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解密|如何讓跨國遠程開會更美妙

新聞
云溝通時代,我們不止希望能夠隨時隨地的溝通交流,還希望能夠跟對方做到無障礙可聽可見的感知效果。

互聯(lián)網(wǎng)時代最常見的遠程溝通和協(xié)同辦公模式——云會議,每天為成千上萬的參會方提供線上面對面溝通平臺,它把人們從辦公室中解放出來,無論參會者身處何方,使用任何終端入會,都能夠輕松愉悅地聊天討論。

 

隨著云會議場景不斷豐富,會議需求愈加復雜,遠程溝通日趨頻繁的當下,原有服務平臺系統(tǒng)已難以支撐日益增加的業(yè)務需求,全時對云會議服務系統(tǒng)進行了升級優(yōu)化。

突破原有平臺瓶頸

滿足持續(xù)增長的用戶和業(yè)務需求

全時云會議平臺包含網(wǎng)絡會議跟電話會議兩部分,每天有數(shù)十萬用戶基于此平臺召開遠程視頻會議,不過隨著不斷增長的用戶和業(yè)務需求,原有會議平臺架構服務之間高度耦合、相互依賴、部分業(yè)務出現(xiàn)故障……都會導致整個平臺服務不穩(wěn)定,業(yè)務快速迭代能力變差,再加上有部分核心服務一直單點運行,在性能和穩(wěn)定性上出現(xiàn)多處性能瓶頸,給全時的運營帶來了不小挑戰(zhàn)。

最明顯體現(xiàn)在跨地區(qū)/跨國會議上,當入會方太龐大數(shù)據(jù)壓力太大令線路突然中斷,就會令場面十分尷尬。

為了支撐快速增長的用戶和會議業(yè)務需求,實現(xiàn)遠程多方入會的方便與穩(wěn)定,提升會議質量,全時云平臺開始了一次大規(guī)模的分布式以及服務化改造升級,從根本上解決了數(shù)據(jù)服務單點化、各個服務器之間數(shù)據(jù)不共享、模塊之間耦合度偏大等問題。

云平臺架構全新升級

化繁為簡 分而治之

為了突破這個瓶頸,新版云會議平臺對整個架構做了比較大的調整優(yōu)化,對各個業(yè)務服務模塊之間化繁為簡分而治之,并通過負載均衡技術對部分核心業(yè)務去除單點,集群化運行,易于擴展,在性能穩(wěn)定性以及業(yè)務快速迭代能力上做了較大優(yōu)化。

全時云服務化分布式會議平臺的整體技術架構

在服務之間的通訊方面,由于會議平臺業(yè)務服務目前使用的開發(fā)語言較多,有基于C++開發(fā)的服務(例如音視頻),基于JAVA或Go開發(fā)的API服務等。而我們主要采用RPC和MQ結合的方式,統(tǒng)一使用Thrift協(xié)議,并把集群服務之間的通信模式統(tǒng)一抽象為請求-響應、發(fā)布-訂閱、管道-通信三種模式,開發(fā)底層公共通信模塊庫(tang-mq),在底層對集群間的通信進行統(tǒng)一管理,簡化上層服務通信邏輯。

共享緩存使用Redis Cluster,開發(fā)該模式下支持pipeline等操作的tang-cache庫,并對業(yè)務數(shù)據(jù)模型進行統(tǒng)一的抽象和邏輯簡化整理,結合新的通訊模塊,對各各服務進行了比較好的解耦,使用客戶端負載均衡的方式實現(xiàn)部分核心服務如會議業(yè)務服務(會議管理以及傳輸管理)的集群化支持。

對單場會議、單個服務、單個業(yè)務以及整個服務實施不同的限流降級策略,會議信令根據(jù)優(yōu)先級分成不同的等級,使用漏桶限流算法,對于觸發(fā)不同等級限流閾值的情況實施不同的策略,進行降級熔斷處理,精細化控制,以增加整體服務的穩(wěn)定性,防止因單場會議或單個服務業(yè)務異常觸發(fā)雪崩效應,導致其他會議甚至整個服務不穩(wěn)定。

對于錄制,混音等消耗計算資源比較大的服務,定時上報資源使用率,優(yōu)化分配和切換算法,支持動態(tài)擴容縮容,增加服務的穩(wěn)定性和可運維性。

我們是怎么解決的

會議節(jié)點分布式部署

就近接入
會議系統(tǒng)是一個RTC(Real-time Communications)實時音視頻通信系統(tǒng),網(wǎng)絡延時、抖動等因素都會對我們的會議質量帶來較大的影響,所以我們采用“就近接入”策略選擇最優(yōu)會議節(jié)點,減少網(wǎng)絡延遲、抖動。

