编者按： 最近几年，随着各类音视频应用的爆火，处理音视频所需的算力也急剧增长。同时音视频对延迟也有很高的要求。那么如何才能满足“高算力，低延迟”这一迫切需求，又能帮助企业降低成本？边缘计算提供了绝佳的选择：将音视频计算从云端迁移到边缘，可以优化成本和时延；从终端卸载到边缘，可以突破终端的算力制约。

一份来自Gartner的研究报告[1]预测，到2025年，75%的企业数据将在边缘侧进行处理。由此可见，边缘计算背后蕴藏着巨大的市场。近日，我们就采访到了网心科技的首席架构师曾伟纪，请他来跟大家聊聊边缘计算的优势、网心科技在边缘计算领域的技术探索、新的边缘计算场景以及网心科技从迅雷一路走来的技术成长。

网心科技 首席架构师  曾伟纪

LiveVideoStack：曾老师，您好，欢迎您参加LiveVideoStack的访谈，还请您跟我们的读者介绍一下自己和您目前关注的技术领域。

曾伟纪： 很荣幸可以在LiveVideoStack和大家交流。我在校期间做的就是云计算方向的项目，毕业后作为腾讯云的早期成员参与了一系列云服务和产品的研发，目前是在网心科技负责边缘计算整体的规划和研发工作。过去十多年一直在云计算行业摸爬滚打，在网心科技期间与音视频结缘，至今也有六七个年头了。我关注的技术领域也是云计算、边缘计算、音视频技术，特别是它们交界的一些话题和场景。

LiveVideoStack：与传统的CDN技术相比，边缘计算有哪些优势？二者又是一个什么样的关系？

曾伟纪： CDN之所以能做到提速降本，其中一个重要措施就是将高频访问的内容向边缘侧下沉，实现就近访问的同时省掉长距离传输的“物流成本”，这和边缘计算核心理念高度契合。因此，网心科技从2015年开始做边缘计算的尝试，率先落地的就是CDN场景，取得了不错的效果，现在也逐渐成为行业广泛认可的方案了。如今CDN一方面在继续提升技术指标降低成本，另一方面也在不断变得智能化，边缘计算相关技术无疑会在这方面带来很多助力。

LiveVideoStack：在过去几年里，网心科技积累了哪些边缘计算能力？在技术探索的过程中，遇到了哪些挑战？

曾伟纪： 如前面提到的，我们是先从CDN场景入手，主要是提升边缘网络传输的质量。即使背靠迅雷的P2P技术积累，音视频场景的高指标要求依然是不容易满足的。我们对网络结构做了大量学习，在传输协议、信道编码、调度策略以及边缘硬件等方面都做了一系列优化，构建了低成本高质量的边缘CDN服务。后来我们打算将边缘节点开放给合作伙伴，就开始搭建边缘容器平台。在整个技术探索中，我们从单机逻辑到镜像分发、不可靠节点状态控制、全局资源调度等全链条都踩过坑，吸取了很多教训，也获得了很多宝贵经验。正因为前期的大量实践积累，我们又进一步挖掘边缘节点资源，把我们的边缘网络和服务做到了异构化，兼顾成本和性能，当然这个过程也做了大量的迭代。

LiveVideoStack：从目前的发展趋势看，您认为还有哪些新的边缘计算场景值得探索？对于网心科技来说，其中又会有哪些机遇？

曾伟纪： 目前落地前景比较看好的，大概是边缘算力、物联网以及隐私和安全方向（例如联邦学习）等场景。特别值得一提的是边缘算力。我们知道音视频的处理需要大量算力，数据本身的量级很大、搬运成本很高，对处理的延迟往往也有很高的要求。将音视频计算从云端迁移到边缘，可以优化成本和时延；从终端卸载到边缘，可以突破终端的算力制约。这是网心科技一直在关注和探索的一个方向。

LiveVideoStack：从迅雷下载到CDN，再到边缘计算，网心科技在技术上经历了哪些成长？基于哪些因素，网心科技会选择这样一条发展道路？

曾伟纪： 这个过程概括下来就是从纯传输到音视频分发，再到计算业务。网心科技从中的积累主要有对网络以及边缘节点生态的认知，一系列基础技术和平台，还有一票能打硬仗的团队。之所以一步步选择走下来，其实一直是奔着一个目标，就是寻找落地场景，在边缘上创造价值。云的价值已经在十年前有人先行挖掘了，那我们就做边缘。

LiveVideoStack：俯瞰整个边缘计算产业，您认为还有哪些欠缺或者亟待解决的问题？

曾伟纪： 谈不上俯瞰，算是躬身入局吧。在这个视角上，我的感受是，当前的边缘计算很像十年前的云计算，都认定将来会是个大市场，但怎么走过去还是有点朦胧。大家都在找路，也就是做落地。想落地首先要有应用场景，场景又需要基础设施支撑，否则又成了空谈。所以一方面是识别出边缘计算真正能带来价值的场景；另一方面是在边缘侧部署资源，以及针对边缘节点和网络的复杂性提供便捷易用的基础设施，方便上层应用开发。

LiveVideoStack：元宇宙最近一直是一个非常火的话题，您认为元宇宙的实现会给边缘计算带来哪些机会？

曾伟纪： 边缘计算是元宇宙不可或缺的一个技术底座。一方面元宇宙是面向终端和个人的，但它需要的强大算力是终端无法负担的，需要云化。但强互动属性又要求这个云是低延迟的，这就是边缘计算可以解决的问题了。同时元宇宙海量的数据传输和处理，也需要尽可能的向边缘下沉，借助边缘计算进行降本。这其实就是可以将前面提到的边缘算力的优势极大地发挥出来的一个场景。

LiveVideoStack：本次大会您将分享哪些技术内容？您可以提前透露一下吗？

曾伟纪： 本次想与大家分享的，主要是网心科技这些年在边缘侧落地音视频相关应用场景的一些探索实践和思考。首先是对我们所处的网络结构做一个解读，探讨当前技术架构下音视频应用场景的一些制约，以及边缘计算为何兴起，能带来什么改变。然后是网心科技在这样一个方向上做了什么，还要做什么。过去我们的工作更多集中在分发这块，后续会更多地发掘计算的场景，从基础设施和应用两个层面来看如何更好地挖掘音视频场景的价值。

注释：

[1] https://www.gartner.com/smart...

封面图来自Unsplash, by Caleb Lumingkit

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