CN111506390A - 一种基于容器化部署的视频转码调度方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种基于容器化部署的视频转码调度方法及系统，将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及分别收集各集群的资源使用数据；根据任一集群的资源使用数据和该集群当前执的行任务，判断各集群与当前执行的任务所需资源是否相匹配；如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。针对不同服务进行容器化集群部署，动态调整集群的资源数量以资源的利用率。

Description

一种基于容器化部署的视频转码调度方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于容器化部署的视频转码调度方法及系统。
背景技术
随着智能手机的发展，短视频也得到了空前的发展，无处不在的传播场景、持续增长的用户规模、超乎想象的流量，都彰显着短视频旺盛的生命力。通常，用户上传视频文件到转码系统，转码调度将待转码文件分发至转码集群进行转码。转码集群将源视频文件转为多种格式，多种清晰度，并存储到存储集群。通常使用的技术是先通过如FFmpeg对视频文件进行切片，对切片文件做转码处理后，随后进行合成处理。
在实现本发明过程中，申请人发现现有技术中至少存在如下问题：
采用了服务器部署FFmpeg等程序直接对视频任务进行编解码处理时，由于转码主要是利用软件来做编解码操作，所以转码时服务器的CPU使用会很高，严重依赖服务器硬件资源。虽然可以通过扩容服务器数量来提高整个转码系统的计算力，但是由于视频任务在不同的时间段任务量不同，会出现转码任务量的突增或者任务量较少的情况，导致物理计算资源的紧缺或者浪费。转码高峰期需要扩容资源来提升转码性能，同时也需要相关的运维人员来配合调整转码系统资源，一旦度过转码任务高峰期，转码系统资源又过度剩余，服务器的使用率不能最大化，并且需要运维人员再次去配合缩减系统资源。无论上述示例的哪一种情况，都不够高效和智能，更甚者，可能会出现转码系统故障，以及转码效率低下等情况。
发明内容
本发明实施例提供一种基于容器化部署的视频转码调度方法及系统，针对转码中的不同服务进行容器化集群部署，效率高，降低人力成本，人工手动部署潜在的风险是误操作导致集群的瘫痪，并且可以根据以自动监控或者检查转码集群是否与相应的所执行的任务所需资源相配，动态调整集群的资源数量，提高资源的利用率。
为达上述目的，一方面，本发明实施例提供一种基于容器化部署的视频转码调度方法，包括：
将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后执行相应的任务；
实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据；
根据任一集群的资源使用数据和该集群当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
另一方面，本发明实施例还提供一种基于容器化部署的视频转码调度系统，包括：
容器化单元，用于将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后完成相应的任务；
收集单元，用于实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据；
判断单元，用于根据任一集群的资源使用数据和该集群的当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
调度单元，用于如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
上述技术方案具有如下有益效果：本发明基于针对转码中的不同服务进行容器化集群部署，效率高，降低人力成本，人工手动部署潜在的风险是误操作导致集群的瘫痪，并且可以根据以自动监控或者检查转码集群是否与相应的所执行的任务所需资源相配，动态调整集群的资源数量，提高资源的利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例的基于容器化部署的视频转码调度方法的流程示意图；
图2是本发明实施例的基于容器化部署的视频转码调度系统的结构图；
图3是本发明实施例的另一基于容器化部署的视频转码调度系统的流程示意图；
图4是本发明实施例的基于容器化部署的调度计算服务的示意图；
图5是本发明实施例的基于容器化部署的视频转码调度示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，结合本发明的实施例，提供一种基于容器化部署的视频转码调度方法，包括：
S101：将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后执行相应的任务；其中，所述切片服务集群用于接收切片任务请求并执行，所述转码服务集群用于接收转码任务请求并执行，所述合成服务集群用于接收合成任务请求并执行；
