一张能同时满足「分发」与「计算」需求的网。

从直播趋势看「分发」与「计算」

阿里云直播产品架构图中，主要分为端和云两个部分：在端侧，主要包含推流端和播放端；在云侧，一是基于分布式节点构建的传输网，二是在阿里云中心构建的不同Region之间的直播中心，提供计算服务，包括直播所涉及的转码、AI、导播、截图、录制等等。

直播技术的发展带来分发和计算的巨大需求。

从分发角度看，直播产生的流量带宽越来越高，用户对直播延迟等播放体验的要求也越来越高，主播连麦PK、云游戏、4K/8K、AR/VR/XR等超大流量应用的交互性要求越来越高。

从计算角度看，越来越多重计算的应用在诞生，比如：需要高码率或巨大算力做视频转码处理和AI分析。

综合来看，想要把直播做得更好，除了端，还有云，而云的优化核心是「分发」和「计算」两大部分。

分发：构建高效传输网络

首先，在分发层面，阿里云基于中心和边缘，以及其他的异构节点，构建了一张超低延迟、分布式下沉，能支持通信级别的传输网络，也就是阿里云全球实时传输网GRTN。

GRTN核心关键点就是分发体系的升级，将原先树状网络中的一级网络、二级网络汇聚，基于汇聚资源做分层，相当于从原来的层级网络变为对等网络。基于对等网络，阿里云再构建了全局异常发现，包括实时的路径计算、基于流维度的路径再编排，最后再生成当前流或任务的最优传输路径。

传统的传输网络，无论对流做怎样的处理，都要经过固定层级的链路，而GRTN可以根据主播和观众的实时状态、位置做路径选优，比如主播与观众都在上海区域，同一个节点就可以完成分发，节省了多次中转的步骤，直播延迟自然降低很多。根据阿里云的数据统计，整体路径从原来平均4跳降低到2级跳。传统网络分发的延迟大约是5-6秒，基于GRTN整个网络和全链路RTC传输，可以将延时降低至少95%，实现秒级延迟。

目前，GRTN网络已经充分应用于阿里生态，如手淘的全链路RTC电商直播等。原先手淘电商直播是基于层级，现在无论是同运营商、跨运营商，还是远距离，链路都是一个多变的全分布式下沉结构；无论是跨国还是跨洲，都是动态化编排。

去年，GRTN的相关研究成果，即提供音视频传输技术的优化和服务保障，也被SIGCOMM收录并发表了论文。

GRTN网络带来的第二个核心变化是，原来需要做额外的连麦或旁路的MCU集群以及合流，将其改造成全链路RTC之后，不再需要额外的旁路RTC系统，实现在传输网通道进行直播推流、拉流播放、连麦，同时在端和流、云和流之间做动态调度，摒弃了一个业务用两套系统维。

通过一张网，一个内部传输协议，实现了业务的RTC、连麦、合流、播放一体化。

GRTN背后的基础设施资源

GRTN是基于全分布式下沉的，既有中心也有本地和边缘节点，再加上现场计算（MEC）或一些融合的资源，阿里云把这些资源都纳入GRTN管理起来，并按需调用。

不同类型资源按照不同的特性可以划分为中心云资源、边缘云资源和多云融合资源。中心云资源可靠性很高，但分布不是很广；边缘云的资源等级次之，但性价比更高。将不同的异构资源融合，适配不同的业务和场景，从而达到用整个分布式的所有资源构建起一张网，提供传输、计算服务。

借助阿里云分布式容器平台，能在平台上面管理并且实时、弹性地使用各种资源。该平台最大的特性是弹性可扩展的多资源纳管，不管是中心资源，还是边缘云分布式节点、多云融合资源，都可以在平台上通过一套接入注册机制进行纳管。阿里云容器管理平台为GRTN网络的计算提供支撑，当需要使用这些资源的时候，通过该平台就能获取异构资源。

核心优势

1 提升效率：为终端提供距离更近、时延更低的资源，实现快速资源纳管交付

2 降低成本：降低内部跨区域的级联传输成本

3 易运维：采用云原生交付方式，提升边缘应用可运维性，降低客户运维投入

4 低时延、提升用户体验：基于海量低延时的边缘集群资源覆盖，为客户提供时延更低的体验

将「计算」也在“一张网”内解决

GRTN网络可以实现网的对等传输，但如转码、AI处理等计算，大部分还是在中心。

既然流已经在GRTN网络里，且能够实现就近传输，能否把计算也在网里解决？

基于这一想法，阿里云提出了算网融合的实践。

下图是原有的传输和计算的形态，可以看到整体是分离的，数据都需要远距离传输到集中的中心区域做计算。基于GRTN的传输能力和分布式异构的计算资源，我们发现，GRTN 实际也能够承载计算的能力。

