0 前言
隨著多媒體技術和互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，相對其他業(yè)務視頻業(yè)務能給用戶帶來直接的視覺沖擊和愉悅感受，成為了移動互聯(lián)網(wǎng)的殺手級應用，因此視頻業(yè)務端到端感知的分析、監(jiān)控、提升成為當前工作的重點。而不同視頻業(yè)務供應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)議等差異導致其速率感知等表現(xiàn)也存在一定差異，因此需要針對不同客戶端視頻源進行差異性的感知分析。隨著智能終端的普及和互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，這2年移動共享類短視頻應用于社交之中已經(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，還沒有完善的共享類視頻業(yè)務質量評價體系，為解決視頻業(yè)務真實使用感知的可評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源和共享類的視頻業(yè)務KQI評價體系，并開展針對性的優(yōu)化工作，提升移動視頻業(yè)務感知。
1 當前視頻面臨的問題、挑戰(zhàn)和發(fā)展態(tài)勢
1.1 面臨的問題和挑戰(zhàn)
移動視頻有廣泛的受眾和來源眾多的視頻源供應商，不同的視頻源供應商由于其協(xié)議架構和核心技術的差異，其速率感知等方面也存在一定的差異性。由于視頻來源的多樣性（如客戶端APP、微信訂閱號和QQ空間等）和感知的差異性，給視頻業(yè)務感知優(yōu)化工作帶來了一定的困難，需要建立一套基于視頻來源差異性的感知指標體系，真正定位視頻問題。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量評價體系，有效評估視頻業(yè)務質量。
1.2 主流視頻流量與指標情況
廣西區(qū)流量排名前6的視頻業(yè)務為騰訊視頻、快手、bilibili視頻、奇藝影音、優(yōu)酷視頻和樂視視頻，6個視頻的流量占比為87.6%，速率為1 900~4 500 kbit/s，各項業(yè)務的速率差距較大，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)務感知體系。而快手作為新興的共享類視頻APP，其業(yè)務質量還未得到有效的評估，也需要通過測試分析，建立適用于共享類的視頻業(yè)務感知體系。
騰訊視頻的流量占全網(wǎng)視頻流量的比例高達68.8%，分析騰訊視頻TOP服務器時存在同為廣西的服務器，而速率卻差了5倍左右，即是否是APP或者非APP類、視頻來源等差異性導致，需要作進一步的分析。
1.3 微信共享小視頻發(fā)展態(tài)勢
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，社交平臺也在不斷增加，其中微信作為行業(yè)的領航者在全國活躍的用戶數(shù)超過9億，而基于微信聊天窗口傳播的共享視頻業(yè)務得到快速發(fā)展，以廣西為例，該部分日均流量從2016年5月不足1 500 GB增長到目前超過4 500 GB，其協(xié)議為TCP類型，急需對這部分視頻的業(yè)務質量建立指標體系并進行監(jiān)控，保障用戶業(yè)務感知。
2 視頻業(yè)務差異性研究
2.1 主流視頻業(yè)務特征研究
流媒體傳輸方式，國內(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)省硬盤存儲文件的數(shù)量，提高文件訪問速度。其一旦切分完成，之后的分發(fā)過程完全不需要額外使用任何專門軟件，使用普通的網(wǎng)絡服務器即可，大大降低了CDN 邊緣服務器的配置要求，這對播放（軟）實時視頻有相當大的優(yōu)勢，因為這樣分發(fā)后，對源服務器的負載壓力小得多。
HLS協(xié)議的小切片方式會生成大量的文件，存儲或處理這些文件會造成大量資源浪費。如果要實現(xiàn)數(shù)天的時移，索引量將會是個巨額數(shù)字，并明顯影響請求速度。因此，HLS協(xié)議對存儲I/O要求相當苛刻，僅有部分OTT使用。
2.2 騰訊視頻APP版與非APP版差異研究
對騰訊視頻進行信令跟蹤解碼， user_agent_main為空白與AppleCoreMedia的來源分別是Android系統(tǒng)和Ios系統(tǒng)的騰訊視頻APP，而其他的非APP的視頻來源是QQ空間、微信朋友圈（訂閱號）等，這部分視頻不可選擇清晰度，理論碼率為200~400 kbit/s，相當于APP類的標清，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)視頻來源進行區(qū)別分析。