S102：实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，即，实时监控所述切片服务集群并收集其执行的切片任务，实时监控所述转码服务集群并执行的转码任务，实时监控所述合成服务集群并收集其执行的合成任务；以及，分别收集各集群的资源使用数据；
S103：根据任一集群的资源使用数据和该集群当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
S104：如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
优选地，在步骤101内，所述每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后执行相应的任务，具体包括：
所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群具有各自的统一对外接口；
所述接收到切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求，具体包括：
分别经Docker容器化的切片任务请求队列、转码任务请求队列、合成任务请求队列通过各集群的统一对外接口接收相应的任务请求。
优选地，步骤102具体包括：
通过设在所述切片服务集群、所述转码服务集群、所述合成服务集群内C/S模式的Client端监控各集群，并通过Client端收集各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据；以及，通过Client端将各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据发送到C/S模式的Server端。
优选地，所述各集群的资源使用数据包括：每个资源的负载和每核CPU使用率；
步骤103具体包括：
S1031：根据任一集群的每个资源的负载计算得到该集群的资源平均负载；以及，根据任一集群内每核CPU使用率计算得到该集群的单核CPU平均负载；
S1032：当某集群的资源平均负载不大于第一阈值且不小于第二阈值、且单核CPU平均负载不大于第三阈值且不小于第四阈值时，判定该集群与当前执行的任务所需资源相匹配；否则判定该集群与当前执行的任务所需资源不匹配；其中，第一阈值大于第二阈值，第三阈值大于第四阈值。
优选地，步骤104具体包括：
S1041-1：当某集群的资源平均负载大于第一阈值、且单核CPU平均负载大于第三阈值时，则判定该集群不能满足当前执行的任务所需资源；以及，
S1041-2：根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量增加资源到该集群，并通过Docker镜像将该器群的服务部署到新增资源内；
或者，
S1042-1：当该集群的资源平均负载小于第二阈值、且单核CPU平均负载小于第四阈值时，则判定该集群的资源具有冗余；
S1042-2：根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量减少该集群的资源。
优选地，所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群分别为分布式部署集群；
所述基于容器化部署的视频转码调度方法，还包括S105：
当监控到所述切片任务请求、所述转码任务请求、和/或、所述合成任务请求的任一任务请求失败后，将该任务请求分发到该请求所属集群的其他资源内。
如图2所示，结合本发明的实施例，还提供一种基于容器化部署的视频转码调度系统，包括：
容器化单元21，用于将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后完成相应的任务；
收集单元22，用于实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据；
判断单元23，用于根据任一集群的资源使用数据和该集群的当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
调度单元24，用于如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
优选地，所述容器化单元21具体包括：
所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群具有各自的统一对外接口；
其中，每个集群在接收切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求时，
分别经Docker容器化的切片任务请求队列、转码任务请求队列、合成任务请求队列通过各集群的统一对外接口接收相应的任务请求。
优选地，所述收集单元22具体用于：
通过设在所述切片服务集群、所述转码服务集群、所述合成服务集群内C/S模式的Client端监控各集群，并通过Client端收集各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据；以及，通过Client端将各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据发送到C/S模式的Server端。
