據黃冬介紹，土豆網每天有2億次的視頻播放量和3500萬獨立訪客，每月有2.3億用戶覆蓋，現在視頻總數超過7500萬，有超過1億的注冊用戶。“用戶上傳和快速分發、小部分內容被集中快速地索取，這是整個平臺兩個非常核心的地方。”

如何支撐整個平臺如何龐大的用戶和流量?從技術和產品形態上講，土豆網的云包括三個部分加一個服務：快速的并行計算、大容量存儲、交付及訪問，三者結合起來就是視頻云服務。

與亞馬遜EC2彈性云計算不同的是，土豆網主要針對三件事情做了優化：優化，上傳、轉碼和分發，最核心的是轉碼。也就是說，首先用戶可以很容易地把數據上傳到土豆網，其次把大量的視頻轉換成可觀看的內容，第三是把這些視頻分發讓業務可以加以利用。

與亞馬遜S3不同是，土豆網選擇就近上傳的方法，有多個轉碼集群，計算采用單一編解碼，多種格式輸入和輸出，但用不同碼流多路徑分發到存儲節點上。

在土豆運用云計算的實踐中，有幾點是十分重要的。第一件事情，就是一用戶來源區域為核心的上傳調度，其中DNS以及七層的二次調度是互聯網最基礎的 也是幫助用戶獲得數據很關鍵的部分;第二，基于多服務器多核心的并發轉碼，其中采用了任務調度和優先級機制，發送到多個服務器并進行轉碼;第三，是核心的 MateDB管理，這需做提前的去重和版權管理;最后，是跨網絡、跨機房和跨運營商的快速分發，這也就是云中“計算”的部分。

黃冬認為，未來視頻云有三個可以不斷優化的方面：

首先，視頻轉碼的優化，只有對各種輸出做好優化才能在最終交付的時候兼容足夠多的設備，減少CPU的損耗，此外加快轉碼;

其次是視頻計算的大IO優化，硬盤IO優化。土豆曾經嘗試過用128GB甚至更大的內存替代磁盤，但有時候用戶上傳到一臺設備的數據會超過 128GB;另外嘗試使用固態盤，讀性能雖然非常出色，但既寫又讀的時候性能相對較差，因此黃冬認為這是未來的一個競爭點，“對于硬盤I/O我們還沒有找到一個很好的機制，相信未來這是云計算優化的關鍵，誰做得好誰就會搶得先機。”

最后，分布式MateDB的改造，做好異地復制和同步機制。黃冬認為，未來像EC2這樣純粹在云端的計算差的就是存儲，而Hadoop這樣將設備CPU用于本地存儲計算是云計算的最好模型。

存儲與交付的混合是核心

據黃冬介紹，土豆網云存儲和云交付的模型是將自己的存儲放在運營商那里，每一個運營商內部會有若干個保存著視頻文件的小組，小組之間有不同一組機器 在不同IDC中有特殊的通道通過調度專門做熱交換。這個調度的流程是，每當有用戶要訪問一個視頻的時候，先看到哪一個小組調度最快，再看這個小組到哪一個 數據中心快，其次是這個數據中心內有沒有文件去完成這個操作。

熱交換的部分是將熱點數據放在節點中的熱點部分，讓所有服務器所有硬盤片區都有這些熱點數據，這樣用戶就可以最快速度地讀取這些數據。

“因此，土豆的計算其實就是純粹的文件編解碼工作，最核心的部分還是在存儲和交付。它把整個互聯網當作一個大型計算集群，并虛擬成了一套存儲系統。”

云計算給存儲帶來的變得不言而喻，“以前一臺計算機里的硬盤，如今在云計算中變成了一臺服務器，一個文件里的分區表變成了一個MateDB，原來的磁盤控制器變成了調度器，文件系統則變成了云存儲。”

在黃冬看來，存儲對于土豆網的云計算來說是至關重要的，交付與存儲應該走向混合。“存儲是最核心的地方，它既應該是存儲也應該提供交付?；ヂ摼W最公 共的HTTP的協議應該是存儲的最主流協議，緩存是在節點級別的緩存，而不只是在內存級別的緩存。未來，我認為云存儲一定是基于HTTP協議的大容量存 儲，最核心仍是存儲與交付能夠并行化，這樣才能夠解決存儲容量大、交付時單一視頻或者單一存儲IO比較密集時的問題。”

在土豆而言，一切云計算都是圍繞視頻展開的，對外要支持多個平臺、多個協議、多個碼流，用戶看不到具體的存儲、計算和交付方式，但他們能體會到是多平臺、多協議、多個碼流的視頻觀看體驗。

總的來看，土豆的云視頻服務主要基于兩個入口。第一個入口，用戶可以簡單方便地上傳和轉碼，這其中計算部分是特別優化的云計算——不是通用的而是一 個專用于編解碼的云計算。其次，存儲和分發提供大容量的高效的云存儲和云交付。所以對土豆網來講，與存儲和高效支持多協議相結合的云視頻交付，是未來一項 關鍵的工作，也是未來的一個愿景。