來源：Compira Labs
作者：Michael Schapira
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内容整理：胡經川
本文介紹了Compira實驗室為優化視訊流體驗品質而開發的技術、關于移動與固定網絡上發生的流媒體數量的一些調查以及在高帶寬連接配接上獲得的低 QoE 情況的的一些行業見解。
目錄
- 視訊傳輸的問題
- 雲遊戲的 QoE 問題
- 使用機器學習改善 QoE
- 解決方案的部署
- Compira Labs 的解決方案是最後一公裡的理想選擇
對于許多人來說，糟糕的體驗品質 (QoE) 在視訊流方面是一個十分常見的問題和挑戰，包括視訊延遲高、品質低下、反複重新緩沖等，這些在視訊電話會議和雲遊戲中也十分普遍。
本文介紹了 Compira Labs 解決此類服務的 QoE 問題的大膽創新，看他們如何解決視訊流中最熱門的話題以及如何在 QoE 和線上流媒體優化方面處于領先地位。
視訊傳輸的問題
視訊傳輸的一些問題，首先就是網絡面臨的擁塞問題，這些問題通常是由其他服務和使用者的競争以及未能正确利用可用帶寬引起的。
另外，過快地傳輸資料可能會使網絡不堪重負，導緻網絡擁塞，進而導緻資料丢失或延遲。另一方面，資料發送速度不夠快就不能充分利用網絡功能，無法支援 4K/8K 高分辨率的視訊。
确定每個時間點資料應該以多快的速度注入網絡的主要問題在于網絡是動态的和不可預測的，而使用不穩定的移動/5G網絡來傳輸越來越多的視訊内容的趨勢進一步加劇了這種情況。
當今大多數的内容傳遞解決方案都是一刀切的，無法針對不同的網絡環境（例如，5G、LTE 和有線）或不同的 QoE 要求（例如，VoD 與直播）進行自适應。毫無疑問，這就會導緻糟糕的 QoE。這就是 Compira Labs 的軟體解決方案着重要解決的情況。
雲遊戲的 QoE 問題
就 QoE 而言，比視訊流媒體更具挑戰性的是雲遊戲。在許多情況下，極高的響應速度在遊戲過程中至關重要。這種響應能力受網絡延遲問題的影響很大。此外，為了支援高分辨率，必須傳遞大量資料，這進一步加劇了這種情況。
Compira Labs 解決方案的工作版本主要集中在 WebRTC 和 QUIC 中，它們是在 UDP 之上實作的，更适合實時内容傳遞。
使用機器學習改善 QoE
Compira Lab 的解決方案有兩個部分：
- Compira Edge：安裝在邊緣（視訊緩存、遊戲伺服器）的實時元件，它以毫秒為粒度做出決定，決定資料流量應以多快的速度注入網絡。
- Compira Cloud：一個大資料分析引擎，随着時間的推移，可以根據不同位置的普遍網絡條件和特定服務的需求定制第一個元件的配置。通過彙總與性能相關的有用統計資料，Compira Cloud 還為内容分發商和服務提供商提供了對其内容傳遞品質的評估。
以上兩個元件都利用機器學習進行決策。Compira Edge 建立在機器學習的線上學習和實時決策博弈論的豐富文獻基礎之上，而 Compira Cloud 利用統計方法和機器學習進行長期的大資料分析。
解決方案的部署
我們能夠弄清楚的一件事是，解決困擾視訊流媒體和雲遊戲等服務的 QoE 問題可以不需要改變網絡中的任何東西，即路由器、交換機等，也不需要接觸接收端（如視訊用戶端）。
使用者所要做的就是安裝一個（Linux核心/webRTC/QUIC）軟體子產品。Compira Labs 的解決方案結合到伺服器端網絡堆棧中，使服務提供商、營運商和内容傳遞網絡（CDN）能夠向使用者提供優化的 QoE，進而提高使用者的整體參與度和滿意度。
Compira Labs 的解決方案是最後一公裡的理想選擇
目前比較流行的 BBR 是一種谷歌開發的擁塞控制算法。BBR 比傳統的 TCP 要複雜得多，但與我們的解決方案不同的是，它對底層網絡做了強有力的假設，一旦違反，就會導緻協定行為的不穩定。此外，BBR 與 TCP 類似，無法根據特定的網絡和服務要求定制其速率選擇方法。
Compira Labs 的架構結合了線上學習的邊緣實時速率選擇和長期的、資料驅動的定制，更适合應用在“最後一公裡”，這種場景下它往往是混亂和不可預測的，使得它很難明确模組化，并使一刀切的解決方案無效。一級視訊流媒體服務提供商的大規模現場部署的經驗證明了這一點。
通過将機器學習應用于整個網際網路的資料傳輸的突破性研究來實作内容傳輸的個性化能夠極大地改善跨服務、網絡和裝置的使用者體驗。
要了解有關優化 QoE 的更多資訊，請收聽下方完整音頻。
https://thevideoinsiders.simplecast.com/episodes/e67
拓展閱讀：
- All you need to know about cloud gaming：https://www.compiralabs.com/post/all-you-need-to-know-about-cloud-gaming
- Understanding Google’s BBR & The Last Mile：https://www.compiralabs.com/post/understanding-google-s-bbr-the-last-mile