有了异构资源的快速纳管和弹性伸缩，同时配合算子的托管和触发条件自定义控制，GRTN 实现了Serverless 标准的集算子发布、托管、触发、升级一体的用户自定义的一个分布式计算平台。

当然，该计算平台跟当下的中心云 Serverless 计算平台相比还是有很多局限性，我们的定位就是基于 GRTN 传输的前提下的一个实时流媒体的垂直场景计算平台。

未来，关于音视频计算比例会越来越高，算力需求也会越来越大。我们的目标是基于 GRTN 这种网，实现传输和计算的融合，让传输和计算能够最有效的适配资源。

算子的注册和触发流程是什么？首先，用户基于算法做业务打包，比如做转码或者超分，打包好后上传到镜像中心，发布到GRTN 分布式资源上，当GRTN有一个流需要做计算的时候（上图左侧），计算和传输在一个节点发生；

当这个流需要计算，就按照用户定义的触发条件，当流被推上来之后或播放的时候，就从流媒体大脑查询整个流的信息，知道这个流现在在什么节点，节点附近的容器纳管的资源平台有没有资源？如果有资源，就可以做匹配计算，如果没有可以动态扩展和纳管。

当把这个任务从节点启动，节点内可以认为是内网环境，处理之后再推回到本节点完成接下来的分发。整个过程中没有在公网做额外的交互，就完成了计算的任务。

场景实践一：边缘转码

边缘转码场景下，原有的方案需要先到中心的GRTN节点，然后再到转码集群，转码完成之后再回推到 GRTN 节点，然后再分发到需要播放的节点播放。

新的方案中，用户推流不需要再往中心推，当有用户播放时就启动边缘推流地方的转码算子，在同一个节点完成转码和处理，同时可以分发到其他地方。

因为分发的链路是原有GRTN网络构建好的，只是额外增加了算力能力，转码完成之后可以认为原来推流的原始流节点有了两个能力，一个是原始流，一个是转码流。

该平台不一定适合所有的处理，但至少在实时流媒体的后处理和预处理上有优势，是提高效率和降低成本的主要动力和适配高效的方法，既节省了成本，又降低了延迟。

场景实践二：云游戏

云游戏是典型的云渲染应用场景，整个边缘的GRTN网络除了做直播以外，还是一个具有通信能力的分发网络，对于低延迟场景都适用，比如直播相关的连麦、RTC通信、云游戏通过GRTN网络也可以用串流来做。

云游戏的渲染大概分为以下几个基本业务接入步骤：用户接入，根据用户所在的区域分配，比如根据IP信息就近分配，用户接入后，在这个区域里启动渲染引擎，该引擎是用户自己定义的引擎，可以是某种游戏，也可以是元宇宙数字虚拟人，同时整个流信息管理得到整个信息之后，就可以和客户端进行交互，客户端就把流拉下来。

过程中除了串流，还有云游戏的操控，以及通过网关和背后的引擎做交互，整个过程跟转码或者其他类似的流媒体处理有一些相关性。

让流媒体服务无处不在

GRTN平台未来一定是异构资源的，资源一定是融合的，无论是中心的、边缘的、其它融合厂商的，只要资源适合场景，都可以通过阿里云容器云的异构纳管平台接入，做为临时资源或长期的弹性扩容。

在平台未来平台的形式上，第一是分布式，边缘天生就是分布式的；第二是小型化，边缘有零碎或者是小型的节点。

第三是自治性，每个区域的资源或节点自治的能力要有体现，纳管体系虽然统一纳管，但每个节点之间不应该有太大的关联性，不应该相关影响。

第四是协同性，分配资源时，从中心管控或者平台的角度是需要协同的，某个区域因为资源不足或者数据的流转是需要通过全局的协同调度，才能实现最优。

最后就是云原生，要做到任何一个资源在短时间内都能纳管入平台，在闲置的时候又能迅速被别的平台使用，这一定是云原生的。

GRTN致力于提供流媒体云原生的服务，方便客户能够构建自己的流媒体云原生应用，让流媒体服务无处不在。

阿里云将打造普惠的流媒体云原生生态，为用户提供更实时、更流畅以及更高清的视听体验。