高级视频流的最佳实践，第5部分:性能测试
OTT分销商发现，即使是在线视频质量上看似很小的故障，也有可能破坏结果. 在竞争激烈的市场中，观众对糟糕的表现几乎没有容忍度，他们维持全面质量控制(QC)的能力已成为关键任务. 了解消费者对其服务的反应是至关重要的, 而确认广告效果执行的能力对于底线来说正变得越来越重要.
满足质量控制要求是一项艰巨的任务, 给定任何给定流场景中涉及的应用程序和接触点的范围. 发布者需要了解影响内容流的所有内容, 从初始处理到最终用户回放. 他们必须能够轻松地评估回放的有效性, 包括广告和支持DVR和时移的应用程序.
这篇文章探讨了监控, 分析, 以及其他对于实现理想的流媒体性能、产生最佳观看体验和财务回报至关重要的最佳实践.
全面可见性从遥测开始，收集从第一英里到客户端用户体验的有用信息. 这需要及时协调数据馈送，以加快对性能问题的分析并缩短缓解问题的时间.
为黄金时段做准备
无论是准备推出OTT视频服务还是大型, 直播事件, 计划和协作的重要性怎么强调都不为过. 内容提供商应该考虑与其视频工作流和内容交付网络(CDN)提供商紧密合作，以确保对服务目标有共同的理解. 各方都应该协同工作来测试集成, 开发和部署备份计划, 清晰地识别和定义角色和职责.
除了, 内容提供商应该考虑对包括所有应用在内的整个视频工作流进行负载测试, 网站, 以及主要合作伙伴. 这验证了工作流已准备好处理大规模受众，并有助于确保查看者能够在任何给定的用户界面中找到他们想要的内容. 这种类型的测试可以识别体系结构中的潜在弱点，并在问题影响查看者之前提供缓解问题的机会.
监控内容准备
必须监控内容准备过程中的每个步骤，以便在问题导致中断之前识别问题. 应适当分配工作负载，以避免转码器过载并确保质量, 延迟预期与内容提供者设置的目标相匹配. 期望可能会有所不同，这取决于用例是否需要提供优先考虑高质量延迟的1080p甚至4K UHD流，而不是最重要的低延迟和分辨率可以略微降低以满足延迟目标的场景.
全面的监测将确定转码器是否在设定的质量和延迟边界内运行, 哪些可以从转码器提供的数据中得出.
内容提供商应该对其备份编码器应用相同的可见性，以确保输出保持其延迟和质量水平. 监视所有服务器的输入对于识别需要切换到备份的情况至关重要.
监测第一英里分布
维持第一英里的质量控制需要持续的性能监控和分析. 这有助于确保内容提供者可以在主要工作流发生中断之前激活编码器和摄取网络之间的备选冗余路径. 对第一英里性能的可见性可以深入了解延迟和数据包丢失对视频质量(启动时间)的影响, rebuffering). 它还可以根据这些级别调整缓解响应，并确定在摄取点是否达到源编码器输出质量级别. 第一英里内的任何重大问题都可能导致回放过程中的问题, 使得这一领域的质量控制对OTT提供商至关重要.
最佳实践是直接从编码器和摄取网络中提取性能和视频质量信息，以确保对第一英里的持续监控和分析.
监控CDN性能
下一步是CDN提供商在网络中维护质量保证. 这需要集中访问来自所有组件的数据和有关特定内容流的近乎实时的信息. 目标是主动识别网络拥塞，在问题发生之前缓解问题.
CDN提供商应该提供服务器端对网络性能的洞察，包括:可用性, 来自边缘服务器区域的性能或吞吐量, 交通卷, 和HTTP状态码. CDN应该有能力使用这些信息来确保流量畅通无阻. 提供商还必须与其客户共享相关数据, 通常以各种方式，包括仪表板和/或门户, 日志。, 和api.
回放、测量和分析
Capturing what transpires at playback on every device is vital not only to determining whether video streams are delivering the anticipated quality of experience (QoE); it’s also essential to assessing the appeal of content and whether ad placements are properly executed. 在回放时充分利用客户端数据收集的潜力, 提供商必须能够依靠播放器技术和集成分析软件来聚合和处理数据，同时遵守当地和地区隐私法.
具体地说, 用健壮的, 完全缩放回放监控和测量系统到位, 分销商可以:
- 从反映游戏尝试的数据中评估用户体验的质量, 启动失败, 启动时间, 视频可用性, 比特率, rebuffering频率, 和持续时间
- 确定观众参与度和基于观众的次优QoE容忍度阈值, 戏剧, 玩的时间, 放弃率, 毕业率, 比特率, 和rebuffering;
- 通过使用与帐户信息相关的播放数据来开发基于访问和播放历史的配置文件，更好地了解他们的观众;
- 按地理位置、设备、连接速度、ISP、视频长度等过滤数据;
- 通过验证广告位置和适当的播放来支持广告, 并应用观众参与指标来衡量收视率.
在所有情况下，分销商必须能够将数据流集成到他们的分析工作流程中. 来促进这些集成, 编译后的数据, 应该提供常用的开放接口(api).
数据分析
分销商使用从交付链中提取的数据的能力取决于可以优化的分析能力，以解析和提取相关数据. 首先也是最重要的, 提供商可用的工具必须通过将回放中暴露的任何问题与来自整个分销链的数据关联起来，从而帮助识别根本原因.
监控和分析工具需要足够灵活和快速，以提供能够快速识别高级趋势和性能阈值的报告. They should also have options to drill down in granular detail; for example, 检查总数而不是平均值, 或者跨不同的可定制维度分析数据.
说到广告, 报告需要验证位置的准确性, 无缝转换和从广告中断, 还有在休息时间保持直播的观众人数. 回放分析对于向内容提供商提供客观检查第三方指标的准确性以验证广告效果也是必不可少的.
商业流媒体业务的风险太高，不能听凭运气. 内容发布者需要确信他们所提供的内容能够满足观众的期望. 实现这一目标的关键部分是建立强大的监控和分析能力，以便从头到尾对内容交付进行可见性.
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