【对象存储COS】利用数据万象CI对影像内容空间进行优化

前言

业务量的不断扩大，导致对象存储的存储空间以及流量迅速增大，尤其是图片业务，web中最关键的部分，由于html的同步加载特性，通常是一张加载完才能加载下一张，在本地降低分辨率会丢失图片大部分细节，那么除了让本地图片一张张压缩之外，还有什么办法大幅度减小图片体积呢？

腾讯云对象存储与数据万象提供了极致性价比的压缩：对象存储 图片压缩 - API 文档 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com)

计费方面

DEMO

https://www.arsrna.cn/test/img.html

可以看到，HEIF对比原图，下降了80%左右的大小，而画质基本不变，并且在速度上，HEIF加载也是最快的，因为只有7.8kb

HEIF 700k

原图PNG 30M

可以看到，压缩前后图片画质基本没有区别，色彩空间有所压缩，但是图片大幅下降了大小

兼容性

因为AVIF是一种较新的类似AV1格式，只有在较新的浏览器才可以浏览，所以在这里建议使用HEIF，各个图片的兼容性如下（亲测）：

相关基础配置

对象存储设置开通

首先前往数据万象CI产品控制台开通 概览 - 数据万象 - 控制台 (tencent.com)

在对象存储开通高级压缩

存量数据处理

控制台处理

在对象存储数据工作流-公共配置中，设创建模板

设置名称，参数

不缩略，输出格式AVIF或者HEIF

保存以后在 任务 处创建图片压缩任务

设置所有参数，输出文件名按需设置

完成之后确定即可开始进程

此方式优点：设置简单

缺点：批量数据很难实现处理，比较繁琐

建议开启上传的时候开启数据流处理

工作流处理

设置工作流

在对象存储工作流控制台 ：数据工作流 - 对象存储 - 控制台 (tencent.com)

创建工作流，名称自定义，选择对应处理的存储桶，建议开启格式匹配-图片文件

配置工作流。输入后执行图片处理

选择刚刚设置的存储桶

然后保存

执行工作流

在工作流控制台 数据工作流 - 对象存储 - 控制台 (tencent.com)

在刚刚创建的工作流操作里，点击执行工作流

扫描任务名称自定义，扫描模式多个文件执行工作流

剩下的根据需要设置

完成之后执行工作流即可

该方式优点：一次设置，次次方便，批量的时候非常方便

缺点：第一次设置较复杂，容易导致参数过多忘记

上传数据处理

数据工作流（推荐）

在数据工作流里面打开上传触发执行即可

每次上传到任务流设置的指定路径就会执行

API

由于需要存储到存储桶里，API只能做到实时处理无法直接保存到文件，所以需要通过持续化将图片，在上传的时候要加入参数，让图片自动保存数据万象 图片持久化处理 - API 文档 - 文档中心 - 腾讯云 (tencent.com)

其中

rules

这个参数需要自己定义，可以在工作流详情图像处理看得到

imageMogr2/format/avif/interlace/1

总结

直观大小对比

这里以三张图片为例

很明显地看到，相比原图JPG或PNG格式，HEIF与AVIF大幅度压缩了不少，如果一个文件夹有100000张10M的图片，AVIF就剩下了300+G，换算到腾讯云的标准存储容量包价格，每个月存储省下了24块，流量省下了102块（中国大陆）

画质对比

这么大的压缩率，如果是传统的压缩方式，估计已经破败不堪了，但是这两种压缩方式能够尽量保留原色彩和画质，尽量无损

原图（14M）

HEIF（3M）

测试图片：

https://res.arsrna.cn/SwordArtOnline/SwordArtOnline_632059_ArSrNaRS4x.avif

优缺点对比

由于AVIF，HEIF还是比较小众的图片格式，鉴于原生iOS就是HEIF的优势，在iOS平台上强烈建议使用HEIF方式，Windows平台建议Webp和AVIF。

希望不久的将来，图片空间与图片压缩算法的发展，我们的数据将会在质的提升时，控制量的剧变

相关问题

图像过大处理失败

体积限制：处理图片原图大小不超过32MB、宽高不超过30000像素且总像素不超过2.5亿像素，处理结果图宽高设置不超过9999像素；针对动图，原图宽 x 高 x 帧数不超过2.5亿像素。

如果超出限制则会导致失败，建议使用Photoshop或者其他软件将图片缩小到范围之内再进行处理

无法开始处理

请确认是否开通图像高级压缩和数据万象，同时确认是否后付费留有足够的余额

处理时间过长

一般一张图片10分钟左右肯定能完成，如果太长，请关闭任务重新开始，如果还是不行，请核实图片内容是否过于复杂，建议优化图片内容

如果还是不行，建议提交工单确认账号或系统问题

到此，教程就结束了，更多可能，需要我们一起发现

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