优选地，所述各集群的资源使用数据包括：每个资源的负载和每核CPU使用率；
所述判断单元23包括：
负载计算子单元231，用于根据任一集群的每个资源的负载计算得到该集群的资源平均负载；以及，根据任一集群内每核CPU使用率计算得到该集群的单核CPU平均负载；
匹配判定子单元232，用于当某集群的资源平均负载不大于第一阈值且不小于第二阈值、且单核CPU平均负载不大于第三阈值且不小于第四阈值时，判定该集群与当前执行的任务所需资源相匹配；否则判定该集群与当前执行的任务所需资源不匹配；其中，第一阈值大于第二阈值，第三阈值大于第四阈值。
优选地，所述调度单元24包括：
资源过载判定子单元241-1，用于当某集群的资源平均负载大于第一阈值、且单核CPU平均负载大于第三阈值时，则判定该集群不能满足当前执行的任务所需资源；以及，
资源增加单元241-2，用于根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量增加资源到该集群，并通过Docker镜像将该器群的服务部署到新增资源内；
或者，
资源冗余判定子单元242-1，用于当该集群的资源平均负载小于第二阈值、且单核CPU平均负载小于第四阈值时，则判定该集群的资源具有冗余；
资源减少单元242-2，用于根据该集群的资源资源数和平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量减少该集群的资源。
优选地，所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群分别为分布式部署集群；
所述基于容器化部署的视频转码调度系统，还包括重分配单元25：
用于当监控到所述切片任务请求、所述转码任务请求、和/或、所述合成任务请求的任一任务请求失败后，将该任务请求分发到该请求所属集群的其他资源内。
本发明实施例的技术方案所取得的有益效果为：
1高效率
高效率主要表现为两个方面：(1)本发明的高效转码系统可以自动监控或者检查转码集群是否有资源性能瓶颈的问题，发现集群的负载已经使用较高，即将达到性能瓶颈时，系统会自动地扩容集群，满足短时间内视频任务量的突增，提升转码性能和降低转码耗时。基于容器化的转码集群，通过下载镜像，直接启动docker镜像实现实现对新增资源的部署，对可以实现秒级部署扩容，大幅提升了服务升级扩容效率。(2)日常的服务器部署转码系统需要人工去手动部署程序(每台机器都需要登录后来部署程序)，每台服务器部署程序需要3-5分钟左右，不仅效率较低，也增加了人力的成本，并且人工手动部署潜在的风险是误操作导致集群的瘫痪。通过容器化自动部署视频转码系统，大大幅降低了人工操作的潜在风险
2高可用
本发明基于容器化技术方案，转码系统服务以容器为单位组建服务集群，每个集群服务提供一个统一的对外接口，也可以说是某个集群的入口，各服务请求也是通过对外接口进行交互，使得具体的某种任务请求只能通过一个入口进入到相应的服务所述集群内，可统一调配该种任务中的具体任务到哪个资源。
进一步地，本发明各个服务一般是通过分布式服务实现，比如，切片服务采用的是一个分布式集群，转码和合成也各自采用分布式集群。那么本发明对于请求失败的问题，通过其特定的监控程序来监控是否有失败的转码各阶段的任务，有失败的，则直接分发失败的请求到集群的其他资源内(也就是分布式集群的其他节点)进行处理，避免了因为服务或者服务器故障而导致任务请求丢失问题。从而避免了“传统的转码转码对于转码服务失败的处理方式是多次尝试，直到请求成功，但是一旦服务器因为硬件故障等原因导致请求丢失后，该任务同时也会被丢弃，导致转码任务失败”的技术问题。
下面结合具体的应用实例对本发明实施例上述技术方案进行详细说明，实施过程中没有介绍到的技术细节，可以参考前文的相关描述。
本发明为一种基于容器化部署的视频转码弹性调度方法和系统，是基于Docker容器化的视频转码服务，将视频转码的各相关操作都视为服务，将每种服务进行容器化，比如：(1)、通常整个视频的编解码过程：切片、转码、合成，将切片、转码、合成对应的执行操作分别容器化，然后将容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，(2)、核心调度计算服务等都已经容器化，(3)、切片任务请求、转码任务请求、合成任务请求也分别容器化。容器化后的转码调度系统具有了高可用和弹性伸缩等特性，不仅使计算资源利用率最大化，同时大大降低了人力成本，图3对整个调度流程做了简单介绍。
1视频任务队列是视频编解码的请求队列，此时的请求队列处于切片任务请求也是处于容器化状态的，用户发送编解码的请求后会把需要转码的视频文件添加到一个队列里做排队等待处理。用户具体所指为视频转码请求，可为内部提出，也可为外部人员提出。
2资源监控分析是通过调度计算服务把集群资源CPU和负载等性能数据发送给资源监控分析服务，对集群资源使用情况进行分析，调度服务根据分析结果后调整集群资源的配置。其中，资源监控分析也被看做一种服务，也经Docker容器化。
