0 前言
隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，相對(duì)其他業(yè)務(wù)視頻業(yè)務(wù)能給用戶帶來(lái)直接的視覺(jué)沖擊和愉悅感受，成為了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的殺手級(jí)應(yīng)用，因此視頻業(yè)務(wù)端到端感知的分析、監(jiān)控、提升成為當(dāng)前工作的重點(diǎn)。而不同視頻業(yè)務(wù)供應(yīng)商為了吸引更多的用戶以期產(chǎn)生更好的效益，更是推出了更多優(yōu)質(zhì)的視頻源和更好更清晰的視頻，但由于其視頻源協(xié)議等差異導(dǎo)致其速率感知等表現(xiàn)也存在一定差異，因此需要針對(duì)不同客戶端視頻源進(jìn)行差異性的感知分析。隨著智能終端的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，這2年移動(dòng)共享類短視頻應(yīng)用于社交之中已經(jīng)變得非常普遍，比如微信、快手等，這部分視頻與傳統(tǒng)視頻相比，用戶既是受眾也是視頻的制作者和分享者，其趣味性和參與性大大提高，用戶數(shù)得到快速的發(fā)展。目前，還沒(méi)有完善的共享類視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，為解決視頻業(yè)務(wù)真實(shí)使用感知的可評(píng)估性和有效保障用戶感知，廣西聯(lián)通研究了一套適用于不同視頻來(lái)源和共享類的視頻業(yè)務(wù)KQI評(píng)價(jià)體系，并開(kāi)展針對(duì)性的優(yōu)化工作，提升移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)感知。
1 當(dāng)前視頻面臨的問(wèn)題、挑戰(zhàn)和發(fā)展態(tài)勢(shì)
1.1 面臨的問(wèn)題和挑戰(zhàn)
移動(dòng)視頻有廣泛的受眾和來(lái)源眾多的視頻源供應(yīng)商，不同的視頻源供應(yīng)商由于其協(xié)議架構(gòu)和核心技術(shù)的差異，其速率感知等方面也存在一定的差異性。由于視頻來(lái)源的多樣性（如客戶端APP、微信訂閱號(hào)和QQ空間等）和感知的差異性，給視頻業(yè)務(wù)感知優(yōu)化工作帶來(lái)了一定的困難，需要建立一套基于視頻來(lái)源差異性的感知指標(biāo)體系，真正定位視頻問(wèn)題。而基于微信傳播的小視頻（聊天窗口）和快手等共享類視頻，這2年得到了快速發(fā)展，這部分視頻和傳統(tǒng)的視頻協(xié)議指標(biāo)等差異較大，因此急需建立一套基于差異性和共享類視頻的質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，有效評(píng)估視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量。
1.2 主流視頻流量與指標(biāo)情況
廣西區(qū)流量排名前6的視頻業(yè)務(wù)為騰訊視頻、快手、bilibili視頻、奇藝影音、優(yōu)酷視頻和樂(lè)視視頻，6個(gè)視頻的流量占比為87.6%，速率為1 900~4 500 kbit/s，各項(xiàng)業(yè)務(wù)的速率差距較大，即不同的視頻源其速率感知差異較大，需要根據(jù)其差異性建立一套適用的視頻業(yè)務(wù)感知體系。而快手作為新興的共享類視頻APP，其業(yè)務(wù)質(zhì)量還未得到有效的評(píng)估，也需要通過(guò)測(cè)試分析，建立適用于共享類的視頻業(yè)務(wù)感知體系。
騰訊視頻的流量占全網(wǎng)視頻流量的比例高達(dá)68.8%，分析騰訊視頻TOP服務(wù)器時(shí)存在同為廣西的服務(wù)器，而速率卻差了5倍左右，即是否是APP或者非APP類、視頻來(lái)源等差異性導(dǎo)致，需要作進(jìn)一步的分析。
