華為云媒體質量管理最新實踐——“視鏡”

今天分享的主題是華為云媒體質量管理最新實踐成果，“視鏡”是華為云研發的與媒體服務相關的質量管理平臺。

分享的內容主要包括三部分，首先從新需求和新挑戰二方面分享下我們對音視頻媒體業務質量的發展理解，第二部分針對媒體質量的新需求與挑戰，華為云的解決之道，第三部分華為云針對媒體質量做了哪些實踐

1.?? 媒體質量新需求與新挑戰

隨著用戶對音視頻業務的體驗要求越來越高，音視頻體驗整體表現特點是“二高二低”，超高質量、超高流暢、極低時延、低成本。超高質量：用戶對于沉浸式的觀感要求越來越高，視頻碼率也從4K、8K發展到更高；同時幀率也在向120fps發展。超高流暢：要求低于0.3%的丟包率；極低時延：用戶“天涯若比鄰”的實時交互感要求低于50ms的極低時延； 低成本：當前互聯網流量中，音視頻流量占比約80%，算力消耗占比約40%，60%的儲存占比60%。不同運營商的帶寬成本不同，不同區域的計算算力價格也不同，要綜合考慮成本最優。

另外，要支撐極致體驗，還需要一張具備帶寬、時延和可靠性三個核心特征的媒體網絡。，具備感知QoS質量的Fullmesh化實時音視頻網絡。

這里提到三個關鍵詞：無所不在的音視頻聯接、“資源共享”、“云原生”。

網絡時代，人們白天使用云桌面辦公，進行視頻會議，晚上看直播或和朋友視頻聊天等，用戶隨時隨地在消費音視頻業務，音視頻聯接無處不在，多種業務跑在音視頻媒體網絡上，從成本和質量上要求資源共享復用，資源復用模式也在不斷演進，從CDN共棧模式，向共網絡、共算力、共實例的OneMedia的趨勢發展。而且未來隨著高清晰度、高流暢度、強交互感的元宇宙在驅動算力重構，向邊緣計算快速演進，高計算處理能力放置在更靠近用戶和設備的位置，內容就近計算儲存，邊緣計算可節省高達35%的資源。

以上是新需求，再來看一下音視頻媒體業務面臨的質量挑戰。眾所周知，體驗質量對業務至關重要：體驗質量每提升1個點，受益預估可以增加20%，而且成本會下降30%。從直播來看嗎，如果我們能將直播卡頓率降低20%，整個直播播放時長，能增加30%以上。但體驗質量優化提升面臨的挑戰也非常大，以直播業務媒體網絡結構為例，從推流、拉流、傳輸、到分發，任何一個環節出現不穩定的情況，都會導致終端播放體驗變差?？傮w而言，目前音視頻業務普遍面臨著以下四大挑戰：

用戶體驗優化手段少，目前主要是局部調優或人工調優，效率較低，效果較差。

終端硬件種類多，有低端、中端、高端、操作系統也分為Android、Windows等。不同終端、不同操作系統上跑的業務也不同，比如直播、實時音視頻互動、視頻會議，每個場景對體驗的要求各不相同，比如直播更關注清晰度，會議通話更關注流暢度。如何適應不同終端的不同業務場景，也是一個挑戰。

成本優化難：多樣性體驗成本訴求以及資源建設周期成本都需要優化。

查問題定位難，運維效率低。

以上四個挑戰可以綜合為一個問題：如何實現多業務多客戶多目標質量最優？

如何做到多業務多客戶多目標的綜合質量最優，接來下從體系和能力建設視角分享下我們的優化之道。去年也做了關于體驗優化這個問題的分享，但當時只分享了兩部分，體驗診斷及體驗提升。但在實際業務中，這兩點根本無法達到預期。經過摸索總結，我們認為局部優化在業務量比較小的階段作用很明顯，但進入到幾百T的大業務量階段時其作用就不明顯。體驗質量貫穿媒體業務的設計-研發-運維全生命周期，就要求建立端到端的質量管理過程，音視頻媒體網絡是基于不可靠組件和不可靠互聯網絡，在全球范圍構建大容量分布式系統，在設計階段，考慮跨國跨區域跨運營商的網絡的不可靠性，要具備面向不同業務場景定義體驗質量體系標準和網絡設計能力，來保障用戶確定的實時音視頻互動體驗需求。在研發環節要具備音視頻體驗質量的測試服務能力，在運維階段，整個閉環中的每一環節都需要進行從監控到診斷智能的體驗提升。最后是專業的運維保障能力，對重大的運維事件及場景進行保障。

