云原生時代，華為云音視頻質量監(jiān)控與優(yōu)化實踐

“分布式云”啟動新商業(yè)引擎，“云原生”引爆億萬級蒼穹，“分布式數(shù)據(jù)及存儲”開創(chuàng)未來新篇。

2020年12月17日至18日，“Distributed Cloud|2020全球分布式云大會”在深圳正式拉開帷幕。大會邀請到華為云、騰訊云、阿里云、金山云、浪潮云、螞蟻集團、政府主管部門、標準制訂方、以及深圳TOP200流量主級運營商等云原生、邊緣云開發(fā)者相關企業(yè)共同參與，以推動技術變革，適應時代發(fā)展。

在12月18日上午的“華為|X-Meetup音視頻技術領導力論壇”上，華為云音視頻大數(shù)據(jù)研發(fā)負責人康永紅帶來主題為《云原生時代，華為云音視頻質量監(jiān)控與優(yōu)化實踐》的精彩演講。

康永紅表示，將從四個方面來分享華為云在音視頻領域所做的一些工作和思考。第一，看云原生時代如何快速構建音視頻數(shù)據(jù)服務體系；第二，華為云直播、RTC音視頻服務體驗質量優(yōu)化實踐；第三，音視頻服務全流程質量監(jiān)控平臺；第四，對目前的總結，以及對未來的展望。

在音視頻體驗發(fā)展趨勢中分為三代，第一代是直播，第二代是RTC，第三代是云游戲。發(fā)展過程是趨向于越來越真實，有更大的數(shù)據(jù)量，越來越互動，實現(xiàn)更低的延時的。在這期間，體驗質量面臨的挑戰(zhàn)有以下幾點，常見的體驗問題如“出圖慢”“延時”“卡頓”等，技術問題則是“算力不夠”“數(shù)據(jù)孤島”等。

為了解決此類問題，康永紅介紹，華為云基于端計算、邊緣計算和云計算，構建了一個基于數(shù)據(jù)湖服務的6層云原生系統(tǒng)框架，通過這個框架，解決了以直播、RTC、VR為代表的三代音視頻業(yè)務之間的差異性以及市場發(fā)展的不確定性。

基于大數(shù)據(jù)計算智能云服務，構建云視頻統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖和從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計算到數(shù)據(jù)消費的端到端數(shù)據(jù)價值鏈，通過數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)價值鏈，同時支撐三代業(yè)務在線。在面向內部運維運營和外部客戶方面，設計了3大場景，7個子場景，服務十幾個場景的QoC、QoE、QoS的需求，比如用戶畫像、數(shù)據(jù)運營、智能調度等等。

其次，康永紅認為，音視頻服務體驗質量優(yōu)化不僅僅是技術問題，還是管理性的問題，需要在業(yè)務上做一些設計。

在媒體體驗診斷上，從立體實時監(jiān)控與故障分析、體驗診斷能力、體驗提升三方面進行規(guī)劃。在媒體體驗提升方面，第一，是最佳邊緣節(jié)點智能調度能力，第二，依靠人工經(jīng)驗做優(yōu)化。

華為云在視頻直播體驗優(yōu)化實踐上，首先，采用直播流全鏈路監(jiān)控?；诰W(wǎng)絡數(shù)據(jù)+端數(shù)據(jù)的流全鏈路監(jiān)控，實現(xiàn)音視頻幀率、碼率秒級監(jiān)控，結合卡頓、黑屏、秒開等QoS指標診斷，及時發(fā)現(xiàn)主播側推流異常、最后一公里拉流異常。及時反饋給客戶調整優(yōu)化；發(fā)現(xiàn)節(jié)點間網(wǎng)絡不穩(wěn)定、節(jié)點故障，反饋給運維實現(xiàn)故障恢復與調度。

其次，基于端、邊、云數(shù)據(jù)協(xié)同的智能調度提升視頻體驗和優(yōu)化成本。傳輸面向千行百業(yè)，不同的行業(yè)、不同的租戶對于傳輸有不同的質量和成本訴求，基于差異化訴求選擇最優(yōu)邊緣節(jié)點、傳輸鏈路和最佳碼率。

