摘要：VideoPaaS技术是最适合未来视频云技术发展和应用的大杀器，融合媒体VideoPaaS平台的建设，不仅是IT的变革， 还涉及到与业务变革息息相关的整体架构的改变，它为融合媒体数据服务筑起一座绚丽的舞台。
随着云计算、大数据等信息技术的广泛应用，广播电视媒体融合平台面临迅猛的发展。电视台融合媒体平台是指以云计算、大数据为基础打造的“媒体云平台”，平台基于云架构，通过能力建设、开放接口、流程重构，支持电视台敏捷生产和新业务的弹性部署，在满足传统业务流程的同时，满足媒体融合的多业务流程，满足新业务运营的基础性要求，能够为新业务提供统一的内容支撑、技术服务、数据分析、运营计费等服务一体化技术业务平台，有效支撑媒体融合发展背景下电视台创新业务的快速发展。
VideoPaaS将融合媒体业务所需要的公共服务能力进行统一抽象与封装，针对视频、音频、富媒体、结构化/非结构化数据提供可复用的公共能力服务。VideoPaaS整体采用以云计算、大数据为基础，能力颗粒度的设定以便于部署、便于组合为原则，按照相应规范进行发布，供需要的软件或业务系统进行调用。电视台业务总体分为“采、编、播、存、用”五类板块要素群，VideoPaaS在五类要素中提供了公共的能力服务。
融合媒体VideoPaaS平台的建设，不仅是IT的变革，还涉及到整体架构的改变，而这种改变与业务变革息息相关，具体体现在以下三方面。
传统IT架构转变为整体云化架构
VideoPaaS整体采用了云化架构，云化架构意味着三层变化：硬件资源池化、软件分布式化、运行自动化。
IAAS层硬件资源池化将IT基础资源的利用率极大的提升，IAAS层资源池主要包含异构云计算资源池及视频云存储资源池。异构云计算资源池支持CPU、GPU、FPGA和NPU。针对视频转码、视频智能分析这类计算密集型业务，通过GPU高性能计算资源池，加速视频处理，单服务器计算密度提升2~3倍。针对编辑场景，GPU虚拟化后单VM支持6层120Mbps高清编辑（1虚4）。视频云存储资源池，针对媒体行业提供语义层，支持视频、图片和语音的融合。
软件分布式化部署，便于弹性伸缩，消除业务瓶颈，也便于提高资源的利用率。尤其是充分靠近互联网、或者直接向用户提供服务的新媒体业务，进行新业务试验、面临业务负载峰值时及时进行扩展，当试验结束或者负载降低时也能够便捷地释放资源，保护相关投资。VideoPaaS提供API Gateway、用户鉴权、负载监控、服务计量等功能。API Gateway支持服务注册、流量控制、灰度升级等功能，对外提供支持负载均衡的统一服务入口；用户鉴权提供安全保障；负载监控会实时监控服务的业务负载或资源利用率，根据负载的情况以及设定的策略自动对服务进行弹性伸缩。视频能力服务，根据其自身的特性可部署在VM或者容器中，实现安全的隔离。
运行自动化，消除故障隐患，降低运维成本。VideoPaaS服务订购后可自动发放，无需人力干预。服务故障后会将告警信息上报到ManageOne中，便于及时恢复服务。
能力服务南北开放构建媒体行业生态
在全台网时代，各能力服务由各厂商自行提供，标准化、模块化程度较低，厂商内部系统间紧耦合，扩展困难。
VideoPaaS构建媒体生态，聚合媒体行业的生态精英，以开放、合作、共赢的生态理念，打造“客户+伙伴+华为”的“数字化转型共同体”。
VideoPaaS将融合媒体业务所需要的公共服务能力进行统一抽象与封装，针对视频、音频、富媒体、结构化/非结构化数据提供可复用的公共能力服务。北向提供标准接口，遵循ADI、ADI1.1、ADI2.0、NGB、NGOD等行业标准。南向聚合行业内多家生态精英的服务能力，同时帮助企业IT快速上云，进行云化架构的演进及云服务化运营模式转型。
VideoPaaS加速上层业务应用或工具的开发迭代速度，实现快速开发、快速迭代的敏捷开发过程。同时，上层业务应用或者工具可以根据业务场景选择最合适的服务，比如不同厂家的转码服务各有侧重，那么，在广播级电视节目制作中，可以选用偏重广播级视音频格式编解码算法的服务追求更清晰的画面质量，而在新媒体、移动终端节目分发场景中，可以选用偏重互联网常用视音频格式编解码算法的服务追求更高效的分发。
从单维度走向多维度的数据服务
传统的电视业长期处在以采编为中心的制作模式里，无论是电视剧还是综艺节目，都透出一种浓浓的“精英文化”，但是不接地气。视频网站Netflix用纸牌屋试水电视剧大数据之后，数据指导的重要性凸显出来。大数据的核心不是“大”，而是“全”，是形成一种全面立体多维的视角。以前毫无价值的繁杂数据，通过分析工具进行梳理，建立起多维度的信息体系，从而使人们更加精准全面把握市场状况，预测产品的发展前景。
VideoPaaS提供了FusionInsight大数据平台，通过大数据分析，在节目策划、播出过程、节目推广中起到有理有据的引导作用。
在节目制作的策划阶段就锁定节目的收视群，综合目标收视群的年龄、职业、家庭背景、兴趣爱好和消费习惯等等因素进行分析之后来编排和策划内容。
在节目播出过程中，根据观众需求的动态变化来调整节目内容，节目调整时间大大缩短，内容更加贴近市场需求后，大数据也让观众产生了比以往更加强烈的代入感，大家发表的观点和意见被迅速采纳而且真切地反映在节目当中。这种良好的互动体验是制作团队提高节目粘性和收视忠诚度的最佳方法。
节目播出之后，节目可能会上传到互联网上，经过用户的播放浏览会留下千千万万的数据信息，制作人根据大数据技术捕捉到的互联网流行趋势和收视群的详细情况，把节目剪辑成多个短小精炼的片段，贴上符合受众口味的标签，在网络上进行更加精准的二次传播，以持续扩大节目的影响力和知名度。
华为在广电媒资领域深耕二十多年，服务于超过1000家行业价值客户，在未来将一如既往秉承技术创新理念，继续基于VideoPaaS技术，采取视频媒体平台云化的重要手段对软件架构设计进行变革，走向分布化、轻量化、微服务化，从而使得系统具有极强的扩展性和可维护性。在大数据分析、语音识别、图像识别等深度学习等技术的支撑下，VideoPaaS给电视媒体带来的不仅是技术层面的变化，更重要的是整个电视生产领域的管理机制、运营模式和产业结构的深刻变革。
