历经41年洗礼，春晚早已不仅是一台晚会，而是中文世界的流量高地，更是数字世界技术亮剑的绝佳舞台。

中国云计算行业甚至一度流传：想了解一家云厂商的江湖地位，那就去翻春晚保障者名单。他们，台前跑出了行业加速度，幕后锚定了IT风向标。在这个得天独厚的“演武场”，如果没有厚实的技术肩膀，很难扛住“泼天的流量”。

2024，京东再战春晚。

春晚保障从升维转向降维

春晚无疑是全球最极端的大流量高并发系统之一。任何小问题，都将引发大关注。

自2015年互联网春晚拉开序幕，瞬时涌入的巨大流量与红包互动相伴而来，数十亿人同时抢红包，数十亿条数据同时汇集，业界并非不清楚它的力量，可受制于基础设施和技术水平，宕机事件仍时有发生。

为解决这一难题，业界通常作加法：一手堆资源，投入海量成本，提前对服务器和基础架构进行扩容，增加资源硬扛流量；一手“拉人墙”，聚全行业力量，为春晚互动提供技术保障。

反观虎年春晚，京东云却在服务器0增加的情况下，独自支持春晚，将计算资源在抢红包和购物节两个场景间来回切换，4小时完成了16次秒级腾挪上千万核计算资源的极限操作，被媒体称作云计算领域的“三元桥换桥”。

上述转变，与中国云计算思维模式的变迁，一脉相承。

如果说，拼资源做加法是春晚保障的上半场，那么，降成本做减法就是春晚保障的下半场。随着分布式、自动化、高弹性云计算架构的日益形成，中国云计算思维方式，也从升维走向降维，拼资源和堆人力已不再是行业考量的重点，降本增效转而成为业界主流叙事。

这对主打低价心智的京东来说，尤为重要。龙年春晚，他们面临的挑战更严峻，既要发放30亿红包，又要派送1亿好物，还要确保年货供应链服务履约，基础设施降本是实现其低价的关键一环。

在最大规模、最全链路、最复杂场景，他们不仅不加资源，还要将整体资源成本下降50%。这不仅是对技术的挑战，更是对团队智慧和创新能力的考验。

京东云唯一的路径，就是用智能技术，最大限度压榨现有资源，把利用率提上来。

面对16天史上最短备战周期，这家云厂商敏捷上线春晚保障“AI指挥官”，即春晚保障Agent。借助大模型，连接多个系统数据，将流量预测、极致调度、智能备战等关键环节压缩串联，为春晚保障提效。

流量预测走向“智能描摹”

精准预测，是春晚保障的基础。这就像医生术前作病情描摹一样。无论是病理分析，还是诊疗方案，抑或风险评估，术前的精准描摩，直接关系一台手术的成败。

历经数次春晚大考，业界深知，春晚亿级流量，带来的高频且脉冲式洪峰，仅凭人力疏导，见效慢、作用小、成本高。一旦流量预测过高，将造成资源浪费，而流量预测过低，匹配资源不足，将引发宕机风险。因此，实现计算资源和高并发流量的智能临摹，势在必行。

京东云再战春晚，大模型成为流量预测的关键技术变量。

他们借助大模型能力，分析历史数据和虎年春晚保障经验，绘制更精准更敏捷的流量地图，从数千个数据维度，对春晚流量“望闻问切”，实现了超95%的预测准确率。应对流量冲击时，大模型还可以自动调整后续几轮的红包策略，确保流量平稳分配。这样，核心流量接入以及转化均在预期之内，还能更高效地保障零售、物流环节的整体供应链履约。

这一智能临摹，也为京东零售快速生成互动场景的用户权益策略，提供了依据。在制定春晚1亿好物策略时，运营人员根据精准预测流量大小、预判用户访问轮次分布，基于交互式策略画布，5分钟内，以无代码的形式生成用户策略并上线，这相当于5个工程师，以写代码形式，连续工作100个小时。

智能技术带来极致调度

极致调度，是春晚保障的支柱。它事关每一个在线业务的资源分配，每一个离线业务的算力运用，这种追求资源利用最大化、降本增效的极致调度艺术，如同一位出色的指挥家引领整个乐团达到和谐共鸣。

龙年春晚，云舰扛起了极致调度的重任。作为京东云混合多云操作系统，云舰的主要作用，在于消除底层各类软硬件基础设施的差异，将所有可供调配资源，聚合在统一的资源池内，敏捷地对包括x86计算资源和国产化计算资源等进行管理与统一调度。

