发表时间：2025.01.01     作者：Jingyi     来源：ShoelessCai     阅读：145

原标题：直播回放，如何做好记录保存？

由 Jingyi 略作编辑。

诸多读者对于直播是不是能保存提出质疑，其实肯定是能保存的，就是没有优势。Streaming 不是视频格式优化，而是传播的时候，有更快的解决方案，视频格式没变，有的画质也很差。但是，保证 0-1 比特流持续不断地传输，直播会“轻”很多。

点击《2024 AI+ 应用年度峰会 12 月 29 日于浙江省人民大会堂举行》，查看原文。

01 什么串流（Streaming）技术？

串流（Streaming）就是通过网络实时分段、压缩、传输的技术。有了串流技术，我们就不需要把完整的多媒体资料下载100%后才能观看。而是将一连串的音视频资料，经过网络分段传送，分段播放。

采用了串流技术，音视频文件可以像“水流”一样，源源不断实时从发布源传到客户端。我们就不需要大量的储存空间来记录多媒体文件，只需要适量的储存空间即可。

02 关于腾讯的回放功能

众所周知，手动备份直播回放相当麻烦。但企业云盘的自动备份功能则让这个过程变得简单多了。像经常举办直播课程的教育机构，每天可能有好几场直播。手动备份不仅费时费力，还容易出错。通过企业云盘的自动备份功能，可以设置好需要备份的直播平台和文件夹。比如，腾讯会议的直播回放就能自动保存在百度云盘上。

直播结束后，回放文件会迅速备份至云端。这种自动化的流程，特别适合那些需要频繁备份且直播内容繁多的场合。不论是企业用于营销的直播，还是个人出于兴趣的直播，都能从中得到好处。这样一来，我们可以把节省下来的精力用于提升直播内容的质量等方面，从而提升直播的整体效果。

03 关于数据安全

直播回放资料极其宝贵。企业使用的云存储服务对直播回放资料的安全防护十分周全。在将回放内容上传至云盘时，会启动安全传输机制，以避免数据泄露或传输中受损。以百度企业网盘为例，它使用加密技术进行数据传输。

云盘存储的数据自然也有相应的安全防护。对于含有商业秘密或个人隐私的直播内容，比如企业内部的战略讨论直播，存放在云盘上无需担忧数据被盗或遗失。这样一来，企业和个人都能安心地将各类重要直播的录像保存在云盘中。

04 关于存放

企业在处理众多直播录像时，云盘提供了有效策略。通过文件夹分类，直播资料可按主题、时间或活动来整理。例如，可将新品发布和客户咨询的直播分别归类。这样做便于日后快速检索。例如，汽车销售企业会将不同车型的直播录像按车型和配置等要素分别存放。

云盘的标签功能同样非常方便。若要寻找符合特定条件的直播录像，只需利用标签进行搜索，便能迅速找到。这比以往在繁杂的文件夹中逐个查找要高效得多。

05 关注备份效率

企业云盘虽好，但使用时得留意细节。得兼顾存储容量和传输速度，特别是在网络条件不佳的办公地点，上传速度慢会降低直播回放的备份效率。此外，用户界面的友好性也不可忽视。对于那些不太懂互联网操作的员工或个人，过于复杂的界面可能会让他们感到使用困难，尤其是年纪稍大的用户可能会觉得操作有难度。

企业云盘虽设有安全措施，但仍需做好多次备份。例如，可以在本地保留一份关键回放的备份。在使用企业云盘管理直播回放时，大家是否遇到过因网络问题而上传不成功的情况？期待大家分享个人经历，同时也欢迎点赞及转发本文。

06 Streaming 应用畅想

在WIFI或者移动网络环境下，将电脑主机游戏投射到VR头显上，从而实现在设备上远程游戏的效果。

如果有一台Pico设备，你想在Pico上玩节奏光剑或者VRChat，就可以将pico串流到电脑的steamVR平台上来玩。

云渲染模式下，3D 应用渲染在云端运行，通过接收终端的控制指令渲染相应音视频画面，再通过流化技术由网络推给终端用户进行体验。

07 举例

阿里很久以前就开始推介，适时计算的数据分析业务，当时没怎么看懂。现在分享 1 个。

Spark Streaming简介

SparkStreaming 是构建在Spark上的实时计算框架，且是对Spark Core API的一个扩展，它能够实现对流数据进行实时处理，并具有很好的可扩展性、高吞吐量和容错性。Spark Streaming具有易用性、容错性及易整合性的显著特点。 Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字。经处理后的数据可存储至文件系统、数据库，或显示在仪表盘里。

DStream简介

Spark Streaming提供了一个高级抽象的流，即DStream（离散流）。DStream表示连续的数据流，可以通过Kafka、Flume等数据源创建，也可以通过现有DStream的高级操作来创建。DStream的内部结构是由一系列连续的RDD组成，每个RDD都是一小段时间分隔开来的数据集。对DStream的任何操作，最终都会转变成对底层RDDs的操作。

例如，下图展示了进行单词统计时，每个时间片的数据（存储句子的RDD）经flatMap操作，生成了存储单词的RDD。整个流式计算可根据业务的需求对这些中间的结果进一步处理，或者存储到外部设备中。

参考文献

[1] 易云咖（2024），浅谈串流（Streaming）技术，概念与应用，易云咖，2024

[2]昆明鱼豆网（2023），惊！直播回放记录保存竟有这4大绝招，最后一种太高效了，鱼豆网，2023

[3] 热烈的马（2023），流数据、流计算、Spark Streaming、DStream的讲解（图文解释 超详细），阿里云，2023

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