年内要连接100亿物联网设备，至此看到了阿里云在各行业应用案例落地，通过云+AI+IoT三驾马车能力赋能全行业变革。

腾讯

就在今年9月30日，腾讯对组织机构进行了大调整，积极面向产业互联网转型，提升云服务战略，新成立了云与智慧产业事业群，整合腾讯云、智慧零售、安全产品、腾讯地图、优图等核心产品线，帮助医疗、教育、交通和制造业等行业向智能化、数字化转型。

事实上，早在2014年，腾讯就在积极 探索 并推进万物互联发展，以连接一切搭建生态助力物联网发展，微信向万物互联延伸，凭借庞大用户和小程序攻城略地，微信早已超出社交属性，伴随平台属性越来越强，承载了腾讯对物联网的憧憬。

与此同时，腾讯成立云与智慧产业事业群后，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，助推产业互联网升级，这是腾讯云副总裁王龙在首届腾讯云+社区开发者大会透露的信息。

如今，小程序生态的快速发展，另外，腾讯云将依托腾讯20年丰富的技术和生态资源，一如既往地秉持开放和连接战略，聚焦新趋势、新技术和新应用，全方位助力打造产业互联网，做好各行各业数字化转型的助手。

最后

一花独放不是春，万紫千红才是春。

云计算作为基础平台的价值在于能够提供新零售、新制造、新能源和新交通等行业的解决方案。并在边缘智能和AI技术加持下，物联网将会以更加快的速度应用至各个垂直行业，赋能产业快速提升应用与服务的技术水平，而巨头们以云平台搭建庞大物联网生态也加速全 社会 数字转型。

具备完整向下相容 PS 与 PS2 的功能

PS3 将依照 PS2 的模式，于发售之初即提供完整的 PS 与 PS2 游戏向下相容功能。

完整的 BD 影片播放功能支持

配备 Cell CPU、RSX GPU 与新一代 HDMI 的 PS3，具备高度可程式化能力，可依靠软体与韧体的更新来完整支持所有 BD 规格，并非外界所言的穷人 BD 影片播放机，而是台最先进的 BD 影片播放机。

为了对抗盗版，因此所有的 PS3 游戏都将采用具备最先进防拷保护技术的 BD 光碟来储存，SONY 预定于 PS3 上市时备妥全球月产 1000 万片的生产线，初期生产成本将与现有双层 DVD 近似。

支持 SD 到 Full HD 等所有的显示器规格

PS3 将广泛支持包括传统电视到未来的 Full HD 高解析度电视等所有的萤幕，并包括电脑萤幕。

支持最新一代 HDMI 介面

久多良木健表示，现有的 HDMI 规格并无法满足 PS3 对 Full HD 1080p 高阶析度与 12bit 高色深等高画质表现的需求，因此 PS3 将采用目前尚在制定中、预定 6 月定案的新一代 HDMI 规格。

宽频网络连线

SCE 将与 PS3 主机同步推出网络连线服务‘PS 网络平台（PlayStation Network Platform）’，由 SCE 与 SOE 共同开发，预定于北美、日本、欧洲等地建立资料中心，并串联成统一的全球网络。基本服务一开始将采免费方式提供，架构于开放的网际网络上，完整支持线上游戏的开发，提供所需的服务与功能，基础建设的投资与营运将由 SCE 完成，也可以连接至个别授权厂商的服务器。

PS 网络平台预定提供基本社群服务，如：用户帐号建立、大厅 / 配对、积分 / 排行、影音交谈 /即时传讯、状态查询 / 好友名单 / 替身造型、游戏资料上传 / 下载等，以及进阶的付费服务，如：线上内容贩售商店（游戏中可直接存取）、付费内容下载、硬盘游戏启动、多样化的贩售管道（订阅、单项物品贩售、小额付费）、数码内容存取权利管理等，广泛涵盖各种网络连线服务功能。

