第121章 「超级巨舰」的蓝图（2 / 2）
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他適时地提出方向性建议：“我们双方是否可以共同开发一种智能调度算法”这个算法的核心是预测和优先级”—一它会智能地判断用户即將播放的数据段，优先从p2p网络中获取这些急需”的数据，保证播放流畅。
同时，它也在后台悄无声息”地、非顺序地缓存用户暂时不需要的其他数据部分，为后续播放做准备，並贡献给其他节点。”
贾韦德听到这个构想，却皱起了眉头，提出了现实的困难：“西蒙，这需要极高的算法技巧，可能会占用大量的开发时间。
我们有必要现在就把宝贵的资源投入到这里吗或许我们应该把主要精力放在你构想的音乐流媒体服务上，那对我们吸引五大唱片公司至关重要。
视频流媒体的p2p优化，和音乐流媒体面临的挑战，难度完全不在一个等级。
，他进一步指出了p2p流媒体的另一个固有缺陷：“而且，p2p的效率严重依赖於有足够多的用户节点在线並分享同一个文件（即种子”的热度）。
对於一个刚上传的冷门视频，可能只有上传者本人在线，p2p毫无用处，流量压力全在我们自己的伺服器上。
只有在面对一个热门视频时，p2p的效果才极佳。这意味著，流媒体的p2p效能会隨著视频的“热度”剧烈波动，不稳定。”
面对质疑，西蒙极具前瞻性地打开了笔记本电脑，调出结合youtube后台数据的图表，开始了他的“数据说服”：“贾韦德，”他指著屏幕上的曲线图说，“你一直担心我们的带宽成本增长过快，这就是我说的，stea能给我们带来的惊喜。”
“网际网路內容消费普遍遵循80/20法则”，甚至更极端的版本。对於视频平台，这个效应尤其明显。
“我们youtube平台上，大约80%到90%的播放量，集中在区区10%到20%的热门內容上。这意味著，平台绝大多数的带宽成本，是由一小部分热门视频產生的！”
他放大了《狐狸叫》和《weareyoung》的数据：“比如，一个像《狐狸叫》这样的病毒视频，其单日播放量相当於数十万个冷门视频的总和！”
“在平台內容库还不够庞大的早期，这个效应会更显著。用户来到youtube，主要就是为了观看和分享那些最火、最有趣的內容。”
西蒙斩钉截铁地总结道：“所以，只要我们用p2p技术解决了头部这10%—20%
热门视频的分发成本，就相当於解决了平台80%以上的带宽压力！这笔技术投入，性价比极高！”
最后，他点明了其深远的战略意义：“这不仅仅是为了省钱。这项技术成熟后，將让我们在未来与唱片巨头的谈判中，拥有他们无法拒绝的底气。
我们可以承诺一个更有竞爭力的分成方案，因为我们的分发成本將远低於任何竞爭对手。
至於facebook让他们还在肖恩范寧的旧船里挣扎吧，我们，已经在建造通往新大陆的超级巨舰了。”
会议室里，团队们都被西蒙这番结合了清晰数据、商业逻辑和战略远见的分析彻底折服。
疑虑被打消，取而代之的是对技术挑战的兴奋和热切。
大家开始围绕“智能调度算法”、热度预测模型等具体技术细节，激烈地討论起来。
具体到tcp传输优化、缓存算法、节点选择策略这些深奥的技术层面后，西蒙便完全听不懂了。
他满意地看著眼前热火朝天的討论，对哥哥贾韦德说：“这里就交给你们了。”
然后，他悄悄地退出了会议室，將舞台完全留给了这些能够改变世界的技术天才们。
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