3调度计算服务负责转码任务(切片任务、转码任务、合成任务)的调度和收集统计片任务的基本信息、转码任务的基本信息、合成任务的基本信息，以及通过调度计算服务收集集群资源的使用率方面的数据等，并将收集的集群资源的使用率方面的数据发送给资源监控分析。其中，调度计算服务也被看做一种服务，也经Docker容器化。
4资源自动伸缩服务，根据监控资源分析计算出来的结果，调度服务去调整转码集群的计算资源。其中，资源自动伸缩服务，也被看做一种服务，也经Docker容器化。
正如前述，现有技术中，视频编解码都是直接在物理机上运行FFmpeg软件进行转码，这种方式的转码系统往往都需要专业的运维人员手动更新和维护，效率低下且无法保障服务高可用。而本发明是便捷且高效的智能转码系统。
如图3所示，所有的服务模块都是基于容器化的技术方案，将视频任务队列、资源监控分析，以及视频转码的切片服务、转码服务和合成服务等都分别作为一种服务，将每种分别进行全部容器化处理。其中视频任务队列采用消息队列的模式，即有切片任务请求队列、转码任务请求队列和合成任务请求队列。
视频编解码及资源调度流程如下：
1用户发送视频编解码请求到调度计算服务上面，该服务收到请求后给该请求加上特定参数(视频ID，视频格式，视频大小，视频来源等)，添加特定参数为形成身份标识，的目的在于识别不同视频文件，添加参数后发送该视频任务请求到视频编解码视频任务队列模块进行排队，等待其他服务(即切片服务)请求该任务；以及，切片完毕的视频切片、转码后的视频切片也都以自己的身份识别。
2如图4所示，调度计算服务是基于C/S模式，调度计算服务为Server端，其他服务(切片服务，转码服务，合成服务)部署Client端，Client端负责定时收集每个服务器的资源使用数据，包括：CPU使用率,负载(资源CPU的使用情况)等；通过CPU使用率多少判定是否机器负载较高。Server端负责接收Client端发送来的数据，接收数据并存入资源分析服务的数据库，用以汇总分析并判断。同时，调度计算服务也用来统计切片任务的基本信息、转码任务的基本信息、合成任务的基本信息。调度计算服务通过内网交互来监控收集信息。
3资源监控分析服务，是基于数据库存储的集群性能数据计算和分析，资源监控分析服务通过计算存储的集群平均负载、平均CPU使用率等性能数据，对计算出的结果进行分析，判断某种服务的集群是否存在性能瓶颈，计算出相应的性能数值后把数值发送给调度计算服务，去分析汇总数据，算出数据，用来作为集群伸缩的指标。集群资源数据计算公式如下：
负载＝LD,集群平均负载＝ALD，单核CPU使用率＝CU，平均单核CPU使用率＝ACU，集群资源数量＝n，伸缩资源数值＝TN，其中，集群资源包括服务器、公有云和私有云等。
集群平均负载值就是获取到某集群内所有资源的负载相加后的总数值，再除以机器个数，得出的集群平均负载，即：
集群平均负载值(ALD)＝(LD1+LD2+LD3+…+LDn)÷n
单核CPU平均负载是按机器资源的CPU核数(逻辑CPU的核数)来计算的，每台机器资源的CPU核数是不一样的，汇总出某集群内所有机器的CPU核数，汇总每个CPU负载相加后再除以CPU核数总数。
单核CPU平均负载值(ACU)＝(CU1+CU2+…+CUn)÷n
ALD值主要用来衡量集群的性能瓶颈和作为资源伸缩的指标。衡量集群性能时需要和服务器单核CPU平均使用率结合使用。ACU值主要用来决定要是否要对集群资源进行伸缩操作。
当ACU大于1且ALD大于2时，说明集群出现负载较高，表明目前的服务集群已经出现性能瓶颈，需要增加资源；
同理，当ACU小于0.5且ALD小于1时，表明集群资源资源使用不够充分，需要缩减部分资源，使集群资源利用率最大化。资源伸缩数量计算公式如下：
资源伸缩量(TN)＝n×ALD(ALD为经四舍五入的具有两位小数的值，n>1)，最终的资源伸缩量采用百分比的形式。
资源伸缩量(TN)的功能主要是给调度计算服务提供调度资源的数量，无论是扩容还是缩容都需要基于该值进行调整。
4调度计算服务(Server)根据资源计算出来集群负载值来调整服务的资源调配，服务集群负载较高时进行资源增加操作，集群负载值较低时进行资源缩减操作，增加或者缩减的资源数量为上面资源计算公式计算出来的数值，当计算出的数值数值小于1时，按1来计算。当进行资源增加操作时，通过调用私有云API接口或者公有云给的API接口等来实现，以及，会通过自开发的接口下载容器镜像部署服务在新增的机器资源上。
5资源池，采用资源池内的资源部署切片服务、转码服务、合成服务，资源池内的资源包括服务器，云主机，云容器等。如果图5所示，采用基于容器化的资源时，需要开发特定的API接口对外提供空闲资源，调度计算服务通过调用API接口来获取空闲资源数量，根据资源分析系统计算的数值分配指定数量的资源到负载较高的服务集群中。资源缩减时，空闲出来的资源会回收到资源池里，保证资源池的可用性。
与现有技术相比，本申请的技术效果如下：
1高效率