无线网络连线

PS3 将广泛支持各种无线连线功能，包括 Bluetooth 20+EDR 蓝牙无线传输与 80211b/g Wi-Fi 无线网络连线，并可透过 Wi-Fi 无线网络提供 PSP 无接缝式的 IP 网络连线功能，还可以与 PSP 进行连线互动，例如把 PSP 视为 PS3 的高级遥控器，将 PS3 游戏画面传输到 PSP 上显示之类的应用。

硬盘

硬盘将为 PS3 必备周边，预定采用 25 寸、标准 SATA 介面、60GB 容量的可拆卸式硬盘，具备升级的能力，可强化游戏性，满足网络游戏与应用程式的执行需求，建构一个强大的网络平台，提供完整的网络网络存取功能，作为家用数码影音服务器，用于安装 LINUX 作业系统等多方面的用途。

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。百度的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、和视频数据为主，百度的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，百度的数据以非结构化数据更多。

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景

百度、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：

（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；

（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；

（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；

（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；

（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如百度通过提供百度舆情、百度代言人、百度指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、百度指数、百度春节迁徙地图）。

（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。

（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。

虽然百度、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。

百度大数据策略

百度大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。百度的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。

百度大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的百度大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。

百度大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，百度大数据引擎由以下三方面构成：

开放云：百度的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的百度云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据百度相关人员称，百度开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。百度是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时百度还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。

数据工厂：数据工厂为百度将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。百度数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时百度数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。

百度大脑：百度大脑将百度此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过百度Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。

百度将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用百度大脑的一些智能算法或者数据存放在百度云，自己写算法。

百度大数据引擎的作用

我们可以从两方面来具体看百度大数据引擎的作用：

（1）对于政府机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与百度的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用百度大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和百度的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。

（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用百度大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的百度技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用百度的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。

阿里巴巴大数据策略

阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：

（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为政府所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。

（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：

第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。

另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。

第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。

腾讯大数据策略

腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和百度，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。

腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：

（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。

（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。

（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。

（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。

总的来看，百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，百度和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

虚拟化，如exsi67---vSphere针对机器学习和AI工作负载优化（简单理解，传统服务器，无论

CPU与GPU,都有限的，最高配置，也有速度限的，，而虚拟化，就是将N台机的资源整合，所有机器都可调配，优化所有性能，将N台机合一使用。。。。）

 我们在解藕了计算资源,存储资源,网络资源后,新的应用场景,例如大数据,AI,ML需要新的算力技术,比如GPU。在vSphere 7之前或者说在目前市场上的AI/ML算力解决方案中都是将GPU的算力和CPU

vSphere 7集成了VMware前期收购的Bitfusion，解决方案是将GPU/FPGA等AI/ML资源池化置于计算资源后端，计算资源需要AI相关算力时，通过网络灵活可力度调度后端AI算力资源

基于vSphere针对机器学习和AI工作负载优化

像ML和AI这样的现代应用程序需要计算加速来处理大型和复杂的计算。vSphere利用功能强大的加速器来处理VM或容器中的工作负载。基础结构也可以用于某些HPC工作负载。

整合和共享硬件加速器

轻松确定未充分利用的孤立且昂贵的资源。不论位置如何，都可以远程（全部或部分）共享硬件加速器。GPU资源的切分也变得灵活

现在和将来扩展

在整个基础架构中利用GPU，并使用同一基础架构集成不断发展的技术，例如FPGA和定制ASIC。

英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步 。

封面来源｜pexels

2020年7月16日，“网易数字+大会”在杭州召开，网易公司旗下企业服务品牌网易云正式升级更名为“网易数帆”，优化和升级业务与战略，聚焦基础软件领域业务，并发布多款新产品。透过这些举措，我们可以窥探到网易在数字经济生态链上的全新布局：携手合作伙伴以“新基建”赋能数字经济的智能化升级和融合创新是接下来的战略主方向。

“新基建”是相对于传统基础设施而言，作为新经济形态发展的重要支撑，曾在政府工作报告中被多次提及。 2020年数字经济发展迎来前所未有的机遇，也同时承担起创造新增长点，带动实体转型的重任。而以5G、云计算、大数据和人工智能为代表的技术产品，在赋能各个行业，提升效率，优化生产方式上发挥着不可或缺的支撑作用，故被称为数字经济时代的新型基础设施，即“新基建”。

