第41章 优化CDN资源分配(第1/2页)

广州的梅雨季节来得猝不及防，连绵的阴雨敲打着机房的玻璃窗，却丝毫没有影响室内的热火朝天。

首次高峰测试虽验证了“云帆计划”的可行性，但27%的成本降低幅度中，仍有不少优化空间。

部分冷门资源占用了宝贵的本地节点存储，导致热点资源缓存扩容受限。

我盯着后台监控屏上的资源占用报表，眉头紧锁。

刘菲菲端着两杯热咖啡走过来，将其中一杯放在我手边。

“还在琢磨资源分配的问题？”

她在我身边坐下，屏幕反光映在她的镜片上。

“上次测试后，我整理了一周的用户访问数据，发现了一个关键问题：本地节点存储的资源中，有30%是近一个月访问频次低于0.5次的冷数据，这些数据占用了18%的存储容量，反而挤压了热点资源的缓存空间。”

她打开平板电脑，调出一份色彩分明的资源分类报告。

“你看，新闻头条、热门视频、常用功能入口这些热点内容，访问频次占比82%，但体积仅占所有资源的45%；而历史邮件、三年前的旧网页、低频下载文件这些冷数据，体积占比55%，访问频次却不足10%。我们之前的分类标准太粗放，只按热度分了三级，现在需要更精细化的划分。”

我接过平板，指尖划过屏幕上的数据分析图表，心里豁然开朗。

之前的资源分类仅以“访问频次top10%”为界，忽略了冷数据的体积占比问题。

刘菲菲的报告中，不仅按访问频次、访问时间、用户群体做了多维分类，还标注了各类资源的存储成本和调度延迟，数据详实得让我惊叹。

“你的意思是，将热点内容进一步细分，把超高频资源（日访问频次≥1000次）优先存储在本地节点，高频资源（日访问频次100-1000次）存储在区域节点，而冷数据直接迁移到云端存储，仅在用户访问时按需调度？”

我抬头看向她，语气里带着确认。

“没错。”

刘菲菲点点头，眼神明亮。

“而且要加入动态调整机制——热点资源每小时更新一次缓存，超高频资源实时同步；冷数据按访问热度排序，超过三个月无访问的，自动压缩归档到低成本云端。这样既能保证热点资源的缓存命中率，又能释放本地节点的存储空间，进一步降低带宽成本。”

“这个思路可行！”

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