高效率主要表现为两个方面：(1)视频转码的过程中是非常消耗服务器CPU资源的一个过程，在视频转码的部分场景中，会出现短时间内大量视频需要转码的需求，这就会导致整个转码系统资源性能上遇到瓶颈的问题，物理资源的性能瓶颈会直接导致处理视频转码任务的效率低下，大量的转码需求不能在短时间内及时处理，且需要花费大量时间去等待服务处理转码任务。本发明的高效转码系统可以自动监控或者检查转码集群是否有资源性能瓶颈的问题，发现集群的负载已经使用较高，即将达到性能瓶颈时，系统会自动地扩容集群，满足短时间内视频任务量的突增，提升转码性能和降低转码耗时。基于容器化的转码集群，通过下载镜像，直接启动docker镜像实现实现对新增资源的部署，对可以实现秒级部署扩容，大幅提升了服务升级扩容效率。(2)日常的服务器部署转码系统需要人工去手动部署程序(每台机器都需要登录后来部署程序)，每台服务器部署程序需要3-5分钟左右，不仅效率较低，也增加了人力的成本，并且人工手动部署潜在的风险是误操作导致集群的瘫痪。通过容器化自动部署视频转码系统，大大幅降低了人工操作的潜在风险
2高可用
本发明基于容器化技术方案，转码系统服务以容器为单位组建服务集群，每个集群服务提供一个统一的对外接口，也可以说是某个集群的入口，各服务请求也是通过对外接口进行交互，使得具体的某种任务请求只能通过一个入口进入到相应的服务所述集群内，可统一调配该种任务中的具体任务到哪个资源。
进一步地，本发明各个服务一般是通过分布式服务实现，比如，切片服务采用的是一个分布式集群，转码和合成也各自采用分布式集群。那么本发明对于请求失败的问题，通过其特定的监控程序来监控是否有失败的转码各阶段的任务，有失败的，则直接分发失败的请求到集群的其他资源内(也就是分布式集群的其他节点)进行处理，避免了因为服务或者服务器故障而导致任务请求丢失问题。从而避免了“传统的转码转码对于转码服务失败的处理方式是多次尝试，直到请求成功，但是一旦服务器因为硬件故障等原因导致请求丢失后，该任务同时也会被丢弃，导致转码任务失败”的技术问题。
总之，通过转码调度计算服务对转码系统的监控，实时检测转码系统资源使用情况以及视频转码任务队列。当遇到转码任务高峰时间段时，系统可以自动检测资源使用率是否已经到达系统计算瓶颈，一旦达到系统资源使用率的某个阀值或者视频任务达积压到一定的数量后，调度计算服务可以快速的调用转码相关服务Docker镜像来启动计算力不够的服务或者模块，实现快速扩容，以达到集群稳定运行的目的。通过快速扩容，所以能够快速提高转码性能，增加计算力，使系统在较短时间里能够快速处理大量的转码任务。而当大量视频转码任务高峰期过后，检测到系统资源或者视频转码任务队列已经降低于某个阀值后，系统再去缩减转码资源到一个可以处理当期任务的数量，保证服务器资源使用率最大化。使转码系统可以满足大任务量的视频转码需求和各种突发状况。
应该明白，公开的过程中的步骤的特定顺序或层次是示例性方法的实例。基于设计偏好，应该理解，过程中的步骤的特定顺序或层次可以在不脱离本公开的保护范围的情况下得到重新安排。所附的方法权利要求以示例性的顺序给出了各种步骤的要素，并且不是要限于所述的特定顺序或层次。
在上述的详细描述中，各种特征一起组合在单个的实施方案中，以简化本公开。不应该将这种公开方法解释为反映了这样的意图，即，所要求保护的主题的实施方案需要比清楚地在每个权利要求中所陈述的特征更多的特征。相反，如所附的权利要求书所反映的那样，本发明处于比所公开的单个实施方案的全部特征少的状态。因此，所附的权利要求书特此清楚地被并入详细描述中，其中每项权利要求独自作为本发明单独的优选实施方案。
为使本领域内的任何技术人员能够实现或者使用本发明，上面对所公开实施例进行了描述。对于本领域技术人员来说；这些实施例的各种修改方式都是显而易见的，并且本文定义的一般原理也可以在不脱离本公开的精神和保护范围的基础上适用于其它实施例。因此，本公开并不限于本文给出的实施例，而是与本申请公开的原理和新颖性特征的最广范围相一致。
上文的描述包括一个或多个实施例的举例。当然，为了描述上述实施例而描述部件或方法的所有可能的结合是不可能的，但是本领域普通技术人员应该认识到，各个实施例可以做进一步的组合和排列。因此，本文中描述的实施例旨在涵盖落入所附权利要求书的保护范围内的所有这样的改变、修改和变型。此外，就说明书或权利要求书中使用的术语“包含”，该词的涵盖方式类似于术语“包括”，就如同“包括，”在权利要求中用作衔接词所解释的那样。此外，使用在权利要求书的说明书中的任何一个术语“或者”是要表示“非排它性的或者”。
本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrative logical block)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrative components)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。
本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。
本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。
在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，包括：
将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后执行相应的任务；
