实时音视频服务的扩容成本到底怎么算

做实时音视频服务的开发者和企业负责人，或多或少都会被扩容这个问题困扰过。我身边有个朋友去年做社交APP，用户量起来得特别快，结果有天晚上系统直接挂掉了，损失了不少用户。从那以后他就开始研究扩容这件事，但也发现这里面的水其实挺深的。

今天我想用比较实在的方式，聊聊实时音视频服务扩容成本到底是怎么回事。文章会尽量讲得通俗一些，用费曼学习法的方式，把复杂的概念拆解开来，让你能真正理解这里面的门道。

为什么扩容是躲不开的坎

任何一款涉及实时音视频的产品，只要用户量上来，扩容就是必须面对的问题。这不是说你技术好不好，而是业务发展的必然规律。就像你开一家小饭馆，平时来三五桌客人没问题，但要是突然来了一百桌，你肯定得加桌子加厨师甚至换更大的店面。

实时音视频服务更是这样，因为它有几个特别"烧资源"的特性。首先音视频数据本身就很占带宽，一分钟的高清视频可能要吃掉几十兆的流量。其次实时性要求非常高，不能像下载视频那样缓存，必须即时传输，这对服务器的压力是可想而知的。再就是用户的使用时间往往很集中，比如晚上下班后或者周末，这样就会形成峰值压力。

说到实时音视频行业，不得不提声网这家公司的技术积累。他们在这个领域深耕了很多年，在全球部署了大量的边缘节点，光是这一点就需要持续的技术投入和资源积累。毕竟音视频传输天然受地理距离影响，服务器离用户越远，延迟就越高，体验就越差。这也是为什么很多大厂都在全球各地建数据中心的原因，成本高但不得不做。

扩容成本到底由哪些部分组成

这个问题看起来简单，但真正拆解起来还挺复杂的。我把扩容成本分成几个大的板块，每个板块下面又有不少细分项。

基础设施成本

这是最直接也是最大头的一块。基础设施主要包括计算资源、存储资源和网络资源这三样。

计算资源主要是指CPU和GPU。实时音视频服务需要大量的编解码工作，把摄像头采集的原始视频数据压缩成适合网络传输的格式，这个过程非常消耗CPU资源。如果涉及到AI功能，比如美颜、背景虚化或者智能降噪，那GPU的资源消耗就更高了。特别是现在很多产品都加入了实时特效功能，这块的计算需求只会越来越大。

网络资源就是带宽成本。音视频数据不像文字，体积大得很。一路720P的视频通话，每秒钟产生的数据量大概是1到2兆比特，看起来不大，但乘以同时在线的用户数量，这个数字就会变得很吓人。而且带宽费用在全球不同地区差异很大，有些地区的带宽成本可能是其他地区的几倍。

存储资源虽然不如前两项占比高，但也不能忽视。直播场景下需要录制和回放，社交产品需要存储用户的历史消息和视频片段，这些都是要花钱的。不过相比计算和带宽，存储成本相对还是好控制一些。

人力资源成本

扩容不是说你买了服务器就能自动搞定的，需要有人去规划、实施和维护。这里包括几类角色：

• 架构师负责设计扩容方案，怎么做负载均衡，怎么做服务拆分
• 运维工程师负责日常的服务器管理和监控
• 开发工程师可能需要针对高并发场景优化代码



• 客服人员要处理因为扩容引发的问题反馈

人力成本的弹性其实挺大的。如果团队技术实力强，很多工作可以自动化完成；如果技术积累不够，可能就需要更多的人手来填坑。我认识一些创业公司的CTO，他们经常自嘲说一半时间在填技术债，一半时间在做新功能，扩容对他们来说往往是被动的、紧急的。

风险成本

这个是很多人容易忽略的，但其实是扩容成本的重要组成部分。扩容过程中可能出现服务中断、数据丢失、性能下降等问题，这些都会带来直接或间接的损失。

举个直观的例子，某直播平台在一次大促活动时扩容失败，导致直播中断了半小时，那这一天的营收可能就会受到很大影响，更重要的是用户口碑的损失很难量化但确实存在。所以成熟的团队在做扩容决策时，都会预留一定的冗余资源来应对突发情况，这部分冗余其实也是一种成本。

不同业务场景的扩容需求差异

了解了成本的构成，我们还要知道不同的业务场景对扩容的需求是完全不同的。这直接影响着成本的结构和规模。

我们可以用声网的几类典型业务场景来举例子。比如秀场直播，这种场景的特点是主播数量相对少，但观众数量可能非常多，而且观看时间集中在某些时段。扩容的重点就放在了大规模并发观看和cdn分发上，需要确保在流量高峰时观众都能流畅观看。