數(shù)據(jù)采集
客戶端: 服務器會根據(jù)一些策略(就近接入)結合當時服務容量或者負載情況,下發(fā)一系列的服務器IP地址列表,客戶端自身會根據(jù)一定的算法對這些服務ip地址進行測速,并將網(wǎng)絡類型,比如(WIFI,2/3/4G);訪問目標服務時的測速數(shù)據(jù)(IO次數(shù),每次IO字節(jié)和耗時,RTT估算值等)和服務質量數(shù)據(jù)將一并生成記錄上傳到后端大數(shù)據(jù)中心。
服務器: 服務器這邊采集接入IP歸屬,比如電信,聯(lián)通,移動,海外及其所屬省市;用戶開會的規(guī)模,同一個會中所有參會人的分布情況,語音接入VoIP,PSTN的占比等等數(shù)據(jù)上傳到后端大數(shù)據(jù)中心。
大數(shù)據(jù)中心基于采集的數(shù)據(jù),通過規(guī)則對用戶打上各種標簽,生成用戶畫像,智能選擇最優(yōu)鏈路上的會議節(jié)點,最終提供給用戶最優(yōu)的體驗。

混合部署
有很多客戶有自己的私有云,他們的需求是將會議系統(tǒng)部署到他們企業(yè)內部,這就是混合部署。隨著混合部署需求的越來越多,問題主要集中在資源、部署跟維護上。目前全時云提供了一套輕部署方案, 部署一個會議節(jié)點即可加入全時云開會,但媒體流包括錄制等重要文件都在企業(yè)內部,這樣就保證了絕對的安全跟私密性。

分布式整體架構圖

電話會議優(yōu)先

優(yōu)化電話系統(tǒng)整體可用性

近些年來,隨著業(yè)務需求的發(fā)展,如何更有效的進行公司內部、公司跟客戶/供應商之間的溝通,成為困擾很多公司的問題,隨之興起的遠程溝通會議系統(tǒng),也從最開始簡單的多方電話模式,演進到異地多方接入、網(wǎng)絡會議融合等模式。

電話會議目前面臨的主要需求和問題

全時電話會議系統(tǒng),上線至今服務過幾百萬電話用戶,面對用戶規(guī)模的持續(xù)增長,全時歷經(jīng)幾次大的架構改進,目前已形成一套高可用可擴展的電話會議系統(tǒng), 以下是全時云服務分布式會議平臺電話會議系統(tǒng)目前的架構:
這個架構目前也正處在不斷演進的過程中,除了最基礎的核心功能單元之外,我們在電話會議的分布式管理、會議/線路監(jiān)控切換、多地同一會議接入、會議/電話實時監(jiān)控等方面也做了優(yōu)化工作,保證電話會議服務的整體可用和穩(wěn)定。
電話服務分布式管理:全時采用多運營商、多地區(qū)相結合的方式接入線路,在地域電話路由服務中增加線路監(jiān)控、負載監(jiān)控,之后統(tǒng)一加入多電話會議服務中心,并采用優(yōu)化過的負載算法及健康檢查服務,當?shù)赜蚍蘸碗娫挿罩行木€路不穩(wěn)定的情況出現(xiàn)時,電話服務中心就能動態(tài)切換會議呼入線路,讓線路不穩(wěn)定問題的影響削減到最小。多區(qū)接入同一會議:在國內及國外進行分布式多點部署,就能夠讓接入方就近匹配站點,實現(xiàn)多地就近呼入同一場會議。異地節(jié)點之間的動態(tài)互聯(lián)則采用專線+多路線路優(yōu)化的方式,能夠使音頻延遲及音頻傳輸質量達到最高級別。會議/電話實時監(jiān)控:實時監(jiān)控各服務中心及硬件資源情況,以實現(xiàn)動態(tài)預警,使軟件服務及會議硬件資源能動態(tài)負載,資源負載小的組,可以動態(tài)承載移接過來的會議,當總體資源預警時,服務資源能夠及時有效得到擴充。對內接口及服務:根據(jù)服務功能級別,定義HTTP及RPC(TCP)級別接口,使用Nginx或LVS等實現(xiàn)負載均衡,同時提供對外MQ級別的事件通知機制,外部服務按需調取相關數(shù)據(jù),對電話核心服務提供保護。
未來為適應應用多樣化需求,全時云會議將集成接入各種應用端包括插件的呼入呼出,承載更多電話接入方,使云會議服務更加穩(wěn)定,我們的服務可用性SLA高達4個9以上的級別。

資源監(jiān)控與統(tǒng)計分析
傳統(tǒng)對機器資源的監(jiān)控、進程的監(jiān)控方式已滿足不了日益精細化的管理需求,我們需要對會議信令進行更細化的監(jiān)控和統(tǒng)計分析,以便及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)設計或者業(yè)務邏輯可能存在的問題,比如在業(yè)務服務、入口管理、數(shù)據(jù)鏈路層及消息中間件等多處地方進行分析,查看各種信令數(shù)據(jù)是否異常,包括監(jiān)測單個會議是否正常、入口調用超時/TPS分析、客戶端數(shù)據(jù)鏈路數(shù)據(jù)狀態(tài)等。

實際使用時,除了常規(guī)的監(jiān)控以外,我們選用了業(yè)界比較流行的ELK+FileBeat等組合工具,對于某些業(yè)務的分析,采用自建數(shù)據(jù)模型+自主實現(xiàn)的方式,讓產(chǎn)生的數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸出到ELK;對MQ中流轉的會議信令采用對正常業(yè)務影響較小的方式,從MQ中新增加一組消息分析業(yè)務,橫向縱向對比分析業(yè)務服務數(shù)據(jù),以便于在服務器或客戶端版本的更新迭代中提前發(fā)現(xiàn)并解決問題。
 

 

責任編輯:Captain 來源: 全時
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