实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据；
根据任一集群的资源使用数据和该集群当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
2.根据权利要求1所述的基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，所述每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后执行相应的任务，具体包括：
所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群具有各自的统一对外接口；
所述接收到切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求，具体包括：
分别经Docker容器化的切片任务请求队列、转码任务请求队列、合成任务请求队列通过各集群的统一对外接口接收相应的任务请求。
3.根据权利要求1所述的基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，所述实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据，具体包括：
通过设在所述切片服务集群、所述转码服务集群、所述合成服务集群内C/S模式的Client端监控各集群，并通过Client端收集各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据；以及，通过Client端将各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据发送到C/S模式的Server端。
4.根据权利要求1所述的基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，所述各集群的资源使用数据包括：每个资源的负载和每核CPU使用率；
根据任一集群的资源使用数据和该集群当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；具体包括：
根据任一集群的每个资源的负载计算得到该集群的资源平均负载；以及，根据任一集群内每核CPU使用率计算得到该集群的单核CPU平均负载；
当某集群的资源平均负载不大于第一阈值且不小于第二阈值、且单核CPU平均负载不大于第三阈值且不小于第四阈值时，判定该集群与当前执行的任务所需资源相匹配；否则判定该集群与当前执行的任务所需资源不匹配；其中，第一阈值大于第二阈值，第三阈值大于第四阈值。
5.根据权利要求4所述的基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，所述如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源，具体包括：
当某集群的资源平均负载大于第一阈值、且单核CPU平均负载大于第三阈值时，则判定该集群不能满足当前执行的任务所需资源；以及，
根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量增加资源到该集群，并通过Docker镜像将该器群的服务部署到新增资源内；
或者，
当该集群的资源平均负载小于第二阈值、且单核CPU平均负载小于第四阈值时，则判定该集群的资源具有冗余；
根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量减少该集群的资源。
6.根据权利要求1所述的基于容器化部署的视频转码调度方法，其特征在于，所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群分别为分布式部署集群；
所述基于容器化部署的视频转码调度方法，还包括：
当监控到所述切片任务请求、所述转码任务请求、和/或、所述合成任务请求的任一任务请求失败后，将该任务请求分发到该请求所属集群的其他资源内。
7.一种基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，包括：
容器化单元，用于将视频转码的每种服务分别通过Docker容器进行容器化，并将经Docker容器化的切片服务、转码服务和合成服务分别部署到不同集群，形成切片服务集群、转码服务集群和合成服务集群，每个集群用于在接收到相应的切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求后完成相应的任务；
收集单元，用于实时监控所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群，分别收集各集群当前执行的任务，以及，分别收集各集群的资源使用数据；
判断单元，用于根据任一集群的资源使用数据和该集群的当前执行的任务，判断各集群与其当前执行的任务所需资源是否相匹配；
调度单元，用于如果某集群与其当前执行的任务所需资源不匹配，则动态调整该集群的资源。
