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QoS现状2017

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2016年,OTT供应商开始意识到OTT消费者一直在说的话:质量是获得和留住客户的关键, 从订阅者到内容所有者.

DirecTV Now推出后的公众反馈就是一个很好的例子.

AT&作为一种OTT服务,它将有线和广播电视频道捆绑在一起,这在纸面上听起来很棒, 尤其是当&T提供了优惠的入门费用,并赠送了一台新的Apple TV,让消费者可以开始观看他们订阅的数十个实时线性OTT频道中的一个. 但是对于消费者来说,从AT上发布的数百条投诉来看&T, DirecTV,和其他用户论坛,一点也不好.

根据恩里克·罗德里格斯的说法&T娱乐的首席技术官, 2016年早些时候对Quickplay的收购具有战略意义,因为双方都拥有基于AT的OTT交付技术&T的基础设施,以及允许推出满足预期.

“当然存在问题,罗德里格斯说, 今年1月,他在2017年国际消费电子展(CES)上接受了FierceCable的采访. “问题没有我想象的那么严重. 我为我们的产品质量感到骄傲.”

订阅者似乎无动于衷, 甚至一个月后的CES, 而Sling等竞争对手正利用这种不满情绪,驱使心怀不满的DirecTV Now用户尝试Sling更成熟的在线直播捆绑服务.

为什么QoS?

在流媒体行业中,一个架构合理的QoS方法应该产生高质量的体验,这是毋庸置疑的. 事实上,这是该行业的主要咒语之一.

有许多方法可以改善传送网络的QoS, 哪一个, 反过来, 有利于终端用户的体验质量(QoE).

这些方法中的大多数都不在内容所有者的控制范围之内, 而且许多内容发布解决方案(例如.g.最后一英里,家庭网络上的多个设备等.). 几, 虽然, 是否会受到治疗方案选择的直接影响, 编解码器, 甚至分段或块大小.

我们在最近的一篇流媒体文章中介绍了其中的一些选择 “延迟糟透了!” 该研究着眼于小分割尺寸和较新的交互式视频协议,如WebRTC. 本文为理解延迟如何影响最终用户的总体QoE提供了很好的基础.

从结尾开始

OK, 现在我们已经确定了QoS的范围有多广, 复杂的网络和技术挑战会影响最终用户的QoE, 2016年发生了什么改变了QoS的对话?

QoS实现中一个重要的增长领域是通过使用度量工具来理解消费者的消费.

在幼儿园和《百家乐软件》中, 你被告知要从头开始,坚持到最后. 但在QoE的世界里, 事实证明,您需要从最后开始正确地跟踪从媒体服务器或选择的在线视频平台(OVP)提供内容后可能出现的问题.

换句话说,正如克里希那穆提在 唯一的革命, “结束就是开始, 开始是第一步, 第一步是唯一的一步.”

让我们从最远的终端用户消费点开始:你向观众流出的内容最终被播放的设备.

具有实际QoS影响的测量分析

无论您是内容所有者, 内容发布者, 或者是负责向最终用户交付流媒体内容的基础设施的网络工程师, 实时分析的出现, 基于从真实用户那里收集的数据, 2016年取得的进展是否朝着正确的方向迈出了一步.

了解分析的世界,尤其是实时分析, 哪些可以用来将名义上良好的最终用户体验转变为高质量的用户体验——我们首先需要了解行业处理最终用户度量的方式.

度量最终用户QoE的主要方法被称为真实用户度量,或简称RUM.

该行业中的许多公司都提供RUM工具. 流媒体的 Dan Rayburn在2016年9月的一篇文章中对这些公司进行了概述 博客,包括QoE检查表.

另一个需要关注的领域是仪表板本身. 毕竟,仅凭数据很难采取行动. NeuLion, 例如, 推出了OTT仪表板, 它将QoS监控(直播和VOD内容)与观看和设备类型的地理集群热图结合在一起. NeuLion表示,它的仪表板“每30秒更新一次,按设备分类”, 比特率, “位置”作为一种确保内容正确传递到热图中确定的区域的方法.

