流媒体视频分析中应避免的 5 个错误

5 关键错误在视频流中避免2023 年 每个人都会犯错误错误是生活的一部分。尽量减少错误是企业依赖的原因之一尖端分析.也就是说 ， 在流媒体行业中 ， 有一些问题非常普遍 ， 人们甚至没有注意到它们。这本书着眼于五个最大的 ：低估 4K UHD 迁移过度简化多 CDN 策略太依赖数据仓库根据轶事证据做出决定碎片化体验分析在大约十到十五分钟的阅读中 ， 你应该掌握这些问题。你还应该获得一些关于2如何最大限度地减少它们对您的组织的影响 - 或消除问题完全。在流视频分析中避免 5 个错误 错误 1 ： 低估了 4K 迁移的复杂性无论您是为了品牌卫生还是体验质量 ， 您的迁移都将面临许多业务和技术挑战。不要低估它们 ； 兑现您的超高清承诺。3关键收益•尽管设备功能多种多样 ， 但您仍需要提供 UHD 内容。•业务挑战可能包括从质量控制到合同合规性的所有方面。•4K 的公开采用已经步入正轨 ； 这一趋势是由更便宜的设备引领的。•每个用户、每秒、多维度分析帮助识别迁移痛点并实现各种目标 ， 包括拥有成本、 QoE 和设备支持。在流视频分析中避免 5 个错误 了解 4K 迁移过程中的技术复杂性对于任何类型的数据迁移 ， 复杂性都是给定的。无论迁移涉及新的生产力套件还是核心业务流程 ， 技术和人为因素的结合都会变得混乱。对于 4K ， 复杂性来自几个不同的来源。通常的嫌疑人包括 ：•视频和音频编码•最终用户设备功能•许可协议您的主要技术障碍可能是视听编码和压缩 ， 特别是超出组织可能习惯的维度级别。•H.264 和 H.265 4K 并行流•多种声音选项 ， 如立体声和 5.1•多种颜色范围 ， 如杜比视觉和 HDR为什么要麻烦 ？ 您必须满足所有这些不同格式的主要原因是受众设备功能的分散。有些用户根本不会与某些编解码器 ， 颜色范围或音频配置文件兼容。低级分析结合微调的多 CDN 配置可以帮助您以激光为目标的区域用户容量 ， 并降低 4K 的拥有成本。还有更多 ： 您可能拥有许可协议 ， 这些许可协议将 UHD 权利深藏在细则中。在提供内容之前未能审查您的合同可能会迅速将您的竞争优势转化为法律风险。测量 4K 交付性能您当前的质量控制流程应该很好地适用于 4K 。关键是使用分析和隔离模式。这避免了在复杂环境中的过度泛化 ， 从而帮助您有效地分配资源。4在流视频分析中避免 5 个错误 在系统故障的情况下 ， 数据包丢失当然会严重降低 UHD 流中的 QoE ， 就像在标准清晰度或高清晰度中一样。这意味着保持网络性能的概述和微调内容交付网络仍然很重要。不过 ， 还有更多。超高清 4K 正在从豪华福利过渡到核心服务。您需要有关观看者体验的个人数据影响 - 以及您的受众在响应流降级时正在做什么 - 以帮助指导您的服务决策。评估 4K 采用趋势在这一点上 ， 4K 似乎比它的价值更麻烦。你应该追求迁移吗 ？ 趋势表明 UHD 正在进入更广泛的流媒体市场 ， 无论是否复杂趋势表明 ， UHD 正在进入更广泛的流媒体市场 ， 无论是否复杂。一个主要指标是 UHD 设备在几年前开始获得动力。消费者开始看到更低的价格 ， 尤其是在屏幕方面。便宜的 UHD 屏幕和预算 4K 流媒体设备在这种情况下 ， 选项显然是好迹象。至少 ， 这种趋势表明许多用户有能力接收更高质量的流。除了最终用户设备的可用性之外 ， 一般的 4K 流媒体采用还需要发生很多事情 ：•目标区域需要足够的基础设施和技术来传输 UHD 信号。•客户需要选择购买能够实现高带宽传输的服务。•服务提供商 ， 例如 ISP ， 需要为广播公司提供维护 QoE 的工具。然后 ， 问题就变成了所有这些因素将聚集在一起并巩固 4K 在市场上的地位。答案似乎是 “很快 ” 。5在流视频分析中避免 5 个错误 超越比特率基准 ： 导航多维复杂性人们更喜欢更清晰的图片。表面上看起来很简单。更高的定义有更好的意见基线。意见分数随着比特率的增加而增加。