基于云计算的广播电视行业顶层设计

在当今社会，信息化技术的不断优化对广播电视行业的发展起到极大的推动作用。随着广播电视行业的不断发展，广播电视网络系统的结构不断变化，体量逐步增长。由于广播电视行业业务越来越多样化，传统设备已经无法满足其日益增长的需求。因此，自2007年谷歌推出云计算技术后，广播电视行业从业者不断利用这一技术赋能广播电视行业，使其快速发展。

近年来，网络技术与计算机技术发展迅猛，云计算时代已经到来。云计算是将计算作为一种服务，通过网络（通常是互联网）将共享的软件资源和信息资源提供给计算机和其他设备。目前，这项技术已经被广泛应用于各个行业。现如今，广播电视行业的发展面临新形势、新要求，而云计算技术拥有技术性强、可靠性高等优点，广播电视行业大力宣传及应用这项技术尤为迫切。2010年，国家广播电视总局推出了云计算计划，旨在推进广播电视行业朝着更加便民、利民的方向发展。与此同时，国家广播电视总局制定了云计算技术在广播电视行业应用的准则，这体现了其对发展广播电视市场的重视，促使广播电视行业可以充分利用云计算技术推进行业产业链的形成。

云计算技术的概述

2006年，谷歌首席执行官埃里克·施密特在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念。云计算的服务类型分为三类，即基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。云计算是一次技术变革，正确、高效地应用这项技术能够使商业模式发生重大改变。云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成众多小程序，然后通过由多个服务器组成的系统进行处理和分析，得到结果并返回给用户。笔者认为可以将早期的云计算技术等同于简单的分布式计算，把一个总任务分解成多个任务，并将计算结果加以整理。因此，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间里完成大量的数据处理，从而实现强大的网络服务；还可以把云计算理解为将所有的力量整合起来并给其中的每一个成员使用。云计算的核心技术包括虚拟化技术、数据储存技术、数据管理技术等。

云计算技术应用于广播电视行业的优势

云计算技术应用于广播电视行业的优势主要体现在存储应用、管理应用、计算应用以及虚拟化应用四个方面。

存储应用

云计算最基础的功能就是强大、高效的存储功能，这一功能能够在广播电视行业发挥重要作用。在云计算系统中应用最广泛的数字存储系统是Google的GFS（Google File System）和HDFS（Hadoop Distributed File System）。GFS是Google公司为了存储海量搜集数据而设计的专用文件系统，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。

当前，数字技术高速发展，广播电视行业的节目种类与内容越来越丰富，制作形式也逐渐多样化，这给广播电视行业工作者带来了新的挑战。广播电视行业工作者在日常工作中需要处理的数据量急剧增加，传统的通过物理设备进行存储的方式已经无法应对海量数据的处理要求。因此，数据的存储面临巨大挑战。而云计算的存储系统以其独特优势，能够使海量的信息数据实现高速、流畅的运转，使得数据的存储不再是广播电视行业难以解决的问题。

管理应用

在云计算系统中，平台管理技术可以实现大量服务器的共同协作。在此基础上，广播电视行业的工作能够推进得更加顺畅，还能在最短时间内发现系统的错误，遇到问题时，能够通过自动化、智能化的手段以最快的速度修复系统错误，使系统稳定运行。

另外，云计算技术的磁盘空间十分庞大，同时具备超强的数据处理能力，这对广播电视行业有着积极影响。在传统的广播电视行业管理模式中，单一业务必须与单一的传统物理装置配合使用。因此，在这种模式中，至少需要一种实物装置，有时甚至需要多种实物装置协同工作，才能满足行业的发展需要，这会造成资源的巨大浪费。同时，随着数字广播系统的开发，设备的维护成本大大提高。由于硬件被分配到不同的服务系统，且日常的软件维护、硬件维修、病毒预防等业务较为分散，难以管理。基于这种情况，可以给广播电视机构搭建电子化系统，把内部服务迁移到系统的云计算技术平台，那么这些难题就能被高效处理，这是云计算技术应用于广播电视行业最重要的优势之一。

计算应用

在广播电视行业的数据体系中，视频数据非常庞杂。视频业务隶属于广播电视业务，但相较于广播电视行业的其他业务，视频业务具有特殊性。视频处理和视频转换必须具备精确、高效的计算能力，尤其是在转码、解码、扫描和转换视频的过程中，需要进行空间域和频域的迅速切换。当前，视频数据激增，普通的视频转码技术已经无法满足广播电视行业网络视频数据的计算要求。而云计算技术的计算能力尤为突出，具有不同种类的开源云计算框架，能够基于数据分布，把一个总任务分解成多个小任务，非常适合应用于大规模的数据处理，也能够更好地实现多个视频文件的高速转码。

虚拟化应用

虚拟化技术是部署云计算资源的一种方法。使用虚拟化技术将计算、存储与网络设备组成资源池，系统就可以通过虚拟化计算资源实现集中管理和动态调用，在较少的信息化成本下，保障系统的灵活性和高扩展性，实现云上快速扩展，满足复杂的计算需求。

虚拟化技术可以划分为存储虚拟化、服务器虚拟化、网络虚拟化、计算虚拟化等，而计算虚拟化包括操作系统的虚拟化、应用级虚拟化以及桌面虚拟化。

云计算技术和虚拟化技术彻底改变了通用计算应用程序。云模式通过降低运营成本、服务器整合、灵活的系统配置和弹性资源调配使其具有独特优势。

云计算技术在广播电视行业的应用实践

随着云计算技术的蓬勃发展，广播电视行业从业者充分意识到了云计算技术的巨大优势，致力于推进云计算技术与广播电视行业业务深度融合，推动广播电视行业朝着更积极的方向发展。