2.3 共享類視頻業(yè)務質量分析
2.3.1 快手共享視頻的業(yè)務質量分析
快手（Gif快手）是一款短視頻應用，用戶可以通過它制作并分享短視頻，還可以在快手上面瀏覽、點贊他人的作品；用戶可以使用手機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，獨家玩法超多，效果一鍵添加，7 s也能變大咖。其互動性強和趣味性高因此得到了大部分用戶的歡迎，用戶量越來越多，但其業(yè)務質量卻得不到有效評估。
通過測試分析可知，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題，與傳統(tǒng)的視頻APP下載緩存量達到3 s即可進行視頻的播放，邊播放邊緩存，播放過程中會存在卡頓，且差異較大；判斷快手是否播放成功的標準是下載量sum（tcp.segment_data_DL_Len）≥content_length即認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，則判定此次視頻上傳并共享成功，若小于則認為此次視頻共享失敗。
2.3.2 微信共享小視頻的業(yè)務質量分析
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，說明用傳統(tǒng)的視頻評估體系評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錄制分享。
通過信令跟蹤解碼，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)絡上傳的流量sum（tcp.segment_data_DL_Len）≥ totalsize時，判斷此次小視頻分享成功，若小于則認為此次視頻分享失敗；用戶轉發(fā)小視頻也是同理。
3 視頻業(yè)務差異化感知評估體系及優(yōu)化方法
3.1 基于視頻差異化的評估體系
根據(jù)視頻差異性、視頻來源、快手和微信小視頻特征建立的視頻質量評估體系，做到有針對性地對視頻進行分析優(yōu)化。為視頻業(yè)務性能管理體系的全網(wǎng)實施做鋪墊，真正做到性能管理有體系、有抓手、有考核。
依據(jù)普通用戶進行觀看視頻業(yè)務的行為習慣和目前基于共享類視頻的業(yè)務特性，定義了用戶對視頻業(yè)務的感知優(yōu)劣的KQI指標：視頻播放成功率、視頻播放初始緩沖時長、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)務大類的差異性、微信和快手共享視頻的業(yè)務特性，結合現(xiàn)網(wǎng)視頻業(yè)務的實際水平，提出了如下視頻業(yè)務的感知標準的基準值，主要包括4個等級，分別為優(yōu)秀、良好、達標、差。
3.2 基于視頻差異化的優(yōu)化方法
提升業(yè)務質量，可以分為以下步驟，首先建立準確的業(yè)務質量的評估體系，其次是采集現(xiàn)網(wǎng)的用戶和業(yè)務面的數(shù)據(jù)，在已建立好的評估體系的基礎上對現(xiàn)網(wǎng)用戶進行評估，最后對評估結果進行分析，進行優(yōu)劣判斷，實施優(yōu)化方案，最終提升業(yè)務質量，保障用戶感知。本文基于7步法對視頻業(yè)務質量進行分析，即第一先進行用戶/SP維度分析，第二是進行多時間維度指標對比，第三是不同APN維度指標對比，第四是網(wǎng)元維度分析，第五是終端維度分析，第六是無線側和業(yè)務側關聯(lián)分析，第七是特殊長經(jīng)緯度分析，以此方法將可能的某些原因進行歸類提煉為某個維度后，再進行多個維度的聯(lián)合、排除分析，最終找到提升業(yè)務質量的方法。
4 移動視頻業(yè)務感知優(yōu)化成果
4.1 視頻業(yè)務QCI參數(shù)優(yōu)化
問題描述及分析優(yōu)化：統(tǒng)計廣西重點城市南寧、桂林和柳州的視頻感知指標發(fā)現(xiàn)，南寧的視頻播放成功率、速率均比桂林、柳州的低，卡頓率相對較高。通過多維度的分析排查后，發(fā)現(xiàn)問題是核心網(wǎng)調度機制的差異所導致，即南寧和柳州、桂林的QCI參數(shù)設置不統(tǒng)一導致；南寧的QCI參數(shù)設置為9，而桂林和柳州的QCI參數(shù)設置為6；優(yōu)化人員通過對ARP和QCI設置對于速率影響分析，并參照中興QoS優(yōu)化配置參數(shù)，提出“基于QCI因子”優(yōu)化資源權重，優(yōu)化全區(qū)QCI設置不一致導致的速率差異，提出基于不同ARP+QCI進行“優(yōu)先級比特速率”優(yōu)化，實現(xiàn)ENODEB側QoS映射參數(shù)優(yōu)化，提高用戶視頻感知。
