独家 | 利用Cosmos微服务改善Netflix视频质量

作者：Christos G.Bampis，陈超，Anush K.Moorhy，李志翻译：陈之炎校对：赵茹萱本文约2800字，建议阅读6分钟
本文解释了如何在Cosmos平台上设计微服务和工作流，以推进视频质量的创新和优化。

简介

视频质量度量是Netflix流媒体管道的一个重要组成部分。视频质量度量可用于实现视频编码优化、执行视频编解码器比较、执行A/B测试和优化流媒体QoE决策。更为特别的是，VMAF指标是提高Netflix流媒体视频质量的核心，业已成为了Netflix视频质量度量的默认标准，由于它是开源的，同时也成为了整个视频行业的默认标准。

随着VMAF的发展，它已经与Netflix中越来越多的编码和流媒体工作流集成到一起，通过可扩展的方式来促进视频质量的创新和优化。例如，当设计一个新版本的VMAF时，需要在整个Netflix的电影和电视节目目录中推出它。本文解释了如何在Cosmos平台上设计微服务和工作流，以推进视频质量的创新和优化。

耦合问题

当前，视频质量度量已经成为了Reloaded系统的一个部分重要组成部分。Reloaded系统负责处理导入的媒体文件，如视频、音频和字幕等等，并使其可在流媒体服务上播放。Reloaded系统是一个成熟和可扩展的系统，然而，其整体架构使得创新的速度得以减缓。更为重要的是，在Reloaded系统中，视频质量度量与视频编码同时生成。这种紧耦合意味着：如果不进行重新编码，便不可能实现以下目标：

A) 推出新的视频质量算法；

B) 维护目录中数据的质量（如：通过BUG 修复）。

为了提高视频质量而对目录中的所有媒体文件重新编码，这是一个成本昂贵的解决方案，因此行不通。这种紧耦合问题在Reloaded系统的体系结构中随处可见，为此媒体云工程和编码技术团队一直在合作开发一个新的解决方案，以解决先前Reloaded系统体系结构中的许多问题，称这个新的重新加载系统为Cosmos。

Cosmos是一个工作流驱动的、以媒体为中心的微服务计算平台。正如博客中所强调的那样，Cosmos有如下诸多好处：如各问题之间相互分离、独立部署、可观察性、快速的原型化和快速的量产化。在本文中，描述了如何利用Cosmos构建视频质量服务，以及如何在运行生产系统时，实现将媒体文件迁