优化 20% 资源成本，新东方的 Serverless 实践之路

作者：么敬国（新东方教育科技集团云教室直播平台技术负责人），灏正（ 阿里云 Serverless 架构师）

新东方教育科技集团定位于以学生全面成长为核心，以科技为驱动力的综合性教育集团。新东方线上教育业务的云教室系统支持了视频直播、转码、点播等新东方所有在线教育场景。随着业务量的增大，由于直播转录及视频转码任务处理平台具有明显的波峰波谷特性，自建机房较低的资源利用率成为了业务的核心痛点。为了提升计算资源利用率，进一步实现降本提效目标，在几次尝试之后，新东方踏上了 Serverless 实践之路。以下内容是由新东方教育科技集团云教室直播平台技术负责人 么敬国 在云栖大会的分享。

如何应对难以预测的业务量？

新东方除了自己的线上教育业务使用云教室平台以外，还通过美刻云直播对外开放了新东方的直播能力。云教室直播平台主要支持四种业务模式:

• 云教室：在线直播互动课，讲究互动性。

• 云点播：录播课。

• 云直播：大型直播，以主播为主。

• 智慧教室：软硬件结合的方案，提供类似于双师的教育模式。

直播+录播是新东方主推的课程交付模式。直播课程互动性强，可以实现良好的课堂互动，激发学生的学习兴趣；教师可以基于学生的课堂反馈或互动直接与学生进行互评，便于教师及时对教学环境作出微调，从而让教学过程更有针对性；通过互动和课堂答疑，可以让教学过程和效果更有保障，直播课程比较适合低幼年龄段的学生。

而面对高中及高中以上年龄段的学生，录播课更为合适，录播课特点为学习时间灵活，学生可以自主对学习内容进行检索，进行有选择性的学习，一般适用于高中和高中以上年龄段学生。录播课的优点在于可以对授课内容不断进行打磨、编辑，制作精品课程，需求量逐步加大。

最初团队采用地录制技术方案为客户端录屏，将老师的直播进行录制，方便学生反复观看，但这样的方式出错率高， CPU 占用率也较高，无法对录制 UI 布局进行灵活定制，只能是看到什么录什么，这样的方式仅能满足低幼年龄段的课程需求。

今年，新东方开始对接大学生线上教育业务，对录播课程的质量提出了更高的要求。团队开始考虑采用服务端录制的方式解决问题。服务端录制的两个核心点在于直播录制和视频标准化生产。我们的业务模式决定了我们很难准确预测业务量，因此，新东方关键的技术任务是实现计算弹性 。

三种选择，函数计算脱颖而出

三种选择，函数计算脱颖而出要解决服务端录制的问题，摆在团队面前的有三个可选的技术路线：

• 直接使用 ECS 自建，该方案的优势是灵活性比较高，但问题在于计算没有弹性，虽然云厂商提供了弹性分配 ECS 资源 API ，但是自己实现整个计算弹性需要巨大的开发量，同时后续运维比较复杂，资源成本高，难以做到标准化。

• 云录屏 SaaS 方案，这个方案的优势是具备标准化的服务，研发投入比较少，运维工作也较少，但是问题在于灵活性差，资源成本极高，难以进行进一步的性能优化。我们希望寻找一家成熟的 SaaS 厂商提供地服务以快速支持业务，但是经过试用，这些平台的成熟度和技术指标等均无法满足我们的需求。

• 采用阿里云函数计算 FC，我们发现阿里云的函数计算产品可以完美满足计算的弹性需求，只需要关注具体需求在平台上做开发即可，研发投入小同时免运维，开发过程自主可控，灵活性高，可按需使用极大降低了使用成本，实现标准化相对容易。不过函数计算是一个比较新的技术，团队需要一段时间来熟悉。

经过反复比对，新东方团队选择使用函数计算来解决服务端录制问题。

新东方的 Serverless 实践

录播转码，函数计算小试牛刀

我们首先在录播转码场景下进行了尝试。录播转码的核心诉求是对直播流进行实时转码，保存为标准的视频格式，方便后续加工使用。

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在这个场景中，我们第一次感受到了函数计算 FC 带来的弹性优势。在老师进入房间发起转码请求后，可快速启动函数实例进行转码。在上课结束后，结束转码任务，将临时音视频结果上传至云存储后即可立即释放函数实例，不会存在任何计算资源的浪费。有了在录播转码项目中应用函数计算的经验以后，我们对函数计算方案有了更大的信心。

初露锋芒，函数计算直播合流转码方案

之后，我们启动了云端录制项目。使用 Chrome 浏览器加入直播房间，对浏览器界面进行截屏录制，该方案的关键在于弹性提供浏览器实例。

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因此，我们利用阿里云函数计算启动 Linux 容器，在 Linux 容器运行 Chrome 浏览器实现弹性提供浏览器实例。整个的录制流程是这样的：老师进入教室以后，开始进行音视频推流以及白板操作。同时，录制平台发起录制请求，启动函数处理，开始接收教室的音视频流和白板操作，并在浏览器展现整个教室的画面，同时做截屏。课程结束后，平台发起结束录制请求，函数计算平台会优雅地终止实例。终止之前，实例会将临时结果上传至云存储，随后函数实例被销毁，不存在任何资源浪费。

开箱即用的可观测能力

我们认为，可观测能力对于函数计算平台至关重要。首先，业务高峰期需要启动大量函数实例，因此，必须要完整的 metrics、log 和 trace 才能有效对海量实例进行监控。其次，因为函数计算实例按需创建，完成任务之后被销毁，平台必须保存完整的日志，以便发现问题后开发人员进行排错。

我们曾在开发录制服务的过程中面临的问题是：启动函数实例以后，Chrome 浏览器要访问直播服务，此时网络出现问题，导致录制失败。后续我们使用阿里云 SLS 日志平台查看日志，发现 Chrome 浏览器内核对网络处理过于敏感。找出问题后，对症下药，加入了重试机制，问题得以解决。

超出预期，函数计算带来更多惊喜

在使用函数计算技术之前，我们期望它能通过百毫秒拉起上万个实例，定时预热彻底解决冷启动困难，帮助我们承载直播转码和录屏业务业务洪峰。有效应对大规模突发在线流量，按量付费，提高资源利用率，减少 20% 资源成本开支，极大程度降低运维成本，让我们可以只专注业务创新。在实际使用的过程中，我们发现函数计算不但能够中我们完美满足我们的需求，还带来了惊喜：让我们的开发人员只需掌握几个新概念、使用几个 API ，即可轻松使用平台。 函数计算方案运行一段时间以来，云资源费用得到较大降低。另外，函数计算允许根据自己的业务场景制作模板，并且可供其他业务方使用，也为我们带来意外收获。

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