8.根据权利要求7所述的基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，所述容器化单元具体包括：
所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群具有各自的统一对外接口；
其中，每个集群在接收切片任务请求、转码任务请求或合成任务请求时，分别经Docker容器化的切片任务请求队列、转码任务请求队列、合成任务请求队列通过各集群的统一对外接口接收相应的任务请求。
9.根据权利要求7所述的基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，所述收集单元具体用于：
通过设在所述切片服务集群、所述转码服务集群、所述合成服务集群内C/S模式的Client端监控各集群，并通过Client端收集各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据；以及，通过Client端将各集群当前执行的任务和各集群的资源使用数据发送到C/S模式的Server端。
10.根据权利要求7所述的基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，所述各集群的资源使用数据包括：每个资源的负载和每核CPU使用率；
所述判断单元包括：
负载计算子单元，用于根据任一集群的每个资源的负载计算得到该集群的资源平均负载；以及，根据任一集群内每核CPU使用率计算得到该集群的单核CPU平均负载；
匹配判定子单元，用于当某集群的资源平均负载不大于第一阈值且不小于第二阈值、且单核CPU平均负载不大于第三阈值且不小于第四阈值时，判定该集群与当前执行的任务所需资源相匹配；否则判定该集群与当前执行的任务所需资源不匹配；其中，第一阈值大于第二阈值，第三阈值大于第四阈值。
11.根据权利要求10所述的基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，所述调度单元包括：
资源过载判定子单元，用于当某集群的资源平均负载大于第一阈值、且单核CPU平均负载大于第三阈值时，则判定该集群不能满足当前执行的任务所需资源；以及，
资源增加单元，用于根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量增加资源到该集群，并通过Docker镜像将该器群的服务部署到新增资源内；
或者，
资源冗余判定子单元，用于当该集群的资源平均负载小于第二阈值、且单核CPU平均负载小于第四阈值时，则判定该集群的资源具有冗余；
资源减少单元，用于根据该集群的资源数和资源平均负载计算得到该集群的资源伸缩量，按照资源伸缩量减少该集群的资源。
12.根据权利要求7所述的基于容器化部署的视频转码调度系统，其特征在于，所述切片服务集群、所述转码服务集群和所述合成服务集群分别为分布式部署集群；
所述基于容器化部署的视频转码调度系统，还包括重分配单元：
用于当监控到所述切片任务请求、所述转码任务请求、和/或、所述合成任务请求的任一任务请求失败后，将该任务请求分发到该请求所属集群的其他资源内。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112148494A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 北京百度网讯科技有限公司 用于算子服务的处理方法、装置、智能工作站和电子设备
CN112380040A (zh) * 2021-01-18 2021-02-19 北京美摄网络科技有限公司 一种消息处理的方法、装置、电子设备及存储介质
CN112532634A (zh) * 2020-11-30 2021-03-19 厦门亿联网络技术股份有限公司 音视频会议中服务器的扩容与缩容方法、装置及存储介质
CN112783653A (zh) * 2021-01-25 2021-05-11 中国工商银行股份有限公司 基于容器化的资源调度方法及装置
CN113055126A (zh) * 2021-03-09 2021-06-29 华夏云融航空科技有限公司 一种飞行数据译码方法、装置及终端设备
CN113873279A (zh) * 2021-09-27 2021-12-31 广州中工水务信息科技有限公司 视频数据解码方法、系统和存储介质
CN114189482A (zh) * 2021-12-14 2022-03-15 郑州阿帕斯数云信息科技有限公司 一种集群资源的控制方法、装置和系统
CN114338063A (zh) * 2020-09-29 2022-04-12 中移物联网有限公司 消息队列系统、业务处理方法及计算机可读存储介质
CN114675927A (zh) * 2020-12-25 2022-06-28 北京达佳互联信息技术有限公司 服务实例部署方法、装置、电子设备及存储介质
CN115695867A (zh) * 2023-01-03 2023-02-03 北京微吼时代科技有限公司 转码资源弹性伸缩的调度方法及装置