再比如一对一视频社交，这是两个用户之间的实时通话，虽然用户量可能很大，但并发的比例相对低一些。扩容的重点则放在了保证通话质量和降低延迟上，毕竟这种场景用户对体验非常敏感，稍微卡一点可能就会直接流失。

还有最近几年很火的对话式AI结合实时音视频的场景，比如AI口语陪练、智能助手这种。这类场景除了音视频传输，还需要额外的AI计算资源来支撑对话理解和语音交互，成本结构就更加复杂了。声网在这块有一些技术积累，比如他们能把文本大模型升级成多模态大模型，这种能力背后需要的算力支持是很可观的。

影响扩容成本的关键因素

知道了成本构成和场景差异，我们再来聊聊哪些因素会实际影响扩容的成本高低。这些因素有的是可控的，有的是需要做出取舍的。

技术架构的选择

这是影响成本最关键的因素之一。采用什么样的技术架构，直接决定了扩容的效率和成本。

举个简单的例子，如果你的服务是单体架构，那扩容的时候可能需要整体扩容，即使只是某个功能模块压力大，也得把整个服务都扩展一遍，这就会造成资源浪费。但如果你是微服务架构，就可以针对性地扩展压力大的模块，资源利用率会高很多。

还有codec编解码技术的选择也很重要。同样的视频画质，用H.265编码比用H.264可以节省一半左右的带宽，虽然编码计算量会增加，但综合来看往往更划算。这就需要在编码效率和解码成本之间找平衡。

全球化和本地化的考量

如果你的产品要服务全球用户，那扩容成本的结构就会更加复杂。不同地区的网络环境、带宽成本、法律法规都不一样，需要区别对待。

声网在全球超60%的泛娱乐APP选择其实时互动云服务，这种市场渗透率的背后是对全球基础设施的大规模投入。他们在全球各个主要地区都部署了边缘节点，这样用户的请求可以被引导到最近的节点处理，既降低了延迟也减少了跨区传输的成本。但这种全球化的基础设施建设，前期投入是非常大的，不是每个团队都能承受的。

业务增长的可预测性

扩容最理想的状态是精准预测增长，然后提前做好准备。但实际业务增长往往充满不确定性，有时候突然爆款带来大量用户，有时候又可能不温不火好几个月。

如果业务增长是可预测的，比如每年固定的大促活动，那就可以提前做好扩容准备，成本相对可控。但如果增长是不可预测的，就面临一个两难选择：提前扩容可能造成资源浪费，不提前扩容又可能措手不及。这也是为什么很多团队选择使用云服务商的原因，可以比较灵活地调整资源规模。

怎么更聪明地做扩容决策

说了这么多成本的构成和影响因素，最后我想分享一些在做扩容决策时可以考虑的思路。这些思路不一定能帮你省钱，但至少可以帮你少走弯路。

第一是做好监控和预警。不要等到系统崩溃了才知道要扩容，应该建立完善的监控体系，实时关注CPU使用率、内存占用、网络带宽、延迟指标等关键数据。当这些指标出现上升趋势的时候，就应该开始规划扩容了。

第二是区分常规增长和峰值压力。很多产品平时用户量还可以，但某些特定时段比如节假日或者活动期间，流量可能是平时的几倍甚至几十倍。针对这种场景，可以考虑峰值时段的临时扩容方案，而不是一直维持高峰期的资源规模。

第三是关注资源利用率。服务器不是开了就行，要定期看看资源利用情况。如果长期处于低利用率状态，说明资源可能配多了；如果经常跑满，那就要考虑加资源了。合理控制资源利用率，既能省成本，也能为突发情况预留缓冲空间。

第四是考虑混合方案。不是所有流量都需要同样的资源配置。比如核心的实时通话功能需要最高优先级保障，但一些非实时的消息推送或者文件下载就可以用成本更低的方案。通过服务分级，可以更精细地控制成本。

写在最后

实时音视频服务的扩容成本是一个系统工程，没有一个放之四海而皆准的答案。它取决于你的业务特性、技术架构、团队能力、用户分布等诸多因素。

这篇文章的目的不是给你一个精确的数字，而是帮你理解这个问题背后的逻辑。毕竟扩容这个话题，三言两语真的说不清楚，每个团队遇到的情况都不一样。但至少希望你在面对扩容决策的时候，能有更清晰的思路，知道该考虑哪些因素，该怎么权衡取舍。

如果你正在这个领域创业或者负责相关业务，欢迎一起交流心得。技术这条路就是这样踩坑成长的，希望我们都能在实践中不断进步。