开发网络视频直播系统需要注意的地方

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
应用型负载均衡 ALB,每月750个小时 15LCU
视频直播,500GB 1个月
简介: 对于网络视频直播系统来讲,用户体验是一件非常重要的事情。提高和优化用户体验是每个直播平台都非常注重的一部分,所以在开发过程中也有很多需要注意的地方。本文主要分享一下关于直播中负载均衡的相关内容。

对于网络视频直播系统来讲,用户体验是一件非常重要的事情。提高和优化用户体验是每个直播平台都非常注重的一部分,所以在开发过程中也有很多需要注意的地方。本文主要分享一下关于直播中负载均衡的相关内容。
1.负载均衡是什么?
即由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具备一样的“地位”,而且都可以单独对外供应,并不需要其他的服务器进行辅助。所以,经过某种负载技术,可以将外部发送的请求均匀分配到对称结构上的某一台服务器上,从而接收到央求的服务器独登时会回应用户的请求。均衡负载可以平均分配用户请求到服务器列阵中,并借此供应快速获取重要数据,以解决很多并发访问的问题。
14460556040516944_wps_
2.负载均衡都有哪些类型?
(1)反向署理负载均衡
通常运用署理服务器可以将请求转发给内部的web服务器,从而让服务器能将请求均匀地转发给多台内部的web服务器之一,从而达到负载均衡的目的。这种方式相比起一般的署理方式不同,可以支持用户运用它访问内部web服务器,所以我们也可以把它称为是反向署理模式。
(2)DNS负载均衡
在DNS服务器中,多个不同的地址能够配置同一个姓名,而最后查询这个姓名的客户机会在解析的过程中得到其中的一个地址。所以,同一个姓名在不同的用户时机得到不同的地址时,就会访问不同地址上的web服务器,从而达到负载均衡的目的。
3.负载均衡服务器有什么优势?
随着直播用户的数量逐渐增加,网络的访问路径也在逐渐变长,所以用户的访问质量就会遭到一定程度的影响,甚至是严重影响,尤其是用户与网络之间的链路被大量的流量拥塞的时候。通常这种情况经常发生在异地用户增长的应用场景,比如直播。其实,在这个时候如果运用负载均衡技术的话,就可以合理的分管系统负载,从而提高系统的可靠性。
131498478993483308_new_wps_
以上就是负载均衡的相关内容,对于开发网络视频直播系统来说,了解负载均衡的相关内容也是非常重要的,毕竟负载均衡能够在一定程度上优化和提升用户体验。如果您对直播系统开发感兴趣,欢迎关注。后续我也会分享与直播相关的文章。
本文声明原创,转载请注明出处。

相关文章
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
72 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
46 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
31 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
5天前
|
人工智能 安全 网络安全
云计算与网络安全:构建安全的数字生态系统
随着云计算技术的广泛应用,网络安全问题日益凸显。本文从云服务、网络安全和信息安全等技术领域出发,探讨了云计算与网络安全的关系及其挑战,并提出了相应的解决方案。通过深入分析云服务的安全架构、网络安全的防护策略以及信息安全的管理措施,揭示了构建安全数字生态系统的重要性。同时,强调了技术创新、人才培养和政策法规在保障云计算与网络安全方面的重要作用,为相关领域的研究和实践提供了有益的参考。
|
11天前
|
网络协议 安全
网络中IP地址与域名系统
网络中IP地址与域名系统
29 3
|
16天前
|
存储 安全 网络安全
云计算与网络安全:构建安全的数字生态系统## 一、
随着云计算技术的迅猛发展,网络安全问题日益凸显。本文探讨了云服务、网络安全和信息安全之间的紧密联系,分析了当前面临的主要挑战,并提出了相应的解决策略。通过深入剖析云计算环境中的安全问题,本文旨在为读者提供一个全面而清晰的认识,帮助大家更好地应对云计算时代的网络安全挑战。 ## 二、
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
37 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
22小时前
|
监控 Linux 测试技术
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控总结
9 0
|
22小时前
|
监控 Linux 测试技术
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控三
Linux系统命令与网络,磁盘和日志监控三
6 0
|
13天前
|
安全 网络协议 网络安全
WinXP系统网络不能互访的七大解决之道
WinXP系统网络不能互访的七大解决之道