廖振松

（中國移動通信集團湖北有限公司，武漢 430023）

視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法研究

廖振松

（中國移動通信集團湖北有限公司，武漢 430023）

在移動互聯網時代，視頻業(yè)務對用戶的業(yè)務體驗和客戶感知提升具有舉足輕重的影響。移動運營商建立了互聯網業(yè)務的QoS考核體系，實現對互聯網業(yè)務的質量監(jiān)測與實時質量分析。LTE的部署，對視頻業(yè)務的質量分析帶來問題與挑戰(zhàn)，如質量感知手段難以體現視頻質量感知劣化、視頻質量劣化定位困難等?；诖?，本文提出了一種視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法，具備良好的視頻劣化發(fā)現能力，可有效提升視頻流量本省率和視頻質量問題定位能力。

互聯網資源管理；視頻業(yè)務；用戶感知

在移動4G時代，互聯網業(yè)務以指數級的爆炸式速度在增長。隨著互聯網業(yè)務的發(fā)展，用戶隨時隨地方便訪問數據資源的需求日益迫切和普遍，互聯網資源質量直接影響到用戶訪問體驗，用戶上網時長、付費套餐額度大小，以及用戶與運營商的粘合度等方面。隨著互聯網業(yè)務的井噴以及LTE的大范圍部署，傳統的互聯網業(yè)務感知分析呈現出一系列不足，特別是在視頻業(yè)務方面，如質量感知手段難以體現視頻質量感知劣化、視頻有限服務原則難以體現等。針對這些問題，本文從現網實際情況出發(fā)，結合多年的互聯網業(yè)務與視頻業(yè)務分析經驗，提出了一種視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法，并建立了配套的分析系統。通過算法的落地，可有效實現對良好的視頻劣化的發(fā)現，提升視頻流量本省率，提升視頻業(yè)務質量定位能力等。

1　互聯網視頻端到端質量分析的不足

作為互聯網的主流業(yè)務，視頻業(yè)務在用戶業(yè)務感知中占據重要地位，2014年5月湖北移動視頻業(yè)務流量占總流量達到41.75%，無線業(yè)務視頻業(yè)務流量占比達到8.02%。隨著LTE的持續(xù)深入部署，視頻業(yè)務占比呈現上升趨勢。然而，熱點視頻業(yè)務質量感知直接影響LTE網絡感知，對視頻業(yè)務端到端質量的分析存在以下問題。

1.1質量感知手段難以體現視頻質量感知劣化

部署全省的質量撥測手段無法有效提前發(fā)現用戶視頻感知類投訴。簡單的按業(yè)務統計視頻業(yè)務質量變化無法體現視頻資源調度異常問題，無線視頻投訴預見率（投訴預見率=質量管理系統發(fā)現的與投訴相關的質量問題次數/用戶感知類投訴次數）小于30%。

1.2視頻質量劣化定位困難

視頻質量劣化關系到網絡、資源、用戶等多方面原因，視頻質量劣化分析與網絡、資源質量分析關聯度低，很難定位到具體節(jié)點。

1.3視頻有限服務原則難以體現

不同清晰度、不同視頻類型對下載速率有極限要求，作為網絡服務提供商，當服務質量高于視頻業(yè)務需求質量后，用戶感知沒有實質提升。對用戶質量的優(yōu)先服務可以在服務質量與成本間找到合適的平衡點。

針對視頻業(yè)務質量評估與分析以及快速定位視頻質量劣化問題，湖北移動通過構建互聯網視頻端到端質量多維度評估算法以及端到端質量評估系統實現質量自動評估、問題快速定位、資源合理調度。主要有以下應用。

（1）構建視頻質量兩段四部評估法：對熱點視頻端到端質量評估、問題定位，主要分為資源定位、端到端評估兩段，資源爬取、流向分析、質量評估、端到端分段評估四步方法開展。

（2）形成視頻業(yè)務質量基線：分業(yè)務、分清晰度形成不同視頻的最佳質量基線。

（3）構建多維度視頻質量評估算法：以時間、接入類型、流量占比等維度構建視頻質量整體評估方法。

（4）搭建了視頻業(yè)務自動評估系統：固化算法到互聯網流量管理平臺，形成視頻質量自動評估、自動定位。

2　互聯網視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法

針對視頻業(yè)務質量，湖北移動已具備針對業(yè)務質量、業(yè)務流量分布、資源分布的監(jiān)測與分析能力，其中業(yè)務質量的監(jiān)測與分析，由DPI（深度分組檢測）、撥測系統、GN信令分析系統等進行實現；流量分布部署在DPI、DFI（深度/動態(tài)流檢測）、Gn信令分析系統；資源分布通過網絡爬蟲、撥測系統、DPI系統進行分析，形成了面向業(yè)務質量呈現、資源視圖呈現的基礎分析能力，為視頻質量評估建立基礎。

湖北移動互聯網視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法的實現過程如下。

2.1流程建立

基于現有的分析系統，建立了視頻業(yè)務端到端質量評估“兩段四步法”，對整體視頻資源質量構建了評估流程。

（1）資源爬?。豪觅Y源爬取系統及互聯網撥測系統形成無線用戶熱點視頻資源的基礎分布位置。

（2）流向分析：利用資源爬取的資源分布位置，通過DFI及DPI系統形成熱點視頻到各個資源點的流量分布，根據流量占比形成對資源權值評估。

（3）質量評估：建立熱點視頻分清晰度質量分析基線。通過質量評分算法結合基線形成熱點視頻的評分通過綜合評分方法獲得某熱點視頻業(yè)務的整體評分。

（4）端到端分段評估：形成端到端網絡質量評分基線。通過端到端質量評估，逐段分析評分，分析影響無線用戶熱點視頻質量問題。

2.2整體評估框架

針對視頻質量評估流程，建立了基礎的多維度視頻質量評估框架，通過底層數據采集，形成流量成本、業(yè)務質量、網絡質量多方面評估得分，綜合形成對視頻質量的綜合評估，形成調度決策、優(yōu)化決策及定界決策，如圖1所示。

