快手工程师罗喆：如何承载每日1000万条UGC新内容并精准分发

在正值风口的当下，不管是PGC还是UGC的短视频平台，新入局者加速增多，纷想要搅动当前市场的“新人”不在少数。但是，在繁华的市场背后，必然会经历“大浪淘沙”的进阶比赛。此时，平台技术的优化就成为增强用户粘性、强化用户体验、提升品牌好感度的最强竞争力。

国内最大的生活记录和分享平台——快手，自 2011 年创立以来，快手稳步成长为中国最大的生活分享平台，视频库存量已超过 30 亿条，与其他视频平台不同，快手对用户的内容推荐并不依靠人工编辑运营，而是基于深度学习的人工智能算法机制，这是快手可以承载每日 1000 万条UGC新内容的生成，并精准分发的核心技术优势，这也可能是快手在未来致胜的关键。

据了解，快手的视频内容，大多是常见的生活场景，非常多样化，这样的模式也决定了快手直播需要考虑的业务场景更复杂。巨大的流量、用户在不同场景下对画面清晰度的需求等多重复杂的网络环境也为快手带来了重重的技术难题。

用户数量快速的上涨对服务质量有更高的要求，流媒体大数据平台是各项视频业务的一个基础平台，需要提供完善且稳定的数据收集，数据处理，数据监控，数据分析等服务。为了应对业务挑战，快手持续扩充完善数据基础架构，扩张相关技术团队，在保障用户体验的同时，也对自己提出了更高的要求。

    “针对线上纷繁复杂的视频体验问题，快手视频团队在实践过程中总结出了一套数据驱动的优化方法论，首先是区分痛点，设置优先级。把问题分为两类：可以忍受和不能忍受；其次是制定优化方案，问题出现后，定制一个合理的优化方案，这里可能涉及到多方，有快手需要解决的问题，也有 CDN 服务商需要解决的问题，需要合理的排期保证问题有序解决；第三步是灰度验证或 AB 测试，解决问题之后通过观测全网的数据进行灰度验证，确保方案是真正有效了之后，才全量上线。”快手软件工程师罗喆在 ArchSummit 深圳 2017 上的演讲里介绍道。

除此之外，在完善平台技术的同时，快手还在提升平台整体的用户体验，将人工智能（AI）技术深入产品骨髓，并借助世界领先的计算机视觉与深度学习能力，通过对人、内容及二者互动数据的理解，形成一个个优质模型；再凭借强大的算法匹配能力，精准地推荐给用户可能感兴趣的内容，减少用户挑选内容的时间，为用户高效剔除不感兴趣的内容。

视频平台的鏖战才刚刚开始，资本入局，舆论的引导均讲短视频平台推向风口浪尖，奉为“香饽饽”。但是，战争已进入下半场，如何抢占市场和留住平台用户就成了各平台搭建自身壁垒的关键。

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（编辑：南京站长网）

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