随着网站业务量的高速增长,带宽的费用也在急剧增加,这其中直播行业尤甚,像斗鱼、头条视频、映客、YY等这些近几年高速发展的公司,在“网红经济”暴增的同时,越来越多的投入都给了CDN。据统计,一般影音娱乐企业只有40%是真实的运营成本,而30%左右的成本都给了带宽和CDN。
如今国内比较出名的几个直播网站月活都在8700万以上,如果以千万级的月活、百万级在线来计算的话,这将意味着1.5T带宽的消耗,每个月将近有3000万现金将花费在带宽上,随着业务体积地不断增大,花费会只增不减。同时还有一个更严峻的问题,CDN领域的竞争越发激烈,当用户都用专业的眼光去理解成本跟服务品质的相关性时,如何能够在众多CDN运营的服务提供商里挑选出来自己最合适的厂商呢?
智能调度听云Controller只为节省成本而生
听云技术副总裁吴静涛发布听云全新产品-听云Controller
为了解决这种复杂情况,听云全新产品-听云Controller应运而生,利用听云APM所采集的大数据进行深度分析以后,达到对资源进行智能调度,为用户提供实时低价高效的资源配置建议等效果。听云Controller第一期产品开放了听云的CDN调度系统——听云Controller for CDN,利用听云大数据为CDN服务节点做征信,实时高效低价对CDN进行调度。
实时CDN调度
百亿级大数据支撑 只为实时掌控CDN
目前听云每天能够收集到200亿条移动性能数据,3亿条的浏览器的应用性数据,再加上30w+的全国的监测节点,汇聚起来便形成了听云对CDN以及CDN性能监控的基础数据。根据这些实时的CDN节点的成功率、用户的吞吐率以及实际的访问时间,价格等数据做加权运算,便能对CDN的节点选择提供好的评估和使用的可能。
那么利用这些数据做出智能调度以后,会出现什么情况呢?我们来举个例子,当我们选择真实用户的一张图片,同时选择两家CDN的运营商做正常的压力测试,在使用听云的CDN调度以后,真实的性能变化会有哪些变化呢?
性能均值对比:用户端真实图片的下载时间,从350毫秒的平均值降低到了191毫秒,性能的提升40%。
成功率均值对比:调度前跟调度后的成功率的对比,当服务节点一旦出现可用性的问题,便立刻可以帮助将流量切到其他节点上去,我们可以看到成功率大幅提高。
节点数量对比:服务节点的变化。从两个CDN的服务运营商264个节点,增加至五家运营商500个节点,可用的节点变得更多。但事实上调度并不需要复杂的动作,听云Controller系统可全自动化完成。
实际成本对比:实际成本变化。新CDN运营商的引入可能会带来成本下降的可能性,但随之而来的便是可用性的风险。使用听云CDN调度系统可以在确保可用性、性能的情况下,大幅降低成本。
我们可以看到,在使用听云Controller forCDN智能调度CDN使用情况以后,在保证可用性和性能的情况下, 40%的成本降低,30%的效能提高,让你的成本不会随着业务增加而增加,让成本增长的比例降低。这就是听云Controller的概念和价值,真的用户体验为核心,确保整个在CDN上跑的每一个节点的性能、可用性、成本,生成征信体系,帮助用户在选择服务节点时可以实时以服务品质、实际价值为依据来决定。未来,听云Controller产品线还会扩展到Cloud以及双活DC用户智能路由上,构建真正智能的秒极用户体验时代。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。