随着工业互联网和AI战略的全面实施，数字经济的范围被无限拓宽，数字化也成为各行各业转型升级的方向。在企业的精细化管理、业务精细化运营的需求背景下，数据作为一种新型资产，在整个链条中扮演着越来越重要的角色。如何有效发挥数据价值，建立实时反馈的分析系统，来辅助业务决策成为企业数字化转型的重点。在这个过程中大数据、云计算、人工智能、5G等”新基建”提供了方法和效率上的优化，加速了企业的数字化转型的进程。

在数据层面，优化数据采集和应用，高效分析和管理数据是数字化的重点。即通过实现各个业务环节的数字化，来增加相关流程的数据留存，而后将丰富的流程数据用于分析和监控，最终实现科学决策。但这在实际的数字化过程中并不容易，大量企业仍然面临数据孤岛、烟囱式开发、信息系统功能与实际需求脱节、IT交付效率不能满足数字化需求和系统封闭等方面的挑战。为解决这些痛点，云原生逐渐发挥价值。

云原生承担的作用是承上启下，它能够帮助企业在云上快速搭建新的应用体系、技术体系和业务模式。 通过软件化的生产、研发、运维体系，帮助企业提升业务拆解能力，流程重构能力，从而实现企业软件生产全流程的能力和效率的提升，来构建专注业务的企业数字化基础设施。

面临新基建和“数字化”热潮，网易数帆提出SDI²理论：即数字化时代下，企业需要具备强大的软件定义组织的能力Software DefinedInstitute、数据智能的能力Data & Intelligence、强大的软件定义的基础设施Software Defined Infrastructure，才能够在行业中取得成功。

同时，网易数帆旗下网易轻舟在会上全新发布了云原生软件生产力平台，帮助企业提升软件研发效能，作为软件定义组织的关键能力。网易轻舟总经理陈谔表示，该平台由轻舟微服务和新发布的轻舟中间件、轻舟混合云及轻舟低代码等四大产品体系组成，能够帮助企业提升软件全生命周期的端到端能力，使得企业可以更聚焦于业务，应对数字化转型过程中业务的快速变化。

轻舟微服务 包含无缝集成Service Mesh（服务网格）的微服务框架NSF、API网关、分布式事务GTXS、全链路应用监控APM等模块。Service Mesh是微服务治理框架，但也是增加复杂性的根源之一。此次升级，轻舟微服务在Service Mesh方面带来了17项能力提升，包括Sidecar管理、Sidecar热升级、动态流量拦截、熔断降级等。陈谔表示，借助这些能力，客户在实践Service Mesh过程中不需要再顾虑引入Sidecar带来的运维问题。API网关同样带来了大量能力的升级，提供适合互联网级应用的API网关管理功能，如提供完善流量管理功能，包括熔断降级、缓存等。此外，轻舟微服务还发布了新的日志服务LogSeer，以及GTXS、APM的一些新特性。这些更新，进一步提升了轻舟微服务的产品成熟度。

轻舟中间件 是基于Kubernetes构建的云原生PaaS平台。基于容器的数据库、缓存、消息等分布式中间件，使得客户可以将等同于公有云的PaaS服务能力交付到任何能够安装Kubernetes的环境，具有高SLA、高性能、低成本的特点。此次发布，网易轻舟还推出了MySQL、Redis、Elasticsearch、ZooKeeper、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka等7款中间件产品，这意味着轻舟中间件已经具备很高的成熟度。

轻舟中间件支持多云集中部署与管理、运维自动化、故障自愈等云原生特性，可以帮助企业构建容错性好、易于管理、易于观察、易于扩展的中间件PaaS平台，解决企业中间件存在的SLA保障难、运维难、成本高等一系列问题。据了解，轻舟中间件已经在网易严选、网易云音乐、网易传媒等互联网业务生产环境中，经受住了SLA、性能和规模等实战考验。在网易传媒，轻舟中间件带来50%的运维成本下降，网易云音乐则通过轻舟中间件实现了30%以上的资源成本节省。