接來下分別針對各個環節分享華為云的實踐。

2.?? 華為云音視頻媒體體驗質量體系

首先分享下華為云音視頻媒體體驗質量體系，華為云以用戶為中心，從用戶使用不同音視頻業務的生命周期體驗歷程去看體驗質量。入房請求階段，用戶關注的是快速看到內容，這一階段的核心關注項是拉流成功率、首幀時長、時延等指標。播放環節用戶關注的是播放是否清晰流暢以及端到端到時延。

音視頻媒體網絡是基于不可靠組件和不可靠互聯網絡，在全球范圍構建大容量分布式系統，來保障用戶確定的實時音視頻互動體驗需求。為解決音視頻體驗質量無章可循、不可衡量、無保障的痛點，基于用戶體驗歷程，從保障的維度范圍我們綜合端、網絡，從傳輸層、媒體層、信令層定義了一套華為云音視頻全網絡體驗規范框架ELA，各個音視頻業務都可以參照這個框架來定義體驗質量。

我們認為“質量”的邊界絕不會僅止于此，一切皆為“序章。

區別于直播體系只關注QoS或QoE環節，我們基于體驗框架ELA以用戶體驗為中心的宗旨設計了一套4層SLA-QoS-QoE-ELA的音視頻體驗指標金字塔體系，每層都包含對應體驗框架定義的傳輸、媒體、信令三種類型，從低向上逐層支撐用戶體驗。每個音視頻業務都可以參照這個金字塔體系定義業務指標。 SLA層定義系統的高可用性（節點可用度、實例可用度、API可用度），將“可用”轉為“好用”的過程需要QoS層和QoE層來保障，ELA層是我們向客戶提供音視頻服務的體驗承諾，是非常嚴謹的指標，只有達到這個指標，服務才是好用的。從網絡端環節和終端環節的每一層打開都包含網絡層、媒體層和管理層，對每一層進行相應的質量評估。以終端媒體層為例，在QoS層，會監控媒體的卡頓率、幀率、碼率，在QoE層，會監控流暢度、清晰度。在ELA層，會監控卡頓達標情況等業務綜合性指標。

以SparkRTC業務為例，基于ELA體系，SparkRTC發布了視鏡服務，可以通過9個維度方面的指標實時監控和洞察分析業務質量情況和發展情況，例如通話監控觀測實時通信指標、體驗監控分析體驗質量、規模監控觀測用量規模、網絡監控實時情況、設備監控判斷內存、CPU情況、異常診斷（基于ELA體系及時發現問題在終端或是網絡）、質量評測。

視鏡服務依賴于網絡和端的監控數據，由用戶行為數據、網絡傳輸面及媒體面數據等綜合分析計算而成。

有了體驗質量框架和指標體系，還需要質量管理過程和技術平臺保障，從技術架構上，支持媒體體驗質量工作涉及音視頻測試技術、云網絡設計、全鏈路監控與分析、智能決策和調度、智能A/B實驗平臺、音視頻專業的運維能力等6方面的核心技術。

下面針對這6個核心能力展開介紹我們做的一些實踐

3.?? 華為云媒體質量優化實踐

之前在研發環節沒有對音視頻體驗質量進行充分測試，導致版本上線后出現了體驗質量問題，有用戶反映出現黑屏、卡頓，經過復盤及思考整個研發環節的短板后，我們構建了專業的音視頻測試服務，具體包括：

現網環境的無參考自動對比測試，替換傳統的手工撥測方式，提高撥測效率。

實驗室環境的體驗全參考評測，基于網絡模型+全參考，全覆蓋測試現網真實場景的體驗質量，解決路測的短板，因為路測無法覆蓋測試現網所有的網絡弱網場景，而有了全參考的環境評測機制，基本能夠模擬現網90%的場景，而且全參考測試出的質量更接近用戶主觀感受。

