為了在極端流量期間提供無縫用戶體驗，直播流媒體活動需要全面的可觀察性。要支持大量并發觀眾，就必須深入了解實時應用程序和基礎設施，這樣才能實時排除故障。直播流的完全可觀察性會帶來多重挑戰，包括在每個步驟實施數據記錄、記錄存儲成本信息、分析數據并及時報告數據。本文討論了這些挑戰和注意事項，并介紹了如何使用TrafficPeak解決這些問題，以及在Akamai Connected Cloud上實現直播流可觀察性的高級架構。

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本文中的架構圖參考了用于流式傳輸全球最大規模體育賽事之一的工作流程，該工作流程支撐了有史以來最大的并發用戶群之一（平均1800萬并發觀眾）。通過Akamai DataStream和TrafficPeak實施的可觀察性解決方案，我們能夠對整個流媒體工作流程進行攝取、存儲、組織和顯示，同時Akamai CDN則負責將賽事分發給最終用戶。

挑戰和注意事項

1.用戶體驗

隨著觀眾人數增加，提供出色直播流媒體體驗的工作可能會變得十分困難。完整、逐步的可觀察性是從高層次和細粒度了解用戶體驗的關鍵因素。

TrafficPeak可觀察性解決方案可以幫助用戶在流媒體工作流程的每一步攝取、存儲和分析日志，以便實時排除故障。這就為開發人員提供了發現問題并盡早做出調整的機會，從而為每位用戶提供始終如一的高質量體驗。

2.記錄存儲成本

完全可觀察性意味著對直播過程的每一步都進行記錄，包括攝取直播攝像機饋送、內容存儲、內容交付、廣告投放和用戶回放。在全球范圍內為數百萬并發用戶執行這些操作可能會在很短時間內產生數十億條日志并造成非常大額的云服務費賬單。

TrafficPeak采用高效壓縮算法，可用更低的成本將更多日志存儲更長時間，相比其他可觀察性解決方案最多可節省75%的成本。此外，由于Linode Object Storage、TrafficPeak和Akamai CDN都是Akamai Connected Cloud的一部分，因此數據出口成本最多可降低100%。

3.日志分析

實時整理數十億條日志數據的能力至關重要。同樣，索引和查詢海量日志數據（無論當前數據還是歷史數據）都非常耗時。

TrafficPeak能提供亞秒級查詢，并能通過完全可定制的可視化儀表盤優化日志索引，以便開發人員及時排除網絡和基礎設施問題。通過縮短分析數據所需的時間，可以更快地發現并解決問題。

架構示意圖

1. Akamai Media Services Live（Akamai MSL）：以重復的方式攝取實時流饋送。MSL日志會被發送至TrafficPeak，以確保實時全面地了解任何與攝取相關的問題。
2. Linode Object Storage：存儲所有實時流媒體內容，用于即時、低延遲交付和回放。對象存儲日志會發送到TrafficPeak。
3. Akamai CDN：緩存并向數百萬并發用戶分發實時流媒體內容。CDN日志也會通過Akamai DataStream發送到TrafficPeak，包括所有相關HTTP(S)信息，用于故障排除。
4. 播放日志（如用戶界面/視頻播放器日志）：被發送至TrafficPeak，用于進一步的故障排除，包括緩沖率、比特率切換等。

涉及的系統和組件

• Akamai DataStream + TrafficPeak：Akamai完全可觀察性解決方案。DataStream將日志從邊緣發送到計算和對象存儲上的TrafficPeak，而這一切都在Akamai Connected Cloud網絡上進行。
• Akamai CDN：Akamai業界領先的內容分發網絡，用于緩存和全球分發。
• Akamai Media Services Live (MSL)：用于高質量直播流媒體的低延遲媒體內容攝取。
• Linode Object Storage：極具成本效益的對象存儲服務，用于Akamai Connected Cloud上的媒體和日志存儲。
• 服務器端廣告插入（SSAI）：在廣告到達最終用戶設備前，將其附加或拼接到內容上的過程。廣告日志（即廣告播放和廣告互動）也可通過TrafficPeak視頻分析插件發送至TrafficPeak。

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