轻舟混合云 基于Kubernetes的抽象层次以及DevOps能力构建，部署、编排能力不同于面向资源的经典混合云方案，可多云部署，或选择灵活的IT架构，这意味着IT架构变更不会影响到业务架构与运维策略。采用开放云原生技术栈研发而成的轻舟混合云和轻舟微服务、轻舟中间件，组成了一个通用的云操作系统，可以屏蔽从物理机到公有云各类IT基础设施等底层资源的差异性，使得复杂的业务部署能够跨基础设施平滑迁移，并获得弹性扩展能力，从而更好地支撑企业数字化应用。

轻舟低代码 平台通过可视化与自动代码生成快速构建应用，赋能非专业开发者，提供多层次软件复用机制，可以大幅降低软件开发成本，解决企业数字化过程中IT交付效率无法满足数字化需求的矛盾。此次发布的网易轻舟低代码应用开发平台LCAP，支持微服务架构、匹配云原生技术栈，是符合软件架构现代化理念的低代码平台。

轻舟低代码产品具有基于服务的开发、代码无平台绑定、多层次软件复用机制和支持云原生能力扩展等四大特点。这意味着，采用轻舟低代码平台开发的应用软件具有更好的跨平台能力、更高的复用价值，能够带来更高的开发效率。据悉，借助轻舟低代码平台，特定的场景下Web应用开发效率可以提升3倍以上。

“新基建”是一个生态，需要软硬件结合的能力来解决企业数字化的过程中的各种问题。 网易数帆在基础软件服务层面的布局，尽显其软件架构和服务设计上的优势，再将英特尔的硬件产品能力纳入到自己的生态里，二者优势互补，从市场需求出发，充分调动软硬件产品设计能力，提供符合企业数字化实际需求的产品和服务。

英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步，打造软硬件协同的“新基建”生态在当前数字化的洪流中显得异常明智。在产品层面，英特尔提供以数据为中心的产品组合，包括：计算、存储和连接；在计算上，从通用的CPU、GPU，到FPGA等；在生态建设层面，英特尔与包括OEM、ODM、软件服务商、系统集成商等伙伴长期合作，面向不同的工作负载和实际需求，用能够落地的方案，推动各行各业的数字化和智能化。

针对当前，行业对于云基础设施、云服务、云应用可视、可管、可控的需求，英特尔全面集成AI技术的产品组合可帮助企业构建智慧云的基石；针对云原生技术的流行对容器的创新和发展，英特尔在开源软件、开源社区、开源项目方面也有较大的投入。

在与网易数帆的联合实践中，轻舟混合云的核心模块网易轻舟容器平台NCS，基于云原生开源技术栈实现多租户、多集群管理，能够处理更大的并发情况，如几万个应用实例同时在线情况，基于英特尔第二代至强可扩展处理器加速网易轻舟容器平台NCS，提供高性能容器平台、多租户多集群管理、智能化运维，构建高性能、高吞吐、弹性扩展、智能运维的轻舟容器云平台，来帮助企业用户实现信息系统的微服务化。

英特尔与网易数帆的产品方案，在网易的多款产品应用上得到验证。英特尔中国区行业解决方案集团互联网行业负责人在网易数字+大会上表示，网易云音乐引入轻舟中间件Redis内存数据库，将Redis运行在搭载了大容量英特尔傲腾持久内存的服务器上，实现高性能、高密度的混合部署，大幅度提高资源利用率，使得总体用云成本降低30%。网易轻舟容器平台NCS升级到第二代英特尔至强可扩展处理器，整体计算性能提升21%。基于第二代英特尔至强可扩展平台利用英特尔OpenVINO为雷火 游戏 在强化学习、智能编舞等AI平台进行深度强化，使推理性能提升3倍。目前，网易杭州研究院、网易邮箱在分布式存储以及邮箱索引列表均利用英特尔傲腾固态盘加速性能。

