YouTube网站技术架构分析
分析利用YouTube分析工具优化你的视频表现
分析利用YouTube分析工具优化你的视频表现在如今数字化的时代，视频已经成为了一种很重要的内容形式，越来越多的人开始通过视频分享自己的知识、经验和创意。
而在众多的视频平台中，YouTube作为全球最大的视频分享平台，拥有庞大的用户群体和丰富的资源，成为了很多创作者的首选。
但是，要让你的视频在YouTube上脱颖而出，吸引更多的观众，就需要利用YouTube提供的分析工具对自己的视频表现进行优化。
一、分析关键指标，了解观众需求使用YouTube提供的分析工具，我们可以详细了解自己的视频表现情况，包括观看次数、观看时长、用户互动等关键指标。
通过分析这些数据，我们可以了解到观众对于我们的视频感兴趣的程度，以及观众喜欢的类型和内容。
这些数据可以帮助我们更好地了解观众的需求，从而针对观众的兴趣来调整自己的视频内容。
二、优化视频标题和描述视频的标题和描述是观众了解视频内容的重要信息源，也是观众是否愿意点击观看的重要因素。
通过利用YouTube分析工具，我们可以了解到观众通过何种关键词来搜索和浏览视频。
基于这些数据，我们可以对视频标题和描述进行优化，选择与观众搜索习惯相符的关键词，提高视频在搜索结果中的排名，增加视频被观看的机会。
三、分析观众群体特征，精准定位目标受众利用YouTube提供的分析工具，我们可以对观众群体的特征进行分析，包括年龄、性别、地域等信息。
通过分析这些数据，我们可以了解到视频受众的具体特点，从而更好地定位目标观众群体，精准制作符合他们喜好和需求的视频内容。
例如，如果你的目标受众是年轻人，你可以针对他们的兴趣和生活方式制作相关的视频内容，从而吸引更多的目标观众。
四、利用分析结果优化视频制作策略除了以上几点，YouTube的分析工具还可以帮助我们了解视频观看的时段和设备等信息。
通过分析观众观看视频的时段，我们可以选择在观众活跃的时间段发布视频，提高视频的曝光度。
而通过了解观众使用的设备，我们可以针对不同设备进行视频制作优化，例如针对移动端设备进行全屏和字幕的适配，提高观看体验。
各种大型网站技术架构
各种大型网站技术架构2012-06-19 11:10引言近段时间以来，通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝伦的架构图。
除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。
个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图，一为了一饱眼福，领略各类大型网站架构设计的精彩之外，二来也可供闲时反复琢磨体会，何乐而不为呢? 特此，总结整理了诸如国外wikipedia，Facebook，Yahoo！，YouTube，MySpace，Twitter，国内如优酷网等大型网站的技术架构（本文重点分析优酷网的技术架构），以飨读者。
本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义，而图的说明性文字则从简从略。
ok，好好享受此番架构盛宴吧。
当然，若有任何建议或问题，欢迎不吝指正。
谢谢。
1、WikiPedia 技术架构WikiPedia 技术架构图Copy @Mark Bergsma1.来自wikipedia的数据：峰值每秒钟3万个 HTTP 请求每秒钟 3G bit 流量, 近乎375MB 350 台 PC 服务器。
2.GeoDNSA ：40-line patch for BIND to add geographical filters supportto the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。
GeoDNS 在WikiPedia 架构中担当重任当然是由 WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家，各个地域。
3.负载均衡：LVS，请看下图：。
∙2、Facebook 架构Facebook 搜索功能的架构示意图细心的读者一定能发现，上副架构图之前出现在此文之中：从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。
本文与前文最大的不同是，前文只有几幅，此文系列将有上百幅架构图，任您尽情观赏。