1.3 微信共享小視頻發(fā)展態(tài)勢(shì)
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，社交平臺(tái)也在不斷增加，其中微信作為行業(yè)的領(lǐng)航者在全國(guó)活躍的用戶數(shù)超過(guò)9億，而基于微信聊天窗口傳播的共享視頻業(yè)務(wù)得到快速發(fā)展，以廣西為例，該部分日均流量從2016年5月不足1 500 GB增長(zhǎng)到目前超過(guò)4 500 GB，其協(xié)議為TCP類型，急需對(duì)這部分視頻的業(yè)務(wù)質(zhì)量建立指標(biāo)體系并進(jìn)行監(jiān)控，保障用戶業(yè)務(wù)感知。
2 視頻業(yè)務(wù)差異性研究
2.1 主流視頻業(yè)務(wù)特征研究
流媒體傳輸方式，國(guó)內(nèi)主流視頻網(wǎng)站在安卓客戶端上的傳輸方式有所改變。國(guó)內(nèi)主流視頻網(wǎng)站逐步向HTTP+Range方式改變 （例如安卓客戶端HLS變?yōu)?HTTP+Range），該方式依賴于HTTP 1.1的持久連接特性，客戶端使用HTTP+Range方式可以隨意控制視頻分段大小，此種方式可以節(jié)省硬盤存儲(chǔ)文件的數(shù)量，提高文件訪問(wèn)速度。其一旦切分完成，之后的分發(fā)過(guò)程完全不需要額外使用任何專門軟件，使用普通的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器即可，大大降低了CDN 邊緣服務(wù)器的配置要求，這對(duì)播放（軟）實(shí)時(shí)視頻有相當(dāng)大的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)檫@樣分發(fā)后，對(duì)源服務(wù)器的負(fù)載壓力小得多。
HLS協(xié)議的小切片方式會(huì)生成大量的文件，存儲(chǔ)或處理這些文件會(huì)造成大量資源浪費(fèi)。如果要實(shí)現(xiàn)數(shù)天的時(shí)移，索引量將會(huì)是個(gè)巨額數(shù)字，并明顯影響請(qǐng)求速度。因此，HLS協(xié)議對(duì)存儲(chǔ)I/O要求相當(dāng)苛刻，僅有部分OTT使用。
2.2 騰訊視頻APP版與非APP版差異研究
對(duì)騰訊視頻進(jìn)行信令跟蹤解碼， user_agent_main為空白與AppleCoreMedia的來(lái)源分別是Android系統(tǒng)和Ios系統(tǒng)的騰訊視頻APP，而其他的非APP的視頻來(lái)源是QQ空間、微信朋友圈（訂閱號(hào)）等，這部分視頻不可選擇清晰度，理論碼率為200~400 kbit/s，相當(dāng)于APP類的標(biāo)清，1 000 kbit/s足以滿足其視頻的播放需求。騰訊視頻也需要根據(jù)視頻來(lái)源進(jìn)行區(qū)別分析。
2.3 共享類視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量分析
2.3.1 快手共享視頻的業(yè)務(wù)質(zhì)量分析
快手（Gif快手）是一款短視頻應(yīng)用，用戶可以通過(guò)它制作并分享短視頻，還可以在快手上面瀏覽、點(diǎn)贊他人的作品；用戶可以使用手機(jī)攝像頭錄制并分享視頻到快手社區(qū)與其他視頻作者互動(dòng)，獨(dú)家玩法超多，效果一鍵添加，7 s也能變大咖。其互動(dòng)性強(qiáng)和趣味性高因此得到了大部分用戶的歡迎，用戶量越來(lái)越多，但其業(yè)務(wù)質(zhì)量卻得不到有效評(píng)估。