華為云在實時音視頻RTC體驗優(yōu)化實踐上，基于RTC業(yè)務特點構建了三類體驗質量數(shù)據(jù)服務。

第一類，監(jiān)控指標數(shù)據(jù)服務。覆蓋服務端、客戶端、設備等維度，構建了QoE、QoS、QoC指標。第二類，網(wǎng)絡端事件數(shù)據(jù)服務。包括網(wǎng)絡控制面事件和網(wǎng)絡媒體面事件。第三類，終端側事件數(shù)據(jù)服務。比如終端側用戶行為事件和終端設備數(shù)據(jù)。

基于三類數(shù)據(jù)服務，華為云構建了三層體驗診斷與優(yōu)化平臺，L1是監(jiān)控QoE、QoS全局實時監(jiān)控；L2是一鍵式用戶個例通話QoS行為調查能力；L3是實時音視頻體驗自動診斷。

在這些實踐背后，是基于云原生的華為云億級規(guī)模音視頻質量監(jiān)控的大數(shù)據(jù)架構平臺?？涤兰t介紹，基于云上的基礎設備，構建了覆蓋數(shù)據(jù)采集、傳輸、數(shù)據(jù)計算、消費等環(huán)節(jié)的一體規(guī)模的系統(tǒng)。

具體包含了可以支持從邊緣、端、云的采集數(shù)據(jù)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)網(wǎng)絡，可以支撐實時計算、離線計算以及機器學習的多模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，以及支持實時監(jiān)控、運營計費和客戶服務的多層數(shù)據(jù)消費體系。通過三層的體系，可以做到億級規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和數(shù)據(jù)的消費。

在云原生時代，如何能讓音視頻全流程質量監(jiān)控數(shù)據(jù)計算分析做到數(shù)據(jù)不丟失與服務不降級？

康永紅介紹，質量監(jiān)控平臺考慮的幾方面要素：第一是效率，第二是成本，第三是質量，第四是可用性?；谂饕惑w和一站式的數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，做到了數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率的提升。同時，采用了存儲分離，把存儲引擎和計算引擎進行分離，存儲引擎用的是低成本的對象儲存，計算引擎采用批流一體的引擎，隨時彈性收縮，繼而做到成本的極致化。

在數(shù)據(jù)質量保障方面，構建數(shù)據(jù)治理體系，整個數(shù)據(jù)從采集、計算、消費可管理、可跟蹤，以此確保數(shù)據(jù)質量是可信的，之后基于可信數(shù)據(jù)的消費做到業(yè)務持續(xù)創(chuàng)新。

基于這整個框架，可以支撐端、邊、云協(xié)同，數(shù)據(jù)接入進來不丟失。同時支撐質量監(jiān)控的OPS服務和體驗的調度服務不降級，接口或者是任何一個網(wǎng)絡故障的時候，服務完全可以正常使用。

在最后的分享中，康永紅總結了音視頻體驗質量發(fā)展的3個特點，第一，用戶體驗，越來越真實；第二，業(yè)務體驗，越來越互動；第三，業(yè)務環(huán)境，越來越復雜。

音視頻體驗質量監(jiān)控優(yōu)化的利器，一個是業(yè)務戰(zhàn)略，面向不同的業(yè)務場景，構建先監(jiān)控再診斷后提升的體驗質量優(yōu)化體系；一個是技術之道，基于“數(shù)據(jù)湖+數(shù)據(jù)服務”的數(shù)數(shù)據(jù)驅動音視頻業(yè)務能力和統(tǒng)一大數(shù)據(jù)服務平臺；在實施代價上，需要平衡成本與體驗的關系。

對于音視頻體驗的未來規(guī)劃，第三代XR音視頻體驗質量規(guī)范中，將以沉浸感為重頭戲，其次打造智能音視頻質量評估體系，在全網(wǎng)體驗中，實現(xiàn)端、邊、云數(shù)據(jù)協(xié)同，驅動QoE、QoS、QoC優(yōu)化。