云计算技术在舆情监测中的应用

互联网正在飞跃式发展，人们已经把网络媒体看作继报纸、广播和电视之后的“第四媒体”。网络平台逐步成为反映社会新闻的一种重要载体。随着微博、知乎等新媒体平台的舆论的有效性不断增强，舆情监测的要求也越来越高。基于Python爬虫技术和云平台技术开发云平台下的舆情监测系统，可以及时、准确地进行多媒体平台舆情监测，并对一段时间内的舆情变化进行分析，有利于对舆情信息的监测和控制。

广播电视系统是一个向社会传播信息，向民众传递国家各项政策的平台，同时也是传达社会舆论的综合性平台。当前，信息化对经济社会发展具有驱动引领作用，通过已有的有线、无线、卫星检测等监管系统进行信息传播。随着信息化时代的不断发展，未来，大众舆论将会占据越来越重要的地位，信息的传播方式将会趋于单元化。因此，国家需要通过云计算技术实现信息的监管和整合，打造一个综合性平台，并将节目监管、安全播出与技术监测融为一体。云计算技术为该平台提供强大的技术支撑，在第一时间统计、分析庞大的舆情监测数据信息，充分利用云计算技术强大的计算及存储功能，实现信息共享流程简化。

云计算技术在数字电视中的应用

在广播电视网络中，人们使用数字电视的频率非常高。云计算技术可以帮助运营商减少终端资金投入。云计算的运行有两个基本要求，即网络和浏览器。目前，运营商所售卖的机顶盒普遍都有浏览器，必须连接广播电视网络才可以使用。通过云计算技术，即使没有安装客户端软件，只要使用云计算技术服务器群进行运算，再将结果直接传输到机顶盒终端，就可以减少终端投入。

当前，电影、电视对画面的清晰度要求越来越高，导致内存使用量增加，利用传统设备进行存储会造成严重的资源浪费。将云存储技术应用于影视资源的储存，可以显著提高影视资源的播放质量，使影视资源的画质更加清晰、播放更加流畅。例如，当人们使用手机与数字电视互动时，可以通过联网观看视频；或者借助网络把视频投放到家用电视或投影仪上，也可以理解为通过云计算技术的存储系统，让人们可以在手机上观看视频，再利用云服务将其传送到该用户绑定的机顶盒中，在进行信息认证后，通过机顶盒播放所选择的视频。

借助信息技术和数字设备的力量，现在有更多的电视节目可供用户选择。同时，如何向特定观众推荐适合的电视节目成为广播电视行业面临的新问题。因此，相关研究人员开发了基于用户偏好的电视节目推荐系统，相关专家提出了一种将用户建档合并的电视节目推荐策略。

在面对数百个电视频道时，一个好的电视节目推荐系统可以节省大量时间成本。利用数据统计来支持电视节目推荐系统是一个创新理念，可以充分了解用户的偏好，通过Hadoop公平调度程序进行云计算，使信息的处理和过滤更加高效。在云计算中，计算机通过网络连接执行计算；通过增加计算机节点获取更高的计算能力；采用公平的调度器结构来提高系统性能。对于节目推荐系统而言，可以使用K-means递归聚类算法进行用户聚类，使用术语频率算法或逆文档频率算法查找相关热门节目。这种电视节目推荐系统考虑到用户组和大多数人的观看偏好，其所提出的基于云的公平调度器架构是可扩展的，可以实时处理大量信息并获得良好的节目推荐结果。

云计算技术在网络运营方面的应用

从当前的发展形势来看，云计算与大数据等信息化技术发展越来越快，广播电视行业迎来拐点。我国各大广播电视企业开始尝试利用网络进行服务性运营，大数据技术和云计算技术成为数据搜集和处理的基础。在广播电视行业从业者的不断努力下，当前我国的广播电视行业网络基础设施逐步完善，基本能够实现大数据运营商的要求。

云计算技术在影视大数据分析方面的应用

基于云计算技术和统计学理论，现提出一种合理的影视大数据分析方法。该方法以Hadoop开源云平台为基础，结合了MapReduce分布式编程模型和HDFS分布式文件存储系统等云计算技术。为了满足广播电视行业不同的数据处理需求，可以将关联分析、聚类分析、因子分析和K-means 算法训练模型应用于影视剧数据的建模、处理和分析中；根据类型、制片人、制作地区、票房、收视率、网络评分、观众等要素，对近些年的影视数据进行分析和研究。此外，还可以基于对电影票房和电视收视率的研究，对影视行业的发展进行预测，并不断验证和改进算法模型。

关联分析、聚类分析、因子分析和K-means  算法训练模型可以对影视数据进行建模、处理和分析。通过对影视大数据进行建模和分析，我们可以预测到2025年国内票房总收入将突破1000亿元。2016—2018年，影响电影票房收入的最大因素首先是电影的拍摄地点，其次是电影是否改编自著名小说和漫画；影响电视剧收视率的重要因素是其是否改编自知名小说。数据挖掘对影视行业预测的准确度非常重要，应提高对大数据智能平台的重视，以实现影视行业更好的发展。

综上所述，在我国当前的社会背景下，大力发展和推广云计算技术能够使广播电视行业实现质的突破。相关部门应该积极推动广播电视行业与云计算技术融合发展，充分发挥资源优势，制定云计算技术在广播电视行业应用的统一标准，明确广播电视行业的长远发展规划；同时，大力宣传广播电视行业应用云计算技术的示范单位，有效扩大广播电视行业产业链。从技术角度出发，广播电视行业需要更高级的信息存储技术、信息处理技术、软件应用技术等，以先进的技术为行业发展提供助力。