在測試流程中，我們針對兩個短板設計了解決方案。

自動化持續檢測視頻畫面質量測試：解決了以往在會議場景下只能抽取某一時間點觀察畫質情況的問題，彌補單點抽測質量覆蓋不完整的短板。

音視頻質量測試集成研發流水線：?? 音視頻質量測試集成研發流水線---增加了體驗質量的流水線門禁，通過和上個版本測試結果對比自動驗證體驗質量通過。

產品上線，進入運維周期，首先要具備全鏈路質量監控與分析，對于了解網絡狀況、體驗優化、容量規劃、故障排除等十分重要。全鏈路檢測和分析面臨著四方面挑戰：準確性（監控指標是否完整，定義指標是否合理）、可擴展性（對于監控上千個節點的大容量網絡時，需要具備實時伸縮性）、速度（達到實時監控）、完備性（監控需要覆蓋端到端，從推流到拉流）。

我們設計了三條優化實踐之路：

1、基于云原生大數據湖構建了億級規模音視頻質量監控數據服務價值鏈體系，支撐幾十T業務監控。另外數據湖基于流式計算，能做到毫秒級、秒級、分鐘級的實時監控，解決了可擴展性及速度問題。

2、基于“人、站、流”三維度空間實時監控百萬級對象各項指標，將系統分為人、站、流后基本能夠詳細定義指標。

3、基于端（一方端+三方端）和網數數據進行全鏈路的網絡實時監控與分析，解決完備性問題。下面2個案例分別是直播業務和SparkRTC二個業務的全鏈路監控和分析，直播全鏈路分析場景下，端的數據是結合客戶的三方端數據和我們的一方端網絡數據構建而來，可以監控從主播到觀眾到網絡的整個鏈路。

右側的SparkRTC是基于一方端的數據和一方網絡數據做的全鏈路網絡質量監控，每個節點的QoE、QoS指標都可以進行對比，還可以分析用戶操作，監控網絡的質量。

下面我們從監控的三個維度，用戶、站、流分析打開看一些具體實踐。

首先是用戶體驗監控和分析。在通話過程中，由于用戶、網絡、設備等限制，用戶可能會遇到卡頓、延時、黑屏等問題，此類問題統稱為體驗異常，解決體驗異常之前先要定義體驗指標，不同業務的體驗指標不同，以SparkRTC為例，對進房慢的用戶（5s內入房失?。⒁纛l卡頓用戶（音頻卡頓率≥3%）、視頻卡頓用戶（視頻卡頓率≥5%），進行實時指標監控，檢測到指標異常會觸發告警、同時實時自動診斷技術能夠檢測卡頓原因在于主播端網絡、傳輸網絡還是接收端網絡，如果原因在于端網絡，后續還要對其進行網絡調度及解決。

其次從網絡質量監控分享一些實踐。音視頻媒體網絡是基于不可靠互聯網絡，在網絡優化實踐中，我們遇到了三個困境：

1、研發測試基本是路測，帶著手機去地鐵站、機場等場所，無法覆蓋真實、全量的網絡場景。

2、現網監控缺少基于網絡QoS對卡頓等用戶體驗質量的預測。

3、現網會針對弱網、編解碼做優化算法，但目前優化算法較單一，缺少對真實網絡各種場景的針對性優化。

基于這些困境，我們思考構建網絡模型學習系統，學習現網所有發送端及接收端的QoS數據，之后用于研發的音視頻測試服務、在線體驗自動診斷和在線體驗調控優化。在線體驗自動診斷是在測試某個網絡模型時，這個網絡模型會告知此模型中機場或辦公室場景的大致卡頓率或其它質量指標，此時如果現網來了一段類似的網絡QoS時序，那么就會匹配到此網絡模型上，我們就可以大概知道可能會出現何種體驗問題。在線體驗調控優化是在發現某位用戶端的網絡特別差時，我們會為他選擇弱網場景的優化參數（流控參數或降碼參數）進行適配。