∙3、Yahoo! Mail 架构Yahoo! Mail 架构Yahoo! Mail 架构部署了 Oracle RAC，用来存储 Mail 服务相关的 Meta 数据。
制作专业级别的YouTube视频的个技巧
制作专业级别的YouTube视频的个技巧YouTube作为全球最大的视频分享平台，吸引了大量的内容创作者和观众。
在这个数字时代，拍摄、编辑和制作专业级别的YouTube视频已经成为了许多人追求的目标。
本文将为您介绍一些制作高质量YouTube视频的个技巧，帮助您提升视频的质量和观看体验。
一、脚本和故事结构的重要性制作一部优质的YouTube视频，首先需要有一个好的脚本和故事结构。
一个清晰的脚本可以帮助您更好地组织思路，避免冗长和无聊的内容。
在编写脚本时，要考虑观众的关注点和兴趣，尽量保持内容紧凑和有趣。
同时，故事结构的规划也是至关重要的，通过引入冲突、高潮和解决方案，可以吸引观众的注意力并增加视频的观看价值。
二、高品质的摄影和拍摄技巧摄影是制作高质量视频的基础，拥有一台优质的摄像机或者手机是必要的。
此外，还需要了解一些基本的摄影技巧，例如合理的框景、正确的光线利用和稳定的拍摄手法。
另外，通过使用稳定器、三脚架或者其他辅助设备，可以帮助您获得更平滑、专业的拍摄效果。
三、专业级别的剪辑和后期制作剪辑和后期制作是制作高质量YouTube视频的重要环节。
一个流畅的剪辑可以提升视频的观看体验，增加观众的留存率。
在剪辑过程中，可以利用剪辑软件进行视频的裁剪、过渡效果的添加以及音频的处理。
此外，添加字幕、可视化特效和音频混音等高级后期制作技巧也可以使您的视频更具吸引力。
四、选择适合的音乐和音效音乐和音效是视频中不可或缺的元素，它可以帮助营造氛围、增强观众的情感共鸣。
在选择音乐时，要考虑与视频内容相符合的风格和节奏，并避免使用侵权的音乐作品。
此外，适当添加一些音效，如环境音效或特效音效，可以使视频更加生动和引人入胜。
五、注意音频的清晰和平衡除了视频画面的质量外，音频也是一个重要的方面。
清晰的音频可以确保观众更好地听到您的声音和背景音乐。
因此，要选择一个合适的麦克风，并确保录制过程中的环境安静。
在后期制作过程中，可以进行音频的降噪、平衡和增强等处理，使音频效果更佳。
个优化YouTube视频推荐算法的技巧
个优化YouTube视频推荐算法的技巧YouTube是全球最大的视频分享平台之一，每天都有数以百万计的用户在其平台上观看视频。
为了让用户能够更好地发现自己感兴趣的内容，YouTube拥有一套复杂的推荐算法，该算法会根据用户的喜好和观看行为来推荐相关视频。
在这篇文章中，我们将探讨一些优化YouTube视频推荐算法的技巧。
1. 观看历史和兴趣设置用户的观看历史和兴趣设置是YouTube推荐算法的两个重要依据。
因此，首先我们需要确保自己的观看历史是与自己兴趣相关的。
观看与自己兴趣不符的视频可能会导致推荐不准确，因此在观看视频时要尽量选择与自己兴趣相关的内容。
同时，及时更新个人兴趣设置也是非常重要的。
通过设置自己的兴趣，YouTube算法将更准确地为你推荐相关视频，使你更容易发现自己感兴趣的内容。
2. 与你喜欢的视频互动与喜欢的视频进行互动，例如点赞、评论和分享，可以提高这些视频在你的推荐列表中的优先级。
此外，订阅频道并定期查看最新上传的视频，也是提高这些频道在你的推荐列表中的排名的一种方式。
3. 多样性的观看欣赏虽然追求个人兴趣很重要，但只关注某个特定领域的视频可能会让YouTube算法限制了你的推荐范围。
因此，尝试观看和探索不同领域和类型的视频，拓宽自己的视野，让推荐算法了解你更全面的兴趣。
4. 维持视频观看时间视频观看时间是衡量用户对视频兴趣的重要指标之一。
观看完整个视频，并保持较长的观看时间，将有助于提高该视频在你的推荐列表中的重要性。
因此，在观看视频时要注意尽量选择更加吸引你的内容，或者使用播放列表来保持连续观看的时间。
5. 根据推荐反馈调整如果你觉得某个推荐视频不合你的口味，可以选择“不感兴趣”或“不再推荐此频道”来提供反馈。
这样YouTube算法就会根据你的反馈对推荐进行调整，使你获得更准确的推荐内容。
6. 创建和分享高质量的视频如果你是YouTube的内容创作者，那么你可以通过创建和分享高质量的视频来提高你的视频在推荐系统中的曝光率。
跨境电商干货：8个YouTube优化技巧,给店铺带来更多流量
8个YouTube优化技巧，给店铺带来更多流量YouTube是个很多外贸电商的社交流量来源之一，而且潜力非常的大，这已经不再是个秘密。