通過(guò)測(cè)試分析可知，快手視頻都是5、7和15 s等的短視頻，其需要下載完整的視頻才能觀看視頻，即播放成功后不存在卡頓問(wèn)題，與傳統(tǒng)的視頻APP下載緩存量達(dá)到3 s即可進(jìn)行視頻的播放，邊播放邊緩存，播放過(guò)程中會(huì)存在卡頓，且差異較大；判斷快手是否播放成功的標(biāo)準(zhǔn)是下載量sum（tcp.segment_data_DL_Len）≥content_length即認(rèn)為此次視頻播放成功。
快手與騰訊等傳統(tǒng)的視頻APP相比較，用戶可以錄制視頻并將視頻分享出去，通過(guò)信令解碼可知，用戶上傳的視頻類型為MP4，上傳的視頻大小由content_length決定，上傳傳輸?shù)牧髁縮um（tcp.segment_data_DL_Len）≥ content_length時(shí)，則判定此次視頻上傳并共享成功，若小于則認(rèn)為此次視頻共享失敗。
2.3.2 微信共享小視頻的業(yè)務(wù)質(zhì)量分析
微信聊天窗口小視頻作為依附于微信而興起的視頻傳輸新方式，其與傳統(tǒng)的視頻APP存在較大的差異，微信小視頻的視頻協(xié)議類型為TCP，與傳統(tǒng)的視頻HTTP協(xié)議明顯不一樣，說(shuō)明用傳統(tǒng)的視頻評(píng)估體系評(píng)估微信小視頻是行不通的，與騰訊等傳統(tǒng)視頻APP相比，微信小視頻是通過(guò)聊天窗口傳播的，即該類視頻大多數(shù)是用戶手手相傳的，并不是APP客戶端提供的，另外的就是用戶主動(dòng)錄制分享。
通過(guò)信令跟蹤解碼，微信小視頻是需要下載完整的視頻才能觀看視頻，在多次的微信小視頻下載失敗中，其下行流量最大值均小于400 B，因此定義下行流量小于等于400 B的，判斷為微信小視頻播放失敗。
用戶錄制發(fā)布微信小視頻的協(xié)議同樣是TCP協(xié)議，視頻格式類型為MP4，有視頻的總大小，即網(wǎng)絡(luò)上傳的流量sum（tcp.segment_data_DL_Len）≥ totalsize時(shí)，判斷此次小視頻分享成功，若小于則認(rèn)為此次視頻分享失敗；用戶轉(zhuǎn)發(fā)小視頻也是同理。
3 視頻業(yè)務(wù)差異化感知評(píng)估體系及優(yōu)化方法
3.1 基于視頻差異化的評(píng)估體系
根據(jù)視頻差異性、視頻來(lái)源、快手和微信小視頻特征建立的視頻質(zhì)量評(píng)估體系，做到有針對(duì)性地對(duì)視頻進(jìn)行分析優(yōu)化。為視頻業(yè)務(wù)性能管理體系的全網(wǎng)實(shí)施做鋪墊，真正做到性能管理有體系、有抓手、有考核。
依據(jù)普通用戶進(jìn)行觀看視頻業(yè)務(wù)的行為習(xí)慣和目前基于共享類視頻的業(yè)務(wù)特性，定義了用戶對(duì)視頻業(yè)務(wù)的感知優(yōu)劣的KQI指標(biāo)：視頻播放成功率、視頻播放初始緩沖時(shí)長(zhǎng)、視頻下載速率、卡頓次數(shù)、視頻分享/上傳成功率。
根據(jù)視頻業(yè)務(wù)大類的差異性、微信和快手共享視頻的業(yè)務(wù)特性，結(jié)合現(xiàn)網(wǎng)視頻業(yè)務(wù)的實(shí)際水平，提出了如下視頻業(yè)務(wù)的感知標(biāo)準(zhǔn)的基準(zhǔn)值，主要包括4個(gè)等級(jí)，分別為優(yōu)秀、良好、達(dá)標(biāo)、差。
3.2 基于視頻差異化的優(yōu)化方法
提升業(yè)務(wù)質(zhì)量，可以分為以下步驟，首先建立準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)質(zhì)量的評(píng)估體系，其次是采集現(xiàn)網(wǎng)的用戶和業(yè)務(wù)面的數(shù)據(jù)，在已建立好的評(píng)估體系的基礎(chǔ)上對(duì)現(xiàn)網(wǎng)用戶進(jìn)行評(píng)估，最后對(duì)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行分析，進(jìn)行優(yōu)劣判斷，實(shí)施優(yōu)化方案，最終提升業(yè)務(wù)質(zhì)量，保障用戶感知。