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爱奇艺邓治民:爱奇艺智能播放体验优化

作者:流媒体网    来源:流媒体网   发布时间:2018-06-26 11:26:33

   【流媒体网】消息:当前中国视频消费已经走过了扩大用户规模的阶段,步入提升服务能力的窗口期,视频产业的发展从强调用户规模走向提升服务品质,并开始聚焦于扩大服务范围、增强业务平台及媒体内容平台的精准化和服务能力,增强终端的融合能力、提供有质量差异的视频服务和更好的用户体验、建立更有效的盈利能力等方面。

  6月26日,由中国信息消费推进联盟、中关村现代信息消费应用产业技术联盟、视频体验工作委员会(视频体验联盟)主办的“中国视频消费用户体验高峰论坛暨《中国视频消费用户体验白皮书》发布会”在北京举行,视频体验联盟面向视频行业的服务质量评价痛点,积极制定以用户体验为依据的视频体验标准,并努力推动视频体验标准的落地,以期全面提升中国视频服务质量水平。

  在上午举行的“视频消费的优质用户体验需求将推动大视频产业发展”主题论坛上,爱奇艺播控中心技术总监 邓治民发表了以《爱奇艺智能播放体验优化》为主题的演讲。

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    各位领导、各位来宾,大家好!我是爱奇艺邓治民。

  下面由我来跟大家分享爱奇艺智能播放体验优化的工作。

  爱奇艺的企业愿景是:做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。作为技术团队,我们将“打造极致的播放体验”作为每个人追求的共同目标。为了达到这个目标,我们在编码、算法、视频分发、视频生产、CDN部署等多个环节对播放体验进行了全面优化:

  码率控制:同样的网络环境下,码率波动越大,卡顿越严重,编码算法需要在保证编码效率的同时将码率的波动控制在一定范围之内。

  热点预测:视频播放需要从CDN加载数据,但我们的CDN边缘节点不可能存贮所有的视频数据,当边缘节点不存在某个视频文件时,就会触发回源逻辑,从而大大增加视频加载的时间。热点预测就是为了解决热点视频存贮问题,从而达到减少回源的可能性。

  HCDN:是爱奇艺独有的CDN网络架构与传输体系,为用户提供高速、高可靠的数据访问体验,并能控制相对低的总体数据传输成本。

  自适应码流:成本与体验的一种平衡,充分挖掘带宽资源,为用户提供尽可能好的播放体验。

  绿镜:通过海量用户行为分析得出影片的热点片断,通过连续的热点片断的播放,快速观看完整部剧。

  只看TA:用户可以观看他感兴趣的某一个或者几个演员的出现场景的片断。

  Zoom AI:在爱奇艺片库里,存在大量的老片子,而这部分老影片通常由VCD或者录像带等介质存贮,由此生产出来的视频的分辨率往往比较低。可以利用Zoom AI技术在播放器播放时还原出更高品质的画质。

  8K VR:在2018年的爱奇艺世界大会上,龚总提到的第四块屏就是VR屏,在可以预测的未来,VR将是一片红海。一直以来,我们技术团队对VR保持持续跟进,特别是高分辨率全景视频的播放体验,我们最新的8K VR技术可以支持在普通的VR设备上播放8K全景视频;目前比较高端一点的芯片,比如高通835,以及今年刚推出的高通845芯片,都不支持对8K视频的硬解码。我们可以采用这项技术在中端及以上设备上支持8K全景视频的流畅播放。

  下面重点介绍“自适应码流”技术。

  成本和体验通常是一对矛盾体,当成本越低的时候,购买的带宽数可能更少,用户的卡顿越高;码流越高,卡顿越严重;用户侧的网络波动越大,卡顿也会越严重;用户越集中,卡顿越严重。

  下面为大家展示两组数据:上面这幅图是24小时内CDN流量的一个分布图。有两个峰值,第一个峰值出现在12点半到1点半之间,这是一个小高峰;晚上8点半到9点半出现全天的峰值。下面一个图展现的是一个月以来CDN带宽的一个流量情况。CDN的计费原则一般采用95计费方法,也就是我们需要为峰值付费。全天只有1.5小时处于峰值,其他非峰值时间,完全可以提升用户的播放码流,这样即可以维持成本不变,又可以提升用户体验。我们可以利用“自适应码流”技术让这种带宽资源得到更合理的利用。

  第二组数据就是用户的网络波动。这是一幅比较典型的用户观看场景。我们采用一个用户观看一部电影的时候,用户侧的网络波动情况。网络波动还是挺大的。如果采用恒定的码流播放,一定会发生卡顿。当然,如果用户采用比较低的码流播放,品质下降了,也不会卡顿。可以利用“自适应码流”技术,在保证品质的前提下,可以考虑适当提升码流。

  爱奇艺自适应码流技术,已经牌上线状态。自适应码流技术,在发展过程中,分了三步:

  第一步就是无缝切换技术,在2013年5月份,在全终端上线了自研播放器,很好地解决了在不同码流的切换卡顿问题。无缝切换要求,在音频方面要做到完全无感知,在视频方面希望做到无卡顿。这项技术的上线为算法技术的上线提供了一个很好的支撑。

  第二步则是本地ABS算法,在2015年我们曾经尝试过这项技术的小规划上线(如今已经全面上线)。本地ABS算法无非就是三个方向,第一个就是完全基于BUFFER,第二个,完全基于网速,第三个则兼顾考虑网速和BUFFER。爱奇艺自己采用了第三种实现方案,同时考虑到了编码的一些特性,比如:分段的特性、CDN网络的部署特性、还有传输特性等,自研了一套ABS算法。ABS算法上线带来的数据也跟大家分享一下,平均卡顿下降了37%,720以上的影片的播放时长上涨了300%左右,也就是说,其实在用户网络侧的网络情况并没有大家想象的那么糟糕,而默认的码率其实对体验是一种伤害,那就可以采用ABS算法提升用户的播放体验。

  当然本地的ABS算法有它的局限性,因为它的算法固化在APP中,迭代周期也是比较长。特别在考虑到人员密集的一些场所,无法跟家庭的应用场景相比,所以在某些极端情况下还会出现一些卡顿。

  现在我们正在做的就是基于AI的ABS算法,会把智能调度、运营商的情况还有CDN的边缘节点压力等数据作为算法的输入。AI的ABS其实是基于强化学习模型的,强化学习模型的一个目标就是选择最优的策略,将目标函数的利益最大化。由于模型总是处于不断的演变中,可以应对更加复杂的环境。目前这个算法还是在实验过程中,大家可以看一下相关的一个视频,这是实验的一个视频。这是我们跟麻省理工合作的在Pensive算法上一个合作项目,大家可以看一下绿色的线和紫色的线。

 

  我的分享就这些,谢谢大家!

责任编辑:张君华
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