技術上采用基于網絡QoS時序聚類智能學習業務場景網絡模型，先時序特征聚類，后形狀聚類。這里面臨的兩個挑戰，1、每天需要學習現網幾十甚至上百T的QoS數據，通過結合特征聚類和形狀聚類的方式能夠解決此問題。2、每天要學習現網前一天的全量模型，這里有一個增量策略。

從實際使用情況來看，有以下兩個觀點適用于所有業務：1、聚類模型數量呈現顯著長尾效應，針對少量場景模型優化可覆蓋大部分場景（前100個模型能覆蓋95%+場景），2、QoS模型數量呈現亞線性增長，不會新增過多模型，針對已有場景模型優化可覆蓋后續大部分場景。

最后是媒體流內容質量評估的實踐。媒體流在現網傳輸、分發過程中可能出現損傷，引起畫質變差。一般幀率、碼率能側面反映視頻質量，但不等同于用戶的主觀質量評價。目前如PSNR、SSIM以及比較火的VMF視頻質量評估主要是有參考的，我們需要有效的、實時的、無參考的客觀視頻質量評估模型以解決四個方面的問題：質量評估，對視頻質量做出客觀評估，保證最終用戶視覺體驗；編碼優化，評估、優化編碼器質量；質量提升，前處理、后處理、畫質增強對清晰度的影響；成本優化，調節最優的清晰度、節省碼率以及帶寬成本。構建自動化極致體驗優化系統，提升終端用戶體驗。

為此，華為自研構建視頻在線媒體質量評估能力HVQA。HVQA是基于深度網絡學習模型的無參考視頻質量評估，主要解決兩個問題：1、能夠檢測異常內容，比如黑屏、花屏，目前能滿足1080p，30幀的檢測能力。2、能對畫質進行評估，比如清晰度等客觀指標。HVQA已應用在兩個場景中：1、端側視頻質量評估。2、服務側視頻質量評估：在服務端對轉碼視頻流進行視頻內容質量評估。

實際測試效果顯示，異常內容檢測方面，在實際業務測試集上對黑屏、花屏的檢測準確率達100%，召回率達60%，對視頻畫質，如清晰度的測試情況為SROCC=0.8283，PLCC=0.7886，CPU占用增加1.9%，內存占用增加1%。

目前華為云的會議系統已在逐步應用HVQA。

大家平時在體檢時會按照體檢的大致框架一步步進行，框架中包括體檢的指標，也就是系統的組成。我們將體檢思路運用到媒體質量診斷，在診斷網絡之前要先理解網絡，主要做法是基于時空理解網絡，包括理解系統、理解用戶、理解內容，從影響音視頻卡頓的因素看，包括系統（站點之間的網絡時好時壞，邊緣站點有水位，資源有瓶頸）、用戶（接入網絡wifi/4G、本區域和跨區域接入影響）和內容（冷熱流影響，主播端產生內容質量差）等各方面。

基于時空體驗診斷能力，我們構建了一個整個網絡時空孿生世界。主要解決了運維面臨的問題如查找難、定位難、優化難，解決之道是基于數據和算法重新定義媒體網絡運維，首先要感知網絡中的業務類型，業務內容，用戶內容，感知之后基于“人、站、流”構建數字世界。系統站方面主要感知時延、帶寬、丟包、抖動、負荷等參數；視頻流內容方面主要感知質量；用戶人方面主要感知行為、QoE。

數字世界中已有百萬級對象、千萬級關系、億級時序線。

診斷模型的構建策略是分三層來構建整體的能力，最基礎的能力就是構建L0全鏈路網絡拓撲基礎能力，其次是基于L0能力構建基于時空質量因素自動診斷全網體驗問題，最上層是業務分析能力層，支撐體驗指標與業務規模的多維分析，如果上層業務體驗指標發生了變化，通過業務模型、診斷能力，全鏈路能夠快速找到影響因素并進行優化。