問題解決及效果：通過對南寧的QCI參數(shù)配置成柳州和桂林的參數(shù)后，南寧的視頻感知質量達到柳州和桂林的水平，南寧視頻成功率由原來的97.67%上升到99.39%，增幅為1.67%，速率由原來的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 微信小視頻調度機制優(yōu)化分析
問題描述及分析優(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、緩沖時延大問題，運用視頻優(yōu)化7步法發(fā)現(xiàn)在端、管和云等方面均沒有集中性。經(jīng)撥測，3家運營商（含Wi-Fi）都存在該問題，安卓、IOS系統(tǒng)不存在該問題。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)起請求，拉大了視頻的緩沖時間，用戶感知較差；與普通的APP視頻邊緩沖邊播放相比，其視頻感知相對較差；為提升用戶感知，建議將微信小視頻分段并能夠實行邊下載邊播放的模式。
優(yōu)化前播放一個視頻需要完全緩沖整個視頻文件， 視頻文件下載完整后進行播放。一個大小為11 776 320 B（11.23 MB）的微信小視頻視頻文件，僅有一個文件，沒有分段，標識為“rangestart....0....rangeend....11776319”，從0開始到11 776 319結束，共計11 776 320 B，需要一次性緩沖完成后才播放。導致用戶在觀看視頻時需要等待較長的時間。
問題解決及效果：將問題反饋給騰訊公司相關部門，并配合修改其調度機制后，可實現(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)起請求（優(yōu)化前為12 s），微信小視頻播放成功率提升35pp，緩沖時延縮短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視頻段，下載緩沖一個視頻段后就開始進行播放，在播放的同時緩沖其余視頻段。一個大小為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，緩沖完成第一個文件后就會開始播放，在播放的同時下載其余分段。
4.3 效果驗證
以“視頻業(yè)務分類感知差異性為基礎構建的KQI指標體系”為核心，廣西聯(lián)通積極推動視頻業(yè)務感知優(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)擴容1 140個載扇，優(yōu)化處理視頻質差小區(qū)3 569個；在南寧、來賓開展視頻調速、TCP加速等新功能試點，視頻業(yè)務平均速率提升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電路擴容，利用率控制在35%，推進廣西至北京、云南等省（市）直達電路開通，至以上省（市）時延下降30%。聯(lián)合OTT推動優(yōu)化整改5個視頻質差服務器；推動微信小視頻調度機制優(yōu)化后，微信小視頻成功率提升35pp，緩沖時延縮短43%以上，有效提升了用戶視頻感知。
5 結束語
視頻業(yè)務作為4G網(wǎng)絡的重要應用業(yè)務，為保障其業(yè)務質量和用戶感知，廣西聯(lián)通以“視頻業(yè)務分類感知差性為基礎構建的KQI指標體系”為核心，積極開展視頻業(yè)務感知優(yōu)化工作且取得豐碩成果，并聯(lián)合OTT等視頻服務商優(yōu)化視頻業(yè)務，該問題分析思路及工作開展模式取得較好的優(yōu)化效果，值得推廣借鑒。
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作者簡介：
朱劍華，畢業(yè)于廣西大學，學士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務端到端優(yōu)化及市場服務支撐工作；程喬，畢業(yè)于桂林電子科技大學，碩士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務端到端優(yōu)化及市場服務支撐工作；王映華，畢業(yè)于廣西師范學院，學士，主要從事數(shù)據(jù)業(yè)務端到端優(yōu)化及市場服務支撐工作；韋亮，畢業(yè)于太原理工大學，碩士，主要從事數(shù)據(jù)建模與應用及市場服務支撐工作。
