来源:Brightcove 主讲:Thiago Teixeira, Yuriy Reznik 翻译:钟宏成 本次演讲首先介绍了流媒体的特点。对流媒体播放数据的分析有助于对客户端逻辑、流媒体系统的优化,因此,作者提供了一个可用于研究的流媒体播放数据集,包含四个真实事件的会话信息、客户端信息、流信息、播放信息和网络信息等。
目录
现代流媒体的特点:
图1: 流媒体客户端的典型架构
上图是流媒体客户端的典型架构,关键元素有:
图2: 流媒体会话示例
在一个流媒体会话中,可能会经历带宽波动,导致自适应切换事件发生,流媒体的播放有下列特点:
图3: 播放器分析系统逻辑
典型的播放器状态和事件由一个分析系统收集,分析系统是客户端中内置的一个插件。分析系统会收集客户端的播放日志,收集关键的性能指标比如:观看的事件、加载的数据、选择的流版本等。
收集这些分析数据可以用于许多方面:
数据集在 GitHub 开源:https://github.com/brightcove/streaming-dataset
图4: 数据集收集事件概览
收集的信息包括:会话信息、客户端信息、流信息、播放信息和网络信息,具体如下图。
图5: 数据集收集信息明细
图6 给出了事件1的简要总结:
图6: 事件1数据
通过对数据的分析,我们发现播放器分辨率大小对流的选择有很大影响,带宽自适应不是唯一的问题。这启发我们对播放器建模的改进。融合了带宽自适应与播放器分辨率自适应的模型更准确。
图7: 客户端建模与真实值比较
提供的流媒体播放数据集可用于研究,在后续的研究中,可以用做:
附上演讲视频:
http://mpvideo.qpic.cn/0b2efqaaiaaa3qags6p6sfqvalgdaqwaabaa.f10002.mp4?dis_k=d46c785c30818b626a10caf0a2c86384&dis_t=1645153183&vid=wxv_2256065279388762125&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false