视觉云市场上充满了一系列有趣的挑战。一方面，艺术家们满怀激情，费心费力地创作作品——演出、影视、游戏和现场体验式作品。另一方面，我们需要将这些作品推广给面临海量选择的广大受众，而他们的口味就像德克萨斯州的天气一样说变就变。技术人员恰好位居其间：他们肩负重任，需要找到一种办法，在确保支持创作内容和帮助客户找到受众喜欢的内容的经济动力源源不绝的情况下，将海量精彩内容呈现给人们。
毫无疑问，市场正在发生变化。正如我在今年早些时候撰写的文章中所提到的那样，我们正步入讲述故事的新时代。2018 年，全球在线视频订阅量首次超过了有线电视订阅量（不过大多数订阅用户仍同时在为这两种服务方式付费）。今年，视频点播 (VOD) 的收入甚至有望超过票房收入。作为技术人员，我们显然无需关心好莱坞的影视制作和营销事务。但是我们始终扮演着中间者的角色，需要找到能在提供更多、更高质量视频的同时促进成本降低的方法。
准备与分发
亚马逊最近发布了全新视频流式传输成本分析报告，让大家更好地了解此类服务的总体拥有成本 (TCO)。该报告并未涉及内容的制作和获取成本，而我们将在此对这两个方面作进一步分析。这不是笔小数目。仅网飞 (Netflix) 每年就花费数十亿美元用以获得版权和制作新内容。不过，那些都是别人该做的决定。我们的工作是实打实地将那些内容传递给目标受众。
在了解了流式传输视频总体拥有成本后，我们发现技术人员可以重点关注两个方面：准备（转码）和分发（带宽、存储和网络优化）。
根据亚马逊的初步报告，我们发现与分发成本相比，准备成本显得微不足道。在公有云实时流式传输示例中，准备仅占总成本的 5％，而分发竟占了总成本的 95％。
与内容获取成本一样，准备内容也可能需要耗费一大笔前期费用。不过，这样的费用只需支付一次。准备是一种集中式操作，视规模大小，需要的服务器数量可能相对较少。分发则是一种国际化操作，涉及数十个数据中心、边缘和存储节点以及网络等。分发成本是持续存在的，并且会迅速累加，对于高收视率且基于互联网 (OTT) 的服务尤其如此。
降低比特率
在看亚马逊报告时，发现的情况甚至连我们自己都感到惊讶：如果将视频服务的准备成本降低 50％，而不降低其分发成本，那么节省下来的成本几乎为零。相反，如果服务型企业专注于降低分发成本，那么节省效果立竿见影，而且会节省大笔费用。降低比特率* 是降低视觉云总体拥有成本的关键所在。
同样，总体拥有成本节省也会大幅提升。例如，我们通过进一步分析发现，如果视频流式传输服务企业为了实现 10% 的比特率效率而增加了其准备成本（无论是通过优化现有编码器，还是选用 HEVC 或 AV1 这类效率更高的编码器），那么当有一到两千名观众同时在线时，成本节省的临界点就会出现，节省效果将开始显现。对于视频点播，由于存储成本增加，比特率效率就更为重要。
软件优化
正因为降低比特率对视觉云总体拥有成本的影响立竿见影，英特尔才会如此关注可扩展视频技术 (SVT)。可扩展视频技术是一种基于软件的视频编码技术。借助该技术，当编码器在英特尔® 至强® 可扩展处理器上运行时，可以更好地权衡性能、延迟和画质，提供更符合既定视频质量的比特率。当然，视频流式传输服务企业需要投资部署合适的基于处理器的基础设施，从而能够利用 AVX512、AV2 和 VNNI 等技术；与此同时，处理器还应配有强大的软件优化功能。
除此之外，英特尔还在投资开放视觉云项目，以释放创新潜能、简化开发、加快视觉云服务上市。开放视觉云是一个开源项目，通过采用专为英特尔® 至强® 可扩展处理器调优的开源构建模块，为各类目标视觉云使用场景提供一组预定义的参考管道。这些经过优化的开源组件涵盖四种核心构建模块（编码、解码、推理和渲染），这些模块都用于提供视觉云服务。
基于这类参考管道，开发人员能够快速开发和创新，为当今要求极高的消费者打造和交付更好的视觉体验。参考管道以 Dockerfile 的形式提供，可简化云环境中容器映像的构建和部署。如果没有更大的社区通过开源计划来助力降低总体拥有成本中的软件成本，那么视觉云产业的发展速度就不足以在保证成本效益的情况下满足消费者的需求。
我期待英特尔团队能在更大的视觉云社区的帮助下，继续在软硬件研究方面取得进步。我们将继续投资开源项目，同时优化我们的 CPU 和其他用于传输、存储和处理大量数据的产品。若要了解更多有关英特尔为视觉云市场降本增效的计划的信息，请访问 intel.cn/visualcloud。
* 单位时间内传输或处理的比特数。
关于 Lynn Comp
作为数据中心事业部 (DCG) 副总裁兼网络平台事业部视觉云部门的总经理，Lynn Comp 主要负责整个英特尔 DCG 有关视觉云项目的盈亏管理，推动各软硬件有关战略的制定和实施，以加快交付有关图形、媒体和视频处理、沉浸式媒体以及视频/媒体分析的解决方案。Lynn Comp 曾是 Digital Semiconductor 公司 StrongARM 处理器团队的一员，负责有关移动片上系统设计的市场营销和技术支持工作，1999 年英特尔收购该团队时加入英特尔。自此以后，她利用自己在市场营销、产品管理、产品规划和战略制定方面的丰富经验，从早期的数据平面开发套件 (DPDK) 直至近期推出的英特尔® 至强® 可扩展处理器，始终推动着跨领域和跨行业的创新。Lynn Comp 拥有弗吉尼亚理工大学电气工程学士学位和菲尼克斯大学 MBA 学位。