接下來介紹在體驗提升方面的一些實踐，實踐包括業務層的全域調度及傳輸層的全鏈路加速。現網存在的很多問題是無法使用單一方法解決，這里有四個問題：多SLA保障問題，成本高昂問題、資源訴求劇增、業務場景融合，這些問題往往都是多業務，多目標的綜合性問題，需要一個數據驅動的云原生媒體網絡決策系統來解決，決策系統需要具備的核心能力是智能畫像（能夠進行QoS預測、帶寬預測、用戶數預測、算力消耗預測），流量調度、算力調度、商業助手（因為所有業務都跑在一張網絡上，涉及到資源復用，需要知道下一位用戶第二天的復用情況。需要從回源率、成本、復用比三個維度進行預測）。

解密多業務多目標全域決策的實施流程，首先從四個維度感知各個音視頻業務，包括健康特征、容量特征、成本特征，質量特征。接著建立特征畫像庫，包括用戶畫像庫、站點畫像庫、網絡畫像庫。綜合以上畫像結合調度算法（接入調度算法、回源調度算法、Full Mesh調度算法、轉碼算力調度算法）支撐用戶體驗的提升及降成本。

通過多目標、多業務的調度技術實踐，在回源率降低20%的情況下，首幀時延還能優化8%，轉碼算力成本降低50%。

下面分享傳輸層全鏈路加速服務。

傳統Internet通過OSPF、BGP等標準路由協議Underlay傳輸，它不感知時延、丟包等QoS故障，導致無法滿足上層業務應用QoS質量訴求。Internet長距離傳輸無法滿足普通TCP類業務QoS要求，因為跨國端的時延基本大于300ms，丟包率超過20%。

我們針對以上問題自研了全鏈路網絡加速服務，在Internet Underlay網絡上疊加Overlay網絡，實時感知每條鏈路的QoS（時延、丟包率），選擇最佳Overlay路徑流量轉發，從而提供相應的QoS承諾。

基于全鏈路傳輸加速服務，應用于國內RTC加速場景，從測量數據上看，ADN選擇的路徑時延要小于級聯架構組網下RTC的時延，在極端情況下對比更明顯。部分路徑優勢非常明顯，如鄭州到濟南，從50ms提升至10ms以內。應用于海外加速效果，時延加速在Internet傳輸的幾百毫秒的基礎上平均提升20%，全球時延在200ms以內，消除了90%的丟包場景。

最后分享我們在重大事件運維保障的一些實踐，如保障國家級重大會議或直播賽事，保障挑戰很大，包括時間緊，任務重，保障方案復雜，保障壓力大，還要做到零事故、零中斷、零卡頓，零花屏。通過上百個項目的沉淀，我們將保障實踐總結為一個高可用平臺加6個保障DNA，高可用平臺是基于云原生基礎設施提出一個高可用架構，同時建造穩定的音視頻網絡系統及豐富的故障管理能力。DNA主要覆蓋需求交付、整體協調、全球覆蓋、系統高可靠、立體演練。系統高可靠包括雙平面保底方案，確保極限場景下可用；媒體資源VIP保障，資源隔離，專屬使用；關鍵風險識別、應急預案制定并演練。立體演練包括全流程演練，問題日清日結；同聲傳譯、主會場屏幕顯示、掌聲等關鍵場景多場次演練并優化方案；數字化遠程運維平臺，演練及時監控，效果和問題分析。

4.?? 總結與展望

最后，總結下今天分享的內容

1、音視頻發展的兩個需求（網絡感知，FullMesh化；算力重構、多業務融合、資源復用）和四大挑戰（用戶體驗優化手段少、多場景客戶端QoS保障難、降資源成本難、查問題定位難）。

2、音視頻體驗質量解決之道：

1）業務策略，建立面向不同媒體業務場景的體驗質量體系；

2）端到端的質量管理過程，體驗質量貫穿媒體業務的設計、研發、運維全生命周期；

3）核心技術實踐，音視頻質量測試服務、全鏈路質量監控分析、智能決策與全域調度、全鏈路智能加速等。

展望未來，當元宇宙時代出現時，怎么定義音視頻體驗質量規范?；诙?、邊、云時空數據協同，如何做到多業務、多目標、多客戶的綜合決策和千人千面的用戶體驗。這兩點都以上是本次的分享，謝謝！

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