云服务让客户减少在IT基础设施上的劳神，从而把注意力更多集中在构建自己的业务逻辑上，2020年，英特尔推出智慧云图计划，旨在覆盖企业上云、用云的全周期，通过丰富的产品组合构建智慧云基石，这与网易的云原生战略不谋而合。携手网易，共绘云图，构筑数字化时代的“新基建”生态，也成为双方共同的目标。

移动直播行业的火热会在很长一段时间内持续，通过和各行业的整合，从而成为具有无限可能性的行业。主要因为以下三个原因：

第一，移动直播的UGC生产模式比PC端的直播更明显，人人都有设备，随时随地开播，完全顺应了互联网时代的开放性原则，能刺激更多人去创造和传播优质内容。

第二，网络带宽和速度在逐渐提高，网络成本在逐渐下降，为移动直播提供一个极佳的发展环境。文字、声音、视频、游戏等都会在移动直播中呈现，创造出更加丰富的用户体验。直播可以以SDK的形式接入到自己的应用中，比如，教育领域中的课后辅导完全可以以直播的形式开展业务、电商也可借助直播让用户挑选商品，促进销售。

第三，一个与VR/AR技术相结合的移动直播为整个行业的未来提供了新的发展空间。VR/AR直播能够让用户身临其境，带动主播与观众更贴切真实的互动，大大提高平台的用户参与度。

当下，有技术实力和流量优势的互联网从业者都不愿错过直播这个风口，如何快速搭建一个直播系统成了大家关心的问题，我想和大家分享下我的经验。我从事于一家直播产品开发商，我们的产品为了快速赶上市场，并没有自己完全去自己做，而是使用了趣拍云服务提供的直播SDK。

从业者都知道，一个完整直播产品应该包含以下环节：推流端（采集、前处理、编码、推流），服务端处理（转码、录制、截图、鉴黄），播放器（拉流、解码、渲染）、互动系统（聊天室、礼物系统、赞）。 下面我就一一讲述下直播SDK在各个环节所做的工作。

一、移动直播推流端需要做哪些工作？

直播推流端即主播端，主要通过手机摄像头采集视频数据和麦克风采集音频数据，经过一系列前处理、编码、封装，然后推流到CDN进行分发。

1、采集

移动直播SDK通过手机摄像头和麦克风直接采集音视频数据。其中，视频采样数据一般采用RGB或YUV格式、音频采样数据一般采用PCM格式。采集到的原始音视频的体积是非常大的，需要经过压缩技术处理来提高传输效率。

2、前处理

在这个环节主要处理美颜、水印、模糊等效果。美颜功能几乎是直播的标配功能。我们调研中发现太多case是因为没有美颜功能被抛弃使用的。另外国家明确提出了，所有直播都必须打有水印并回放留存15天以上。

美颜实际上是通过算法去识别图像中的皮肤部分，对皮肤区域进行色值调整。通过颜色对比找到皮肤区域，可以进行色值调整、添加白色图层或调整透明度等来等来达到美白效果。在美颜处理方面，最著名的GPUImage提供了丰富的效果，同时可以支持iOS和Android，支持自己写算法实现自己最理性的效果。GPUImage内置了120多种常见滤镜效果，添加滤镜只需要简单调用几行代码就可以了。

3、编码

为了便于手机视频的推流、拉流以及存储，通常采用视频编码压缩技术来减少视频的体积，现在比较常用的视频编码是H264。在音频方面，比较常用的是用AAC编码格式，其它如MP3、WMA也是可选方案。视频经过编码压缩大大提高了视频的存储和传输效率，当然，经过压缩后的视频在播放时必须进行解码。

相较于之前的H264，2012年诞生的H265编解码标准有了相当大的改善，做到了仅需要原来一半带宽即可播放相同质量的视频，低于15Mbps的网络也能传输1080p的高清视频。像阿里云、金山云都在推自己的H265编解码技术，随着直播的快速发展和对带宽的依赖，H265编解码技术已有全面取代H264的趋势。