似乎你所要做的就是提高你的比特率并为 UHD 中的一切服务 ， 但事实并非如此。至少 ， 当涉及到跟踪 4K 迁移的性能时 ， 它比这更复杂。例如 ， 您的分析是否设置为分别显示 H.264 和 H.265 会话 ？ 这两种编解码器 （ 基本上 ） 可以在明显不同的网络负载下提供相同的 UHD 视频质量 ： 4K 为 32 MbpsH.264 与大约 19 Mbps 的 H.265 。您需要跟踪流指标除了当交付成本和零散的设备环境在等式中时的比特率之外。识别 4K 的需求类型在战略层面上 ， 客户需求推动了向 4K 的转变。您如何在战术层面上满足这种需求 ？即使是一些需求最高的流媒体应用 ， 如直播体育 ， 也采用了 4K 。在点播领域 ，盛行的行业态度4K 是一种品牌卫生功能。大型视频点播播放器以各种具有成本效益的方式推出了 4K ， 例如将 UHD 包装为高级 ， 多流订阅套餐。这对你的观众有用吗 ？ 要回答这个问题 ， 你最好的资源将是你自己的数据。6在流视频分析中避免 5 个错误 错误 2 ： 过度简化您的多 CDN 策略在优化您的内容分发网络时 ， 多 CDN 模型很复杂 ， 而且远不能防止出现故障。过度简化导致拥有成本高 ， 延迟缓解效率低下 ， 以及对高于平均水平的服务问题的延迟响应 ， 可能适得其反。多 CDN 不能真的很简单 ， 但你可以使用战略和分析了解如何开始平衡您组织的资源与这些复杂网络架构的现实。7关键收益•多 CDN 是行业标准 ， 但企业通常不会充分利用。•做出明智的决策需要大量的数据和问责制闭环反馈.•特别是重新路由需要密切关注细节 ； 否则 ， 它可能会导致比解决更多的问题。在流视频分析中避免 5 个错误 设置实时监控和工作流多 CDN 架构是在线媒体的常态 ， 尤其是在视频点播和直播等应用中。您对带宽的要求越高 ， 这些技术对体验质量的要求就越重要。图片来源 ： https: / / www. conviva. com / state - of - streaming / convivas - state - of - streaming - q2 - 2022 /为了提高竞争力 ， 您的服务必须考虑提前规划高网络流量的标准指标 ， 例如高峰使用时间和发布或广播时间表。您需要实时查看网络性能。了解客户体验的一切你的分析和解剖能力观众体验的各个方面与您的多 CDN 策略的有效性直接相关。以下是有关如何管理此分析的一些一般提示 ：•收集每一个维度 ， 你可以•使用 AI 辅助服务来磨练关键见解•更喜欢人口普查而不是样本数据•调查与其他关键要素的相关性 ， 如最终用户8设备和视频质量在流视频分析中避免 5 个错误 按宗教划分的负载平衡器市场 （ 百万美元 ）5.02.6201620172018 - e北美Europe2019亚太地区2020202120222023 - p中东、东非拉丁美洲您需要直接从客户端进行分析的原因很简单。目前 ， 您可以管理甚至理解如此复杂的体系结构的唯一可行方法是通过全面的人口普查测量。保护您的路由 - 并保护您的路由在过度简化 CDN 策略方面 ， 最容易犯的错误可能是不安全的路径。换句话说 ， 发布者可以创建单点故障 ， 整个弹性 ， 可扩展的 CDN 策略可能会失败。图片来源 ： https: / / www. marketsandmarkets. com / Market - Reports / load - balancer - market - 236964606. htmlDNS 依赖使所有网络路由都容易受到 DNS 问题的影响 ， 基本上否定了多 CDN 架构的故障转移优势9在流视频分析中避免 5 个错误 一个主要的例子是 CDN 负载均衡方法的选择。几乎所有的 VoD 服务都可以从负载均衡中受益 ， 许多流媒体应用在很大程度上甚至完全依赖于第 4 层负载平衡DNS 依赖使所有网络路由都容易受到 DNS 问题的影响 ， 基本上否定了多 CDN 架构的故障转移优势。