本文基于7步法對(duì)視頻業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行分析，即第一先進(jìn)行用戶/SP維度分析，第二是進(jìn)行多時(shí)間維度指標(biāo)對(duì)比，第三是不同APN維度指標(biāo)對(duì)比，第四是網(wǎng)元維度分析，第五是終端維度分析，第六是無(wú)線側(cè)和業(yè)務(wù)側(cè)關(guān)聯(lián)分析，第七是特殊長(zhǎng)經(jīng)緯度分析，以此方法將可能的某些原因進(jìn)行歸類提煉為某個(gè)維度后，再進(jìn)行多個(gè)維度的聯(lián)合、排除分析，最終找到提升業(yè)務(wù)質(zhì)量的方法。
4 移動(dòng)視頻業(yè)務(wù)感知優(yōu)化成果
4.1 視頻業(yè)務(wù)QCI參數(shù)優(yōu)化
問(wèn)題描述及分析優(yōu)化：統(tǒng)計(jì)廣西重點(diǎn)城市南寧、桂林和柳州的視頻感知指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，南寧的視頻播放成功率、速率均比桂林、柳州的低，卡頓率相對(duì)較高。通過(guò)多維度的分析排查后，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題是核心網(wǎng)調(diào)度機(jī)制的差異所導(dǎo)致，即南寧和柳州、桂林的QCI參數(shù)設(shè)置不統(tǒng)一導(dǎo)致；南寧的QCI參數(shù)設(shè)置為9，而桂林和柳州的QCI參數(shù)設(shè)置為6；優(yōu)化人員通過(guò)對(duì)ARP和QCI設(shè)置對(duì)于速率影響分析，并參照中興QoS優(yōu)化配置參數(shù)，提出“基于QCI因子”優(yōu)化資源權(quán)重，優(yōu)化全區(qū)QCI設(shè)置不一致導(dǎo)致的速率差異，提出基于不同ARP+QCI進(jìn)行“優(yōu)先級(jí)比特速率”優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)ENODEB側(cè)QoS映射參數(shù)優(yōu)化，提高用戶視頻感知。
問(wèn)題解決及效果：通過(guò)對(duì)南寧的QCI參數(shù)配置成柳州和桂林的參數(shù)后，南寧的視頻感知質(zhì)量達(dá)到柳州和桂林的水平，南寧視頻成功率由原來(lái)的97.67%上升到99.39%，增幅為1.67%，速率由原來(lái)的2 251 kbit/s上升到2 756 kbit/s，增幅為22.42%，卡頓率從5.72%下降至4.84%，下降幅度為15.42%，有效提升了南寧地區(qū)用戶的視頻感知。
4.2 微信小視頻調(diào)度機(jī)制優(yōu)化分析
問(wèn)題描述及分析優(yōu)化： 2016年四季度，廣西陸續(xù)有用戶反映微信小視頻緩沖失敗、緩沖時(shí)延大問(wèn)題，運(yùn)用視頻優(yōu)化7步法發(fā)現(xiàn)在端、管和云等方面均沒(méi)有集中性。經(jīng)撥測(cè)，3家運(yùn)營(yíng)商（含Wi-Fi）都存在該問(wèn)題，安卓、IOS系統(tǒng)不存在該問(wèn)題。抓包分析，微信小視頻需下載完整小視頻數(shù)據(jù)才能播放，若下載失敗，間隔12 s再次發(fā)起請(qǐng)求，拉大了視頻的緩沖時(shí)間，用戶感知較差；與普通的APP視頻邊緩沖邊播放相比，其視頻感知相對(duì)較差；為提升用戶感知，建議將微信小視頻分段并能夠?qū)嵭羞呄螺d邊播放的模式。
優(yōu)化前播放一個(gè)視頻需要完全緩沖整個(gè)視頻文件， 視頻文件下載完整后進(jìn)行播放。一個(gè)大小為11 776 320 B（11.23 MB）的微信小視頻視頻文件，僅有一個(gè)文件，沒(méi)有分段，標(biāo)識(shí)為“rangestart....0....rangeend....11776319”，從0開(kāi)始到11 776 319結(jié)束，共計(jì)11 776 320 B，需要一次性緩沖完成后才播放。導(dǎo)致用戶在觀看視頻時(shí)需要等待較長(zhǎng)的時(shí)間。
