短视频开发面临的技术难题之一是高并发处理。在短视频平台上，用户上传的视频数量庞大，观看和点赞等操作也可能同时发生在大量视频上，这就需要系统具备高并发处理能力。为了解决这一难题，可以采用分布式存储和缓存技术，将视频数据分散存储在不同的服务器上，通过负载均衡将用户请求分发到不同的服务器上，提高系统的并发处理能力。
另一个技术难题是视频内容识别和分析。短视频平台需要对上传的视频内容进行分析和识别，包括人脸识别、场景识别、文字识别等，以提供个性化推荐、内容审核等功能。为了解决这一难题，可以借助人工智能和机器学习技术，使用深度学习模型对视频内容进行分析，识别出其中的人物、场景等信息，从而实现智能化的内容推荐和审核。
另一个技术难题是视频流的实时处理和传输。短视频平台需要支持用户实时上传和观看视频，这就需要系统具备实时视频流的处理和传输能力。为了解决这一难题，可以采用流媒体技术，包括实时视频编解码、流媒体服务器等技术，实现视频流的实时处理和传输，以提供流畅的观看体验。
另一个技术难题是视频内容的存储和管理。短视频平台需要存储大量的视频数据，并且具备高效的视频管理能力，包括视频的分类、标签、搜索等功能。为了解决这一难题，可以采用分布式存储和数据库技术，对视频数据进行分布式存储和索引建立，实现视频内容的高效管理和检索。
另一个技术难题是多平台兼容性。短视频平台需要支持多种终端设备，包括PC、手机、平板等，这就需要系统具备多平台兼容性。为了解决这一难题，可以采用响应式设计和跨平台开发技术，实现界面和功能在不同终端设备上的自适应和兼容，提供统一的使用体验。
总的来说，短视频开发面临的技术难题包括高并发处理、视频内容识别和分析、视频流的实时处理和传输、视频内容的存储和管理、多平台兼容性等，通过采用分布式存储和缓存技术、人工智能和机器学习技术、流媒体技术、数据库技术、响应式设计和跨平台开发技术等手段，可以解决这些技术难题，实现高效稳定的短视频平台开发。