阿里云ECS如何应对高并发多媒体场景？

弹性伸缩与资源动态分配

阿里云ECS通过弹性伸缩功能，可根据实时并发请求动态调整计算资源。当多媒体场景出现流量峰值时，系统能自动扩展云服务器集群规模，并在负载降低时释放冗余资源，实现成本与性能的平衡。关键实现方式包括：

• 基于CPU/内存使用率设置触发阈值
• 支持定时扩容应对直播流量高峰
• 与云监控服务联动实现智能预测

负载均衡与流量分发

通过SLB负载均衡服务，ECS可将视频流、图片请求均匀分配到多个实例。针对多媒体传输特点，支持HTTP/HTTPS协议优化和TCP长连接保持，有效应对千万级并发连接。典型配置包含：

1. 采用加权轮询算法分配直播推流请求
2. 设置健康检查确保故障节点自动隔离
3. 结合全球加速实现跨国视频分发

多媒体处理与存储优化

针对视频转码、图片压缩等场景，ECS提供GPU实例加速计算，配合OSS对象存储实现海量媒体文件的分片存储。通过预置FFmpeg等工具链，可构建实时转码集群处理4K/8K视频流。技术实现要点：

• 选用c6g/c7g计算优化型实例
• 配置CDN边缘节点缓存热媒资
• 采用分片上传降低单节点压力

数据库与缓存策略

使用云数据库Redis版缓存用户会话状态、热门视频元数据，结合PolarDB实现读写分离。通过连接池管理优化数据库并发连接，避免因突发请求导致内存溢出。典型优化包括：

阿里云ECS通过弹性架构设计、智能流量调度和专项优化方案，可有效支撑直播、点播等多媒体高并发场景。结合SLB、CDN等配套服务，形成从计算、存储到分发的完整解决方案，满足千万级用户同时在线的技术需求。