但是，还是有一个问题：YouTube是个很拥挤很嘈杂的地方，据youtube 官方博客了解，每分钟有超过100小时等量的视频上传。
考虑到内容的泛滥性，你必须要在YouTube 与千千万万的视频内容竞争从而突围而出，所以有一个问题是：“你怎么让大家看你的视频而不是看其他的千万个视频呢？”答案是：视频SEO。
以Youtube为例，先看一下影响YouTube视频排名的因素。
下图是Tag SEO发布的一个比较全面的信息图表排名因素。
根据上图，可以总结出如下几个因素：1.标题和标签的信息2.用户停留时长3.描述内容中的关键词标签4.视频长度5.观看视频后有多少用户订阅6.评论数7.赞和踩数在千千万万的视频内容竞争从而突围而出的关键点也就是围绕这些因素来优化你的视频。
互动性内容制作和分析如果你的目标是为了得到很多的观看次数，那么必须保证你的视频有互动性，信息量大而短的展示，最重要的是有分享的冲动。
在YouTube后台你可以清楚看到你的视频分析，视频的观看次数具体是从哪几个方面产生，如：从外部网站、新闻站点嵌入播放、YouTube站内搜索、YouTube频道页面、 YouTube推荐、谷歌搜索、YouTube广告等渠道过来看到你的视频的。
请特别注意每个视频的前 15 秒，此时观看者放弃观看的可能性最高，所以尽量前面的15秒要一些动画或者爆品出现来吸引眼球。
一个有味道的标签和Title标签很重要，标题更重要，中国人对于标题的写法和老外的写法总是差那么一点的味道。
无论老外还是正在做外贸电商的你，视频标题前半部分必须突出最重点。
由于YouTube无法判断视频内容进行排名，那么标签就是与视频联系非常重要的文字内容，那么千万不要随便写或者是大概写，一定要精确的写最相关的标签。
由于很多很多人在购买“虚假观看次数” ,YouTube 不再以观看次数这个条件来把视频推送到首页，而是以“观看时长”为最大的判断特点, 这也说明视频的内容重要性。
基于YouTube的视频网站用户生成内容的特性分析
基于YouTube的视频网站用户生成内容的特性分析近年来，随着互联网的迅猛发展，视频网站逐渐成为人们休闲娱乐的主要平台之一，其中以YouTube最为知名。
作为全球最大的视频分享网站，YouTube所拥有的庞大用户群体和丰富的用户生成内容在全球范围内影响深远。
本文将对基于YouTube的用户生成内容的特性进行分析，并探讨其对社会和文化的影响。
一、用户生成内容的定义用户生成内容（User Generated Content，UGC），顾名思义，是指由网站用户主动创造并分享的内容。
在YouTube中，用户可以通过上传、分享、评论等行为产生用户生成视频、用户生成音乐、用户生成节目等多种形式的内容。
这种内容的特点在于它们是由非专业人士创作的，具有较高的参与性和互动性。
二、用户生成内容的特点1. 多样性：YouTube上的用户生成内容涵盖了各个领域，从音乐、电影、游戏到生活、教育、科技等几乎涵盖了人们生活的方方面面。
用户可以根据自己的兴趣和技能，创作出一系列丰富多样的视频内容。
2. 自由创作：相比传统媒体，在YouTube上发布用户生成内容不受时间、地点等限制，用户可以自由发挥创造力，表达自己的观点和情感。
这种自由创作的环境吸引了大量创作者加入，并促使他们更积极地分享自己的作品。
3. 全球互动：YouTube的用户来自世界各地，用户生成内容也在全球范围内进行分享和互动。
用户可以通过评论、点赞、分享等方式与其他用户进行互动和交流。
这种全球互动强化了人们间的联系，并推动了各个地区、文化之间的交流和融合。
4. 娱乐性和参与性：用户生成内容具有很高的娱乐性，吸引了大量观众的关注。
同时，用户也可以参与到内容创作中，例如参与剧本创作、拍摄等，这增加了观众与创作者之间的互动和参与感。
三、用户生成内容对社会和文化的影响1. 促进创作和传播自由：用户生成内容提供了一个平台，让人们自由表达自己的观点、情感和创意。
这促进了社会中不同声音的表达和传播，推动了言论自由和创意输出。
YouTube案例分析
2.为用户所需要的用户体验选择正确的技术 平台
借由开发团队过去在PayPal工作的经验，他们能够开发出能 够快速拓展并适应内容和流量病毒式增长的平台。
互联网上58%的视频观看都是通过YouTube进行
65000
日均65000个新上传视频
20%-30%
消耗了美国互联网总体带宽的20%到30%
1300万、30
每月超过1300万独立浏览者。每个用户平均驻 足30分钟并且上传 者自己也都是熟客。