H264和H265个模块技术差异：

另外，硬件编码已经成为移动直播的首选方案，软编码处理在720p以上的视频颓势非常明显。在iOS平台上硬件编码的兼容性比较好，可以直接采用，但在 Android 平台上，MediaCodec 编码器针对不同的芯片平台表现差异还是非常大的，要完全实现全平台兼容的成本还是非常高的。

4、推流

要想用于推流还必须把音视频数据使用传输协议进行封装，变成流数据。常用的流传输协议有RTSP、RTMP、HLS等，使用RTMP传输的延时通常在1_3秒，对于移动直播这种实时性要求非常高的场景，RTMP也成为移动直播中最常用的流传输协议。最后通过一定的Qos算法将音视频流数据推送到网络断，通过CDN进行分发。在直播场景中，网络不稳定是非常常见的，这时就需要Qos来保证网络不稳情况下的用户观看直播的体验，通常是通过主播端和播放端设置缓存，让码率均匀。另外，针对实时变化的网络状况，动态码率和帧率也是最常用的策略。

当然，在网络传输方面全部自己来做基本不现实，找提供推流服务的CDN服务商提供解决方案是最好的选择，可参考文章开头介绍的云视频服务商。据了解，阿里云是国内唯一能自研CDN缓存服务器的厂商，性能非常有保障。当然，大多数直播平台都会同时接入多个视频云服务提供商，这样可以做拉流线路互备，对推流后视频集群再进行优化也可提高直播的流畅性和稳定性。

二、服务端处理需要做哪些工作？

要想适配各终端和平台，服务端还需要对流进行转码，如支持RTMP、HLS、FLV等格式拉流，支持一路转多路适配不同网络和分辨率的终端设备。

1、截图、录制、水印

像阿里云等云服务商都提供了实时转码技术，将用户推流码率较高（比如720P）实时转化成较低清晰度（比如360P）的流以适应播放端的需求。如果要自己搭建实时转码系统，这个成本是极高的，一台8核设备只能实时转10路流，如果一个正常的直播平台有1000路流，就需要100台设备，加上后期的运维成本，一般公司就吃不消了。

2、鉴黄

2016年4月14日，文化部查出了斗鱼、虎牙、YY、熊猫TV、六间房、9158等涉嫌提供含宣扬*秽、暴力、教唆犯罪的网络直播平台，被列入查处名单。政府介入管制有利于直播行业打造健康的生态，进入良性发展。这也意味着为了安全直播产品鉴黄成了必需环节，使用技术手段去鉴黄是移动直播平台必然采用的方案。

市面上提供鉴黄服务的方案主要有两种，第一种是对视频进行截图，然后对进行鉴黄，返回鉴黄结果和分值。典型的企业有阿里（绿网）、图谱科技，他们目前都支持直接传入视频，经过服务端分析返回结果。通常由业务系统接入鉴黄服务，根据鉴黄结果对直播流进行控制，如切断直播流、封禁账号等。第二种是和CDN结合，直接对直播流进行分析，识别结果分为色情、疑似色情、性感和正常，业务系统根据识别结果直接控制直播流。典型的企业是Viscovery，这套方案的优点是实时性保证比较好，缺点是必须部署到CDN或自己的机房，使用成本相对高一些。

还有像趣拍云服务这种一站式直播解决方案提供商，他们的做法是，用户只需在控制台对鉴黄服务进行配置就可以针对每个应用、每一路直播流进行实时审核。在控制台中，趣拍视频云服务实时将鉴黄结果返回，用户可以直接查看色情直播和违规界面的截图，同时可以对直播流进行控制，切断问题直播流。该服务商还提供了短信、邮件和站内信功能，避免漏掉任何一个非法视频，给平台造成损失，我们就使用了这种方式。