圖1　視頻業(yè)務診斷優(yōu)化整體示意圖

圖2　多維度指標集示意圖

2.3建立多維度指標集

在指標集構建上，分為用戶、時間、流量流向、區(qū)域、網絡、業(yè)務等6個指標維度進行統一搜集、分析，形成視頻業(yè)務整體指標集，如圖2所示。

2.4形成視頻業(yè)務質量基線（如表1所示）

對視頻業(yè)務，按照不同視頻類型、不同清晰度制定基礎質量要求，相應的業(yè)務質量及網絡質量均有最優(yōu)服務上限，超過上限用戶感知將不再增加，通過基礎業(yè)務質量及網絡質量基線的制定，可以將指標與用戶感知建立合理的聯系。

（1） 關注點：不同清晰度片源正常播放對網速的要求。

（2） 優(yōu)值基線：網絡不限速，帶寬充足的情況下，視頻對帶寬的消耗。

（3）中值基線：逐漸降低網速，視頻能夠流暢播放的極限值。

2.5制定視頻質量擬合算法

根據基線值，對實際撥測質量進行擬合評分，指標計算從人的感知出發(fā)，設定優(yōu)值門限、中值門限、劣值門限，優(yōu)于“優(yōu)值門限”為100分，“中值門限”為60分。“劣值門限”為0分，中間區(qū)間采用函數擬合計算。KPI得分換算是從KPI指標值到KPI指標分數的計算過程。

從客戶感知上來講：

（1）優(yōu)值定義：在業(yè)務KPI值優(yōu)于一定值時就無法再感知業(yè)務質量差異，定義該值為業(yè)務KPI最優(yōu)值，KPI得分為100分。

（2）劣值定義：在業(yè)務KPI值劣于一定值時就無法再感知業(yè)務質量差異，定義該值為業(yè)務KPI劣值，KPI得分為0分。

（3）中間值定義：對于大于0分， 小于100分的情況，一般采用線形來擬合，中間值得分為60分，該指標值能夠滿足業(yè)務正常訪問的基本要求。

通過基礎質量評估算法得到基礎質量得分，根據資源流量流向占比獲得資源權重、根據質量時段獲得忙閑時權重，整體評估獲得視頻業(yè)務質量得分。同時根據資源、核心網、接入網等多段位置質量評估，進行問題定界。視頻業(yè)務整體得分計算方法匯總如圖3所示。

表1　互聯網視頻業(yè)務質量基線表

圖3　視頻業(yè)務整體得分計算方法匯總

2.6實現平臺支撐

通過算法確定，將整體視頻評估流程進行支撐系統固化，實現對視頻業(yè)務質量實時評估、自動定位。視頻網站忙閑時質量得分展示如圖4所示。

圖4　視頻網站忙閑時質量得分展示圖

3　結論

視頻業(yè)務的質量分析與提升，一直是互聯網業(yè)務研究的重點。視頻業(yè)務端到端質量提升工作，在湖北移動的互聯網管理中，具有重要地位，獲得了企業(yè)的一致好評與高度認可。視頻資源質量評估算法基于DPI/DFI、質量撥測系統、爬蟲系統等基礎互聯網資源相關管理系統，項目的可移植性強，易于部署，適合推廣，引入成本低廉。基于算法的系統自投入運營以來，取得的效果主要體現在：

（1）提升視頻流量本省率：通過對省內視頻資源的評估和合理調度，視頻業(yè)務流量本省率達到84%以上。

（2）視頻劣化發(fā)現能力：通過算法平臺實現，無線熱點視頻投訴預見率達到50%以上，實現了主流視頻業(yè)務端到端質量劣化的及時發(fā)現。

（3）視頻質量：完成了搜狐、愛奇藝、樂視3個視頻質量的問題發(fā)現及優(yōu)化。整體提升達到30%以上。

（4）視頻質量問題定位能力：通過分段自動評估，實現視頻質量劣化快速定位，定位時長由6 h降低至1 h以內。

下一階段，將從兩個方面展開工作，一是繼續(xù)開展算法方面的理論研究，進一步提升質量分析的效率；二是從應用角度出發(fā)，對算法和系統進行推廣，如通過專利、創(chuàng)新成果來實現成果的落地，通過其它互聯網業(yè)務的分析來進行效果體現與對外展示。

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Research on multidimensional estimation algorithm about end-to-end QoS of video service

LIAO Zhen-song
（China Mobile Group Hubei Co.， Ltd.， Wuhan 430023， China）

In the era of mobile Internet， video on the user's business experience and customer perception plays a decisive infl uence. Mobile operators build the QoS of Internet service assessment system， implementation of quality monitoring and real-time quality analysis of Internet business. LTE deployment brings difficulties and challenges to the video quality analysis. Based on this， this paper proposes a multidimensional video service end-to-end quality assessment algorithm， good video found degradation ability， can effectively improve the video fl ow rate and video quality problem positioning capability to the province.

Internet resource administration； video service； customer perceptive value

TN919.8

A

1008-5599（2016）10-0008-05

2016-09-16

* 中國移動集團級一類科技創(chuàng)新成果，原成果名稱為《互聯網視頻業(yè)務端到端質量多維度評估算法》。