虎年春晚，它就秒级调度近300万个容器、超1000万核算力资源，应对春晚红包活动流量洪峰。

这次，面对“红包互动+年货购物”高并发和超复杂场景，云舰通过规模化混部技术，让京东云混部计算集群 CPU 整体利用率控制在60%左右。

要知道，行业CPU 整体利用率一般在40%和50%之间，进一步提升CPU使用率，难度极大。在离在线混部环境中，CPU使用率过高，固然会降低基础设施成本，但也容易引发资源争抢，如何在确保系统稳定性的情况下，将CPU 整体利用率控制在60%？

云舰采取了业务分级策略，它将高优先级和低优先级业务混合部署，通过智能预测，确保高优先级业务需要资源时，可以秒级抢占低优先级业务的资源。在这个过程中，云舰自研的调度类算法，可以无视传统模式下的CPU时间片，将干扰率由5%降到1%，更迅速抢占资源，让高优先级业务形成更明显压制。

自虎年保障以来，京东云混部集群的规模和应用数量增加3-4倍，云舰可调度的资源随之大幅增长，有效支撑AI训练和推理任务的离在线混布、快速切换。其中，仅容器化资源部署密度，就提升3倍，可以说是“榨”干了GPU性能，从而助力整体资源成本下降50%。

上述实践，也开创了全栈国产化产品支持央视春晚红包互动的行业先河。

大模型开启人机协同备战

人机协同备战，是春晚保障的路径。正所谓“将军不打无准备之仗”，配备AI能力的京东春晚保障团队，在春晚战役打响前，就已完成智能备战。

拿红包互动来说，全球观众不登录就可抽奖抢红包，活动的匿名性，极有可能引发大范围DDoS攻击。若恶意羊毛党模拟用户行为，在短时间内发起大量请求，抢占红包，将迅速消耗服务器资源，导致用户无法访问服务。

找到风险点，京东云安全大模型便开始靶向排雷，系统模拟攻击者薅羊毛行为造成的DDoS攻击。安全运营人员打开告警链接，查看安全大模型分析报告，对攻击手法，攻击链路、防护策略一目了然，做到有备无患。

与此同时，安全大模型还将生成并保存SOAR安全编排、自动化及响应剧本，令运营剧本生成速度提升10倍，大幅提升应急响应速度。

攻防演练，验证了系统安全性。京东云还需打赢另一场硬仗，那就是压力测试。

就传统压测而言，要提前 3个月准备，耗时费力不说，数据也不准确，极易引发扩容浪费。为了解决这一问题，京东研发了泰山平台，并集成了ForceBot全链路军演机器人和故障分析大模型。

ForceBot像是制造问题的高手，故障分析大模型则是解决问题的高手。

前者，通过自动化部署，模拟并实时监控海量用户抢红包、购物等行为，制造流量洪流对系统施压，并秒级反馈压测数据。

后者，不仅承担故障诊断、故障分析、故障记录等工作，也支持压测平台的监控工具实时收集系统性能指标，确定故障的具体位置，还能分析日志文件，找出异常行为或错误信息，快速定位问题，辅助工程师决策。

值得一提的是，作为大模型支持的代码助手，JoyCoder通过AIGC的方式，快速生成压测场景代码，具备代码自动预测补全、代码翻译、生成接口文档、代码优化、生成单测、安全漏洞识别及修复等功能。

春晚保障期间，Joycoder周活跃用户数4000+，总计被4000+研发人员调用约25万次，研发效率提升10%。

追随、并行、超越的中国故事

流量与预测、预测与调度、调度与备战，环环相扣的智能技术链条，如流动的音符，奏响了春晚保障的京东云乐章。

这个曲调，从中国式超越的技术洪流中涌来，既崭新，又熟悉。

它曾鸣响中国速度，一辆辆高铁冲出亚洲，改写世界铁路规则；它曾呈现5G网络建设世界领先，载人航天、火星探测更进一步；它曾雕刻中国供应链，释放超级连接力，走向产业纵深……

如今，它记录9年春晚互动保障的变迁，一展中国式超越的锻造华章——从宕机到顺滑，从拼资源到拼智能，智抗春晚超级流量，让保障难题，在实践中破解，让技术愿景，在发展中实现，再次上演从追随、到并行、再到超越的中国故事。

正如京东云相关负责人说，“回望春晚保障变迁，团队全面向智能化转型，不仅推进智能应用的大规模实践，也锻炼了支持人工智能、大模型的数字基础设施，形成了更全面，更高效，更低成本的大型活动保障体系。”

龙年春晚过后，30亿红包和1亿好物，将很快融入国民经济末梢，京东云智抗大流量的佳话，也将悄然编织进中国云计算行业的技能图谱，但智能技术所带来的降本、增效、提质，仍在岁月长河中，不舍昼夜，滚滚向前。