30%-40%
30%-40%的内容是版权产品。人们的关注度和 版权作品的多少有明显的相关性。
• YouTube是世界上最大的视频网站，早 期公司总部位于加利福尼亚州的圣布 鲁诺。在比萨店和日本餐馆，让用户 下载、观看及分享影片或短片。公司
于2005年2月15日注册，由美籍华人陈
士骏、乍得· 贺利、贾德· 卡林姆创立。 2006年11月，Google公司以16.5亿美元 收购了YouTube，并把其当做一家子公 司来经营。
YouTube案例分析
By——工业1301班第二小组
目录
Contents
关于YouTube的简介 YouTube成功原因分析
01
Part One YouTube简介
1-1 YouTube的简介
2、一组数据 1、对YouTube的 基本认识 3、开发背景
4、发展历程
1-2 YouTube简介
关于YouTube：
第1
互联网历史上发展速度最快的网站 到35岁
18-35
YouTube推荐系统精品PPT课件
排序
Q:网络最终的输出是什么？ A:最终输出的训练得到的视频 向量的权重，并通过逻辑回归 对权重进行排序，按照排序大 小对视频进行推荐。
学习并没有结束，希望继续努力
Thanks for listening, this course is expected to bring you value and help
Q:输入视频是根据所有视频编码吗？ A:不是，只包含用户看过的视频以及 搜索记录ID，不是真实视频帧
用户&视频信息
Q:geographics embedding A:geographics指地理信息特征，比 如你的定位信息；而Demographic 指的是人口统计学信息，因此 gender与geographic不冲突
网络训练
训练
Q:网络结构如何初始化的？ A:通过网络期望得到的视频观 看时间与用户实际观看视频时 间进行对比，产生一个初始的 网络权重，跟之前候选集的生 成初始化过程类似。
排序
Q:网络结构如何训练的？ A:通过A/B测试以及用户对推荐 视频的行为进行反馈，这里主 要是计算正负样本（共N个）的 时间来表示，更加 准确，正样 本（k个）是推荐给用户用户看 了的视频，复样本是用户没有 观看的视频，计算方式如下：
排序模型
输入特征
Q:视频量如何作为输入的 ？ A:根据上一步候选集得到的前 n个视频 ID，以及用户观看的 视频ID做一次embedding,然 后取出其中定长的k个视频 向 量以及加权平均之后的视频向 量联合作为视频ID
输入特征
Q:language embedding是指什 么？ A:视频包括用户自己的语言，比 如中文，以及推荐的视频自身的 语言比如英文等等，两者 embedding之后结合作为输入特 征
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1YouTube网站架构文/Todd Hoff译/罗小平YouTube的成长速度惊人，目前每天视频访问量已达1亿，但站点维护人员很少。
他们是如何管理，以实现如此强大供应能力的？被Google收购后，又在走什么样的发展道路呢？1.1平台l Apachel Pythonl Linux (SuSe版本)l MySQLl psyco（python->C动态编译器）l lighttpd（取代Apache作为视频服务器）1.2统计数据l 每天高达1亿的视频访问量。
l 创建于2005年2月。
l 2006年3月，每日视频访问量达到3千万。
l 2006年7月，每日视频访问量达到1亿。
l 2个系统管理员，2个系统扩展架构师。
l 2个产品功能开发人员，2个网络工程师，1个DBA。
1.3性能监控手段网站维护人员每天多次重复的工作，类似于执行下面这段代码。
while (true){identify_and_fix_bottlenecks();drink();sleep();notice_new_bottleneck();}1.4Web服务器l NetScalar用于实现负载均衡和对静态内容的缓存。
l Apache运行于mod_fast_cgi模式。
l 一台Python应用服务器专门负责Web请求的路由。
l 应用服务器与各个数据库和其他类型信息源建立会话，取得所需数据并生成HTML 页面。
l 通过增加服务器，一般就可以实现对Web层的扩展。
l Python代码的效率一般不是瓶颈所在，真正瓶颈在于RPC请求。
