广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · •...

25
广电行业云计算思考与实践 国家新闻出版广电总局广播电视规划院 孔彬 高级工程师/运营总监

Upload: others

Post on 28-Oct-2019

6 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

广电行业云计算思考与实践国家新闻出版广电总局广播电视规划院

孔 彬高级工程师/运营总监

Page 2: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

两个小故事

Page 3: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

• 云计算实际上是通过网络提供服务和应用的模型。

• 云计算可以实现两个目标:

一是资源整合与共享

二是解决海量数据的处理问题

Page 4: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

广电“三朵云”

一、云媒体电视(媒体云)

二、广电云存储系统(服务云)

三、互联网电视的大数据运营分析(管理云)

Page 5: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

一、云媒体电视(媒体云)

Page 6: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.1 应用界面

Page 7: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.1 应用界面

Page 8: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.2 总体技术架构• 以PaaS(平台即服务)架构为基础。构建了纵向分层、水平融合的广电

开放业务平台,实现了广电前端业务系统的水平化整合、标准化能力封装、业务能力开放和业务运营的统一支撑管理。

• 在纵向结构上,参考SDP(业务分发平台)模型,将开放业务平台划分为能力管理层(统一业务管理平台)和能力部件层(各类业务能力系统),在平台统一的基础上保证了各业务能力系统的灵活扩展。

• 在水平结构上,采用SoA(面向服务的体系结构)技术,通过统一业务管理平台整合八大业务能力系统和原有的数字电视前端系统、互动电视系统,运用WebService技术将各类业务能力封装为标准服务组件接入服务集成总线,实现了在一个平台上对广电、电信、互联网多业务能力的集成与开放。

Page 9: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.2 总体技术架构

Page 10: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.3 统一业务管理平台

Page 11: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

1.4 视频云计算能力系统将高性能计算应用放在“云端”(前端系统侧运行),前端根据接收到的用户操作信令。将“云端”应用运行结果通过音、视频流的方式经广电网络传送至终端,由终端解码后呈现给用户,在机顶盒上实现了基于云计算的高性能计算应用。使终端设备由胖客户端向瘦客户端转变,解决了多网融合业务对机顶盒硬件能力要求的限制。

Page 12: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

二、广电云存储系统(服务云)

Page 13: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

2.1 概述

Page 14: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

2.2 场景分析随着高清制播、海量视频点播、多屏融合服务、智能引擎等业务的快速发展,网络系统的规模越来越大,结构也越来越复杂,业务需求呈现出多元化、融合化的趋势。传统的有线电视网络所承载的主要是视音频数据。与互联网相比,其具有高清晰度、海量内容等特点。因此,云存储为广电业务提供了强大的数据基础,为广电网络的内容与业务管理提供了强大的技术支持。

Page 15: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

2.3 广电云存储技术需求 首先,存储容量是否够用,系统存储的视频数据,随着高清视频内容的

增长,对存储容量的要求越来越大。

其次,存储系统的性能是否可以提供较大带宽访问。由于电视台生产、播出(发布)、销售各环节都要涉及视频文件,视频文件相较一般的文档资料要庞大许多,如果不解决云存储带宽问题,用户访问云存储上的节目效率低下,网络节点少的,带宽高的,访问就快,网络节点多的,带宽低的,访问就慢,并且可能相差很大,造成用户体验差,实际推广难。

第三,存储系统的稳定性是否可以满足高压力下长时间不间断服务需要。

第四,综合使用成本,高昂的费用会使得系统建设无法很快推进。

第五,安全方面的考虑,如用户权限划分等,而且将数据迁移至云中致使企业用户在数据安全性和方面高度受制于其云存储服务器供应商。让企业将其数据迁移至云中非常艰难,尤其是一些涉及安全的数据。

Page 16: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

2.4 实际应用

Page 17: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

三、互联网电视的大数据运营分析(管理云)

Page 18: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.1 概述• 互联网电视,是指互联网公司越过各类运营商,发展基于开放互联网的各种视频

及数据服务业务。在我国而言,互联网电视就是指通过公共互联网络的、面向电视机传输的、由国有广播电视机构提供视频内容的可控可管服务。

• 权威市场调查公司的数据显示:2014年底,中国互联网电视的机顶盒终端产品累计达到4000万台,互联网电视的电视机终端产品累计达到6000万台。两者相加,用户数已经上亿。2015年则将达到1.35亿用户规模,用户渗透率也将超过60%。

Page 19: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.1 概述• 大数据,则是指现代社会在掌握海量数据收集、存储和处理

技术基础上,所产生的一种以群体智慧进行判断和预测的能力。

• 互联网电视每天都要产生大量的用户数据信息,这也就满足了大数据的第一个前提条件——拥有了“海量数据”。

• 这些海量数据,规模大小不一,也没有结构,在未经处理挖掘前可能仅仅是一堆没有价值的、规模很大的零散数据。而由于互联网电视具有双向互动的天然优势,可以采集到用户所有的使用情况记录;这些代表了“群体智慧”的数据记录,又可以在播控平台进行大数据处理分析,从而实现大数据的最终目标——“进行判断和预测”,从中获取价值,成为互联网电视运营决策的根本。

Page 20: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.2 互联网电视的生态链• 我国互联网电视产业的生态链主要由终端产品层、媒介内容

层、平台服务层、网络运营层、产业管理层、消费用户层六部分构成。

Page 21: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.3 互联网电视与SNS• 互联网电视的广告市场,正从精准的P4P(为效果付费)广

告,逐渐走向口碑相传的SNS营销,短时间内,互联网电视快速演绎出了个性化营销的全新平台。

• 典型例子:都市系列爱情喜剧《爱情公寓》。

Page 22: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.4 核心功能规划• 互联网电视运营分析体系,可以通过与运营商业务平台的终端和服务端系统对接,

获取“用户行为数据”和“内容标签信息”,并建立用户肖像,构建“用户——时间——标签”的多维数据矩阵,通过将用户在互动域的使用行为进行量化并映射到增值业务域,为增值业务域业务营销提供精准的数据支撑。主要功能包括:收视情况统计用户行为分析节目决策支持个性化服务提供

Page 23: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.5 数据分析与挖掘方法• 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用

户消费行为分析、视频点播推荐。

• 例如,湖南卫视播出的《爸爸去哪儿》节目中,通过定位播放中回看行为具体时间段的内容,就可以分析出观众的回看原因和兴趣点。

Page 24: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

3.5 数据分析与挖掘方法

Page 25: 广电行业云计算思考与实践 - idcquan.com · • 我们选取了几类典型应用的数据挖掘分析方法如下:电视收视率、客户细分、用 户消费行为分析、视频点播推荐。

Thank you!

孔 彬国家新闻出版广电总局广播电视规划院高级工程师/运营总监手机:13910009701微信:leo_eddy