問(wèn)題解決及效果：將問(wèn)題反饋給騰訊公司相關(guān)部門，并配合修改其調(diào)度機(jī)制后，可實(shí)現(xiàn)邊下載邊播放的模式；小視頻分多段下載，邊下載邊播放，若下載失敗，間隔4 s再次發(fā)起請(qǐng)求（優(yōu)化前為12 s），微信小視頻播放成功率提升35pp，緩沖時(shí)延縮短43%，有效提升了微信小視頻的用戶感知。
即微信小視頻被分成多個(gè)視頻段，下載緩沖一個(gè)視頻段后就開(kāi)始進(jìn)行播放，在播放的同時(shí)緩沖其余視頻段。一個(gè)大小為4 524 144 B（4.31 MB）的微信小視頻文件，第一次緩沖僅從0到131 071的131 072 B大小，緩沖完成第一個(gè)文件后就會(huì)開(kāi)始播放，在播放的同時(shí)下載其余分段。
4.3 效果驗(yàn)證
以“視頻業(yè)務(wù)分類感知差異性為基礎(chǔ)構(gòu)建的KQI指標(biāo)體系”為核心，廣西聯(lián)通積極推動(dòng)視頻業(yè)務(wù)感知優(yōu)化工作，并取得豐碩成果，有效提升用戶感知。包括有全區(qū)擴(kuò)容1 140個(gè)載扇，優(yōu)化處理視頻質(zhì)差小區(qū)3 569個(gè)；在南寧、來(lái)賓開(kāi)展視頻調(diào)速、TCP加速等新功能試點(diǎn)，視頻業(yè)務(wù)平均速率提升20%以上，卡頓率改善30%以上，效果顯著。完成IP承載網(wǎng)南寧AR下聯(lián)匯聚CE電路擴(kuò)容，利用率控制在35%，推進(jìn)廣西至北京、云南等省（市）直達(dá)電路開(kāi)通，至以上省（市）時(shí)延下降30%。聯(lián)合OTT推動(dòng)優(yōu)化整改5個(gè)視頻質(zhì)差服務(wù)器；推動(dòng)微信小視頻調(diào)度機(jī)制優(yōu)化后，微信小視頻成功率提升35pp，緩沖時(shí)延縮短43%以上，有效提升了用戶視頻感知。
5 結(jié)束語(yǔ)
視頻業(yè)務(wù)作為4G網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用業(yè)務(wù)，為保障其業(yè)務(wù)質(zhì)量和用戶感知，廣西聯(lián)通以“視頻業(yè)務(wù)分類感知差性為基礎(chǔ)構(gòu)建的KQI指標(biāo)體系”為核心，積極開(kāi)展視頻業(yè)務(wù)感知優(yōu)化工作且取得豐碩成果，并聯(lián)合OTT等視頻服務(wù)商優(yōu)化視頻業(yè)務(wù)，該問(wèn)題分析思路及工作開(kāi)展模式取得較好的優(yōu)化效果，值得推廣借鑒。
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作者簡(jiǎn)介：
朱劍華，畢業(yè)于廣西大學(xué)，學(xué)士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)端到端優(yōu)化及市場(chǎng)服務(wù)支撐工作；程喬，畢業(yè)于桂林電子科技大學(xué)，碩士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)端到端優(yōu)化及市場(chǎng)服務(wù)支撐工作；王映華，畢業(yè)于廣西師范學(xué)院，學(xué)士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)端到端優(yōu)化及市場(chǎng)服務(wù)支撐工作；韋亮，畢業(yè)于太原理工大學(xué)，碩士，主要從事數(shù)據(jù)建模與應(yīng)用及市場(chǎng)服務(wù)支撐工作。