l Python应用的开发和发布快速灵活，这是他们能够应对激烈竞争的重要保证。
l 正常情况下，能将每个页面的响应时间控制在100ms以内。
l 利用psyco（python->C的动态编译器），通过JIT编译方法实现内部循环的优化。
l 在CPU高敏感的活动（如加密）中使用C扩展。
l 预生成某些HTML页面并缓存。
l 在数据库中实现行级缓存。
l 对Python结果对象缓存。
l 预先计算某些数据，并发送至对应应用，以形成本地缓存。
这项策略目前还未大规模运用。
不需要每个应用服务器都花很多时间将预先计算，并将结果数据发送到所有服务器。
有一个代理机专门负责此项工作——监控数据的变化情况，预先计算并发送。
1.5视频服务l 成本，包括带宽、硬件购置和电力的消耗。
l 每段视频均通过刀片群集（mini-cluster）服务器管理，也就是说由多个机器联合提供视频内容服务。
l 刀片群集管理的优势：n 多个磁盘提供内容服务，意味着更快的速度。
n 提供了动态余量。
一台机器停止服务，其他可以接管。
n 实现了在线备份。
l 使用lighttpd作为视频的Web服务器：n Apache的成本太高。
n 使用epoll同时操作多个fds（文件描述符）。
n 从单进程切换到多进程，以处理更多连接。
l 将频繁访问的内容转移到CDN（content delivery network）：n CDN将内容复制到多个源，因此对用户来说，获取数据时可以选择最优路径。
n CDN服务器主要依靠内存提供服务，否则因访问频繁，可能引起抖动。
l 低访问量的内容（每天1-20的访问量），YouTube服务器以colo模式管理。
n 长尾效应。
单个视频的访问量不高，但大量视频合起来就不一样了。
各磁盘块被访问到的概率是随机的。
n 在这种情况下，花费了大量投入的缓存，作用并不大。
这个问题是当前研究的一个热点。
如果你有一个长尾型的产品，请记住缓存不见得就是解决性能问题的救世主。
n 优化调整RAID控制器，在底层策略上下功夫。
n 调整每台服务器上的内存，不要太大也不要太小。
视频服务中的几个关键点l 整体方案力求简洁、廉价。
l 网络路径保持最短，不要在内容和终端用户间部署太多设备。
路由器、交换机等可能承受不了这么高的负载。
l 尽量采用普通硬件。
高档硬件的支撑设备很昂贵，实际中往往发现它们的作用并不大。
l 使用简单、通用的工具。
YouTube优先考虑Linux自带的大多数工具。
l 正确处理随机寻道问题（采用SATA、优化调整等）。
视频截图的处理l 实现视频截图和缩略图的高效访问，有着惊人的难度。
l 如果每视频平均4个缩略图，那么总图量是非常庞大的。
l 缩略图存储在有限几台机器上。
l 大量小型对象服务中存在的难点问题：n 磁盘寻道频繁，操作系统级inode（译者注：Linux/Unix系统中记录文件信息的对象）缓存和页缓存多。
n 每个目录受到最大文件数限制。
Ext3文件系统可管理的目录层级非常多，即便依托2.6内核将大目录处理性能提高100倍左右，在文件系统中存储大量文件情况下，仍然不是一个值得称许的解决策略。
n 平均含60个缩略图的页面的访问量很大。
n 在如此高负载条件下，Apache的性能急剧下降。
n 使用squid（反向代理）作为Apache的前端，能起到一定作用。
但随着负载的上升，性能最终会呈下降趋势——处理能力由原来的300个/s降为20个/s。
n 尝试使用lighttpd。
这是一个单进程且单线程的应用，每个进程拥有独立缓存。
为了提高性能，需要运行多个进程实例。
如此一来，造成了资源浪费和性能限制等问题。
n 大量图片需要处理的情况下，向系统新增一台机器，需要24个小时。
n 重启机器后，系统需要花费6-10小时，来将内容从磁盘载入缓存。
l 为了解决这些问题，他们使用了Google的分布式数据存储策略——BigTable：n 将文件拢在一起，避免了小文件问题。
n 速度快；即使运行在不可靠网络上，其错误率也是可以容忍的。
n 未知风险小，因为它使用了分布式的多级缓存。
缓存工作于colo结构上。
1.6数据库l 早期：n 使用MySQL存储用户、标签和详细描述等原数据。
n 数据存储在挂10磁盘、10卷的单片RAID上。
n 租借硬件。
负载上升，添加新设备时他们需要数天时间。
n 和其他很多系统一样，他们走过了这样一段历史：单服务器，主从服务器（单台主服务器，依靠多台从服务器实现读数据的负载均衡），数据库分割（逐渐稳定于分割模式）。
n 存在数据复制延迟的问题。