CN117055880A (zh) * 2023-08-22 2023-11-14 广东保伦电子股份有限公司 一种基于容器化部署的文档转码方法、装置及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017045424A1 (zh) * 2015-09-18 2017-03-23 乐视控股（北京）有限公司 一种应用程序部署系统及部署方法
CN106789326A (zh) * 2017-01-11 2017-05-31 浙江广播电视集团 一种基于mPaaS的媒体转码弹性伸缩服务方法
CN107872427A (zh) * 2016-09-26 2018-04-03 清华大学深圳研究生院 一种基于云计算的心电身份识别系统及方法
CN108683720A (zh) * 2018-04-28 2018-10-19 金蝶软件（中国）有限公司 一种容器集群服务配置方法及装置
CN110633152A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 苏州浪潮智能科技有限公司 用于实现业务集群水平伸缩的方法和装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017045424A1 (zh) * 2015-09-18 2017-03-23 乐视控股（北京）有限公司 一种应用程序部署系统及部署方法
CN107872427A (zh) * 2016-09-26 2018-04-03 清华大学深圳研究生院 一种基于云计算的心电身份识别系统及方法
CN106789326A (zh) * 2017-01-11 2017-05-31 浙江广播电视集团 一种基于mPaaS的媒体转码弹性伸缩服务方法
CN108683720A (zh) * 2018-04-28 2018-10-19 金蝶软件（中国）有限公司 一种容器集群服务配置方法及装置
CN110633152A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 苏州浪潮智能科技有限公司 用于实现业务集群水平伸缩的方法和装置

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114338063A (zh) * 2020-09-29 2022-04-12 中移物联网有限公司 消息队列系统、业务处理方法及计算机可读存储介质
CN114338063B (zh) * 2020-09-29 2023-11-10 中移物联网有限公司 消息队列系统、业务处理方法及计算机可读存储介质
CN112148494B (zh) * 2020-09-30 2023-07-25 北京百度网讯科技有限公司 用于算子服务的处理方法、装置、智能工作站和电子设备
CN112148494A (zh) * 2020-09-30 2020-12-29 北京百度网讯科技有限公司 用于算子服务的处理方法、装置、智能工作站和电子设备
CN112532634A (zh) * 2020-11-30 2021-03-19 厦门亿联网络技术股份有限公司 音视频会议中服务器的扩容与缩容方法、装置及存储介质
CN112532634B (zh) * 2020-11-30 2023-04-18 厦门亿联网络技术股份有限公司 音视频会议中服务器的扩容与缩容方法、装置及存储介质
CN114675927A (zh) * 2020-12-25 2022-06-28 北京达佳互联信息技术有限公司 服务实例部署方法、装置、电子设备及存储介质
CN112380040A (zh) * 2021-01-18 2021-02-19 北京美摄网络科技有限公司 一种消息处理的方法、装置、电子设备及存储介质
CN112783653A (zh) * 2021-01-25 2021-05-11 中国工商银行股份有限公司 基于容器化的资源调度方法及装置
CN113055126A (zh) * 2021-03-09 2021-06-29 华夏云融航空科技有限公司 一种飞行数据译码方法、装置及终端设备
CN113873279A (zh) * 2021-09-27 2021-12-31 广州中工水务信息科技有限公司 视频数据解码方法、系统和存储介质
CN114189482A (zh) * 2021-12-14 2022-03-15 郑州阿帕斯数云信息科技有限公司 一种集群资源的控制方法、装置和系统
CN115695867A (zh) * 2023-01-03 2023-02-03 北京微吼时代科技有限公司 转码资源弹性伸缩的调度方法及装置
CN115695867B (zh) * 2023-01-03 2023-05-12 北京微吼时代科技有限公司 转码资源弹性伸缩的调度方法及装置
CN117055880A (zh) * 2023-08-22 2023-11-14 广东保伦电子股份有限公司 一种基于容器化部署的文档转码方法、装置及存储介质
CN117055880B (zh) * 2023-08-22 2024-05-03 广东保伦电子股份有限公司 一种基于容器化部署的文档转码方法、装置及存储介质

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