这个团队 工作中的好人 (NPAW)利用Youbora的大数据分析,为广播公司优化了多cdn方案. NPAW声称其解决方案提供了“实时的视频体验信息”, 具有特定于单个最终用户的细粒度数据,,这意味着它同时在CDN和交付管道的终端客户点进行测量.

NPAW和 Ooyala, 带有自己的分析包的OVP, 将他们的解决方案整合为OVP/CDN负载平衡以及Ooyala的受众参与工具的分析和指标. 这一趋势可能会持续到2017年, ovp要么创建自己的实时分析和负载平衡,要么与QoS公司合作,帮助实时调整流量塑造需求.

2016年初,由 Conviva 指控NPAW侵犯了多项美国法律.S. 康维娃持有的专利. “Conviva花了十年时间投资和开发屡获殊荣的视频监控和优化解决方案, 并拥有多项保护其技术的基础专利,Conviva首席执行官张辉在2016年3月表示. “我们相信,创新和多样性将提供一个更强大的生态系统. 然而, 我们不能袖手旁观,眼睁睁看着Conviva的知识产权被蓄意、公然地利用, 我们将通过一切可能的手段捍卫我们的知识产权.”

原因尚不清楚, 该诉讼于2016年9月被撤销, 在指定的法官听取了围绕三项专利的案件的口头辩论后两天,874,725; 9,100,288; 9,246,965.

实时分析真的是实时的吗?

我们都认识到,在有机增长的视频点播(VOD)市场上,分析可以为构建基础设施带来好处. 但是,直播活动的实时影响又如何呢, 除了赛后分析,这对加强整体基础设施也是有益的?

一些公司,如 Cedexis,将解决方案集中在多cdn策略上,以实现实时视频传输. 可以使用名称恰当的Cedexis缓冲杀手, 据公司介绍, “cdn与云起源的结合”, 作为一种策略选择,以改善最终用户的体验,同时控制成本.”

对于Conviva, 它的精度性能映射, QoS还意味着不仅要满足最终用户的QoE期望,还要满足内容发布者对多个cdn的各种流量和资金承诺.

这些分析产品之间的关键区别之一是数据点的数量, 但要注意每家公司所擅长的数据点类型. 有些可能是更通用的HTTP传递, 而其他可能为特定的流协议提供粒度.

同样地, 仅仅拥有最多的数据测量点并不意味着可以实现可操作的QoS. 请公司举例说明他们的服务是如何处理各种网络环境的,并举例说明你所在行业中规模类似的公司.

那么基于RUM数据做出决策的速度有多快呢?

Cedexis表示,决策过程的最佳时间是7-15秒. 这个时间范围完全在一个典型的直播的范围内, 通常在到达最终用户的设备时延迟15-30秒——包括从数十万个RUM数据中收集数据的时间, 甚至几百万, 终端用户设备.

这是关键, 因为业务逻辑需要足够健壮,不仅可以处理企业可能面临的流媒体视频问题,还可以处理特定于行业的规则,以便在监管框架内保护组织.

“数据从用户发送到完全投入并指导决策在7到15秒内完成,西蒙·琼斯说, Cedexis的流媒体布道者, 它的Openmix产品是一个提供决策能力的全局服务器负载平衡器(GSLB).

Jones说,Cedexis Live服务甚至可以绘制“非常小的故障”热图,然后通过Openmix决策引擎同时反映出来. 决策也有预测的成分, 据琼斯说, 所以问题很快就能被发现并采取行动.

未来的趋势是什么? “预测性”是2017年值得关注的一个词.

“如果在加速影响方面有一个目标, 我认为,公平地说,我们正在努力实现越来越预测性的交通管理,琼斯说。.

Wi-Fi网络的QoS

随着大量OTT消费出现在便携式设备上, 正在采取什么措施来解决家庭Wi-Fi设备的QoS问题, 在零售场所, 或者在餐馆?

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