主服务器是多线程的，硬件条件好，性能高；而从服务器运行于单线程模式，且硬件条件差一些。
数据从主服务器到从服务器的复制是异步的，因此从服务器上的数据往往严重滞后于主服务器。
n 数据更新后，缓存将被清除，需从I/O更慢的磁盘读取，从而造成复制更为缓慢。
n 在这种以数据复制为中心的架构下，稍微提升写性能，都必须付出巨大成本。
n 他们的解决办法之一是将数据分割到两个不同群集，从而分解访问压力：一个视频池和一个普通群集。
这个解决方案的出发点是：访问者最想看到的是视频，因此应该为这些功能分配最多资源；而YouTube社交功能是次重要的，因此做次优配置。
l 后来：n 继续执行数据库分割策略。
n 按用户划分数据。
n 数据的读、写操作分离。
n 改进了缓存数据定位策略，减少I/O。
n 所需硬件减少了30%。
n 数据复制延迟降为0。
n 现在几乎能做到对数据库任意扩展。
1.7数据中心策略l 开始的时候使用托管机房。
除非事先签订了协议，不能自行扩展硬件和网络系统。
因此，他们后来选择了colo，可以完全按照自己的设计要求部署系统。
l 使用5/6个数据中心，外加CDN。
视频的来源可以是任何一个数据中心，而非就近选择等模式。
若访问频度很高，则移至CDN。
l 视频的访问性能依赖于带宽，而不是其他因素。
对于图片，其他因素的影响就很大（例如页面平均图片数）。
l 利用BigTable将图片复制到各个数据中心。
1.8经验教训l 敢于坚持。
局部创新和一些有一定风险的策略，能够解决短期问题。
如果一直坚持下去，就一定能找到长期解决方案。
l 确定事情的优先级。
找出服务中的关键部分，优先为其配置资源、投入力量。
l 学会选择与合作。
不要害怕将项目的关键部分外包。
YouTube使用CDN向广大用户提供内容。
如果完全依靠自己建设这样一个网络，需要花费的成本和时间都是惊人的。
在你的系统中，应该可以存在这类同样的部件。
l 一切从简! 简单，将保证系统具有良好的可重构性以及对问题的快速响应。
没有人真正知道怎么样才算是简单，如果在需要做出改变时，相关人员没有产生畏难情绪，就说明达到了简单的目标。
l 数据分割。
数据分割策略将实现对磁盘、CPU、内存和IO实体和指标的优化配置，改善的不仅仅是写数据的性能。
l 对瓶颈资源做持续改善：n 软件层：数据库、缓存n 操作系统层：磁盘I/On 硬件层：内存、RAIDl 团队是成功的基础。
在一个有良好纪律的团队中，所有成员都能够准确把握整个系统，了解深层问题。
拥有一个好的团队，将无往而不胜。
2YouTube的架构扩展在西雅图扩展性的技术研讨会上，YouTube 的 Cuong Do 做了关于YouTube Scalability的报告。
视频内容在 Google Video 上有(地址)，可惜国内用户看不到。
Kyle Cordes对这个视频中的内容做了介绍。
里面有不少技术性的内容。
值得分享一下。
(Kyle Cordes 的介绍是本文的主要来源)简单的说 YouTube 的数据流量, "一天的YouTube流量相当于发送750亿封电子邮件.", 2006 年中就有消息说每日 PV 超过 1 亿,现在? 更夸张了,"每天有10亿次下载以及6,5000次上传", 真假姑且不论, 的确是超乎寻常的海量. 国内的互联网应用,但从数据量来看,怕是只有 有这个规模. 但技术上和 YouTube 就没法子比了.Web 服务器YouTube 出于开发速度的考虑，大部分代码都是 Python 开发的。
Web 服务器有部分是 Apache，用 FastCGI 模式。
对于视频内容则用Lighttpd。
据我所知，MySpace也有部分服务器用 Lighttpd ，但量不大。
YouTube 是 Lighttpd 最成功的案例。
(国内用 Lighttpd 站点不多，豆瓣用的比较舒服。
by Fenng)视频视频的缩略图(Thumbnails)给服务器带来了很大的挑战。
每个视频平均有4个缩略图，而每个 Web 页面上更是有多个，每秒钟因为这个带来的磁盘 IO 请求太大。
YouTube 技术人员启用了单独的服务器群组来承担这个压力，并且针对 Cache 和 OS 做了部分优化。
另一方面，缩略图请求的压力导致 Lighttpd 性能下降。
通过 Hack Lighttpd 增加更多的 worker 线程很大程度解决了问题。
而最新的解决方案是起用了 Google 的 BigTable，这下子从性能、容错、缓存上都有更好表现。