在这种情况下 ， 另一种选择是 Web 服务后面的 API 层。除了消除与应计 DNS 层相关的风险外 ， 这种方法还可以让您捕获比仅传输层路由方法更多的数据。反过来 ， 这将帮助您做出更好 ， 更精细的决策。通过封闭的反馈循环和您的精细受众体验数据 ， 您将能够判断您是否做出了最佳的路由选择。然后 ， 您可以将这些信息用作未来成功的基础 ， 无论是通过自动化、问题预防、资源分配 ， 还是供应商谈判。保持专注于未来的心态多 CDN 方法可以提高网络的弹性。您必须正确构建它 ， 配置好它 ， 并实时监控它。即使这样 ， 您可能仍然会遇到问题。关键是一个闭环系统 ， 它向您显示决策的结果。您做出的每个路由决策都有后果。跟踪这些后果 ， 并将其用作基准 ， 以比较各种替代决策的结果。有一个封闭的反馈循环和你的细粒度受众体验数据， 您将能够告诉您是否做出了最佳的路由选择。然后 ， 您可以将这些信息用作未来成功的基础 ， 无论是通过自动化 ， 问题预防 ， 资源分配还是供应商谈判。10在流视频分析中避免 5 个错误 错误 3 ： 过度依赖数据仓库爱他们或恨他们 — — 或者两者兼而有之 — — 但整个行业都依赖数据仓库。大多数流媒体企业在分析方面过于依赖它们。11关键收益•当有专门构建的解决方案时 ， 毫不留情地破解数据仓库是不值得的。•不同的底层逻辑在数据仓库和流分析之间产生了巨大的效率差异。•数据仓库仍然是必不可少的 - 它们不是圣杯。•当代分析使组织能够以速度 ， 可扩展性和灵活性深入了解人口普查级别的 QoE 指标。在流视频分析中避免 5 个错误 您对数据仓库有什么期望 ？数据仓库架构在几乎所有的公司都有它的位置 ， 但是它到底在哪里呢 ？答案 ： 数据仓库属于决策工具箱中的各种其他专业分析工具这样 ， 高管们将能够利用最有效的工具来完成这项工作。数据仓库 ： 几十年的解决方案数据仓库是大约 40 年前的解决方案。自那时以来 ， 技术有所改善 ， 但事实仍然是 ， 基本的底层逻辑并不能满足大型 VoD 企业可操作分析的所有核心要求 ：•实时 （ 或至少非常低的延迟 ） 观察•复杂的操作•人口普查水平的测量•持续报告•上下文度量不可否认 ， 数据仓库技术是为了支持管理层的决策而构建的。它仍然很受欢迎 ， 因为尽管如此 ， 它远非决策支持的圣杯 - 尤其是在流媒体和出版领域。流特定问题有一些复杂的视频 QoE 指标 ， 数据仓库无法有效地回答。一个常见的例子是缓冲。由于各种原因 ， 客户端会遇到缓冲事件。不幸的是 ， 从数据仓库中获取信息并深入了解有助于发现根本原因的指标类型通常效率不高。12在流视频分析中避免 5 个错误 具有数百万并发查看者的操作如何确定其受众在单个站点上由于网络问题而花费多少时间进行缓冲CDN ？ 高管们需要问这样复杂的问题才能做出明智的决定 — — 确切的问题可能会在一天之间发生变化。拥有数百万并发观看者的操作如何确定他们的受众在单个 CDN 上由于网络问题而花费多少时间进行缓冲 ？开发答案当组织试图使用数据仓库将数据分类为可用指标时 ， 他们处于不利地位仅适用于架构。要计算单个复杂的流 QoE 指标 ， 请执行以下操作 ：•需要在潜在的数百个问题上保持可见性•工程团队需要建立和维护庞大的操作员库•将信息连接到传统数据仓库的逻辑不能大规模运行 ， 具有低延迟和这种类型的抽象。要执行这种类型的任务 ， 最有效的方法是一个系统 ， 该系统汇总原始数据 ， 执行计算 ， 然后过滤到相关的段。13在流视频分析中避免 5 个错误 获得可操作性我们的目标永远不应该是什么都知道。它是在正确的时间获得正确的洞察力 — — 让组织在竞争中胜过竞争对手的洞察力。数据仓库工作。他们提供洞察力。那么问题是什么? 问题是, 要真正具有竞争力, 流分析系统需要三个东西在一次:•速度： 任何可用的见解 ， 延迟至少低于 60 秒•灵活性