| 场景 | 业务描述 |
|---|---|
| 在线视频平台 | 为 VOD（点播）生成数百种不同分辨率和比特率的媒体文件，以适应多终端播放，且对内容上线速度有要求 |
| 社交媒体平台 | 线上视频上传具有极大的不可预性（如热门事件爆发），负载峰值与低谷差异巨大，需具备秒级弹性伸缩能力，应对突发流量 |
| 内容制作与后期公司 | 存在高负载的周期性项目突击（如电影、广告交付），需要短期内快速获取大量计算资源进行渲染和格式转换，利用 GCP Spot VM 的低成本优势 |
| 企业媒体数据迁移 | 将现有本地（On-Premise）或传统虚拟机上的转码集群迁移至云端，寻求更高的效率和更低的运维负担，自动化管理能力，简化迁移和运维流程 |
本方案采用解耦的微服务架构与云原生弹性计算模式，确保任务的高可靠性与计算资源的极致弹性。 Client 通过 Portal 提交转码任务，任务消息写入 Cloud Pub/Sub 队列； Cloud GKE 集群分布在 Zone 1/2/3 三个可用区，每区通过 Instance Group + Compute Engine（NVIDIA T4 GPU） 运行转码 Pod，RC/Deployment 管理 Pod 生命周期； Custom Metrics Stackdriver Adapter 采集自定义队列深度指标， 驱动 Horizontal Pod Autoscaler 按需自动扩缩 Pod 数量； Monitoring 模块全程追踪集群健康状态，结合可视化 UI 提供端到端状态追踪。
大规模使用 GCP Spot VMs（抢占式虚拟机）作为转码 Worker 节点，确保任务在被回收前尽地保存进度或重新调度，实现高可靠性下的低成本运作
集成 GPU 计算资源，提供预置深度优化的容器镜像，管理所有转码任务的质量和效率仿真任务。统一的任务 API，极大简化业务集成难度，实现端到端的流程自动化
GKE 自动监控集群节点健康状态，对故障节点进行自动替换和修复，确保计算资源处于健康状态。通过可视化 UI 提供端到端的状态追踪