三、播放器端需要做哪些工作？

在播放器端如何做到秒开，直播过程中保证画面和声音清晰度的同时，稳定、流程、无卡顿的直播流量，这些工作都需要播放器端配合服务端来做优化，做到精确调度。

1、拉流

拉流实际是推流的逆过程。首先通过播放端获取码流，标准的拉流格式有RTMP、HLS、FLV等。RTMP是Adobe的专利协议，开源软件和开源库都支持的比较好，如开源的librtmp库，播放端只要支持flashPlayer的就能非常简单的播放RTMP直播，直播延迟一般在1_3秒。HLS是苹果提出的基于HTTP的流媒体传输协议，HTML5可以直接打开播放，通过微信、QQ等软件分享出去，用户也可以直接观看直播，可以说移动直播app，HLS拉流协议是必须支持的，缺点是延迟通常大于10秒。FLV（HTTP-FLV）协议是使用HTTP协议传输流媒体内容的一个协议，也不用担心被Adobe的专利绑架，直播延迟同样可以做到1_3秒。

各拉流协议的差异：

我们使用的趣拍视频云服务的直播拉流技术提供了以上三种格式，满足不同业务场景的需求，如对即时性要求较高或有互动需求的可以采用RTMP或FLV格式进行直播拉流播放；对于有回放或跨平台需求的，推荐使用HLS。当然，三种协议是可以同时使用的，分别用到自己的场景就可以了。

2、解码和渲染

拉流获取封装的视频数据后，必须通过解码器解码、渲染后才能在播放器上播放。它是编码的逆过程，是指从音视频的数据中提取原始数据。前面介绍的H264和H265编码格式都是有损压缩，所以在提取后的原始数据，并非原始采样数据，存在一定的信息丢失。因此，在视频体积最小的情况下通过各种编码参数保留最好的原始画面，成为了各视频公司的核心机密。

考虑对高清的支持，解码肯定还是要选择硬解码的。前面介绍过，iOS系统由于硬件比较单一、比较封闭，支持的比较好，Android系统由于平台差异非常大，编解码要完全兼容各平台还需要很多工作要做。

四、移动直播中的交互系统

移动直播中最常见的交互有聊天室（弹幕）、点赞、打赏和礼物等，交互系统涉及消息的实时性和互动性，在技术实现上大多是使用IM的功能来实现的。对于在线人数比较多的房间，弹幕消息量是非常大，主播与用户其实都看不过来，为了缓解服务器压力，在产品策略需要做一些必要的优化。

1、聊天室

移动直播中的弹幕交互是用户和主播互动的主要方式，实际上就是IM中的聊天室功能。聊天室和群聊功能类似，但聊天室的消息是不需要分发给不在线的用户的，历史消息也不需要查看，用户只有进入聊天室后才能查看聊天消息和群成员信息。面对复杂多变的网络状况，还需要根据用户位置就近选择近对应运营商的单线机房接入弹幕消息服务，让弹幕更及时。

2、礼物系统

礼物系统更是绝大多数移动直播平台的标配了，它是这些平台主要的收入来源。送礼物的形式也增强了用户和主播之间的互动交流，也是主播依赖平台的最主要原因。

礼物的收发在技术实现上也是用聊天室接口做的，通常采用IM中的自定义消息实现，当用户收到或发送礼物时将自定义消息对应的礼物图形渲染出来。

以上就是我们在使用了第三方SDK服务后总结出来的直播产品经验，希望能帮助到创业者和从业者们。

蒋先生（微信号love-drunk-hard），直播行业老兵。

一般情况下，对于普通的网站运行和开发，没有必要使用GPU服务器。

GPU服务器主要用于图形处理、深度学习、科学计算等需要大规模并行计算的任务。相比之下，网站运行所需的数据处理和计算任务是相对简单的，通常不需要利用GPU的强大计算能力。

然而，一些特殊类型的网站可能会利用到GPU服务器。例如，需要进行图像处理或渲染的艺术类网站、虚拟现实（VR）或增强现实（AR）相关的应用等可能会借助GPU来提供更好的用户体验。

如果您的网站不是高并发网站或视频编解码网站，那么选择轻量应用服务器最合适，轻量应用服务器配置高，价格低，有流量带宽需求，选择4核8G10M带宽就够了 。