快手在大数据驱动下的直播体验优化
2020-02-27 548浏览
- 1.快手在大数据驱动下的 直播体验优化 演讲人 罗喆 2017-07-08 1
- 2.个人简介 罗喆 快手视频技术部 • 移动直播系统的构建和调优 • 基于大数据的直播质量监测系统 • 音视频传输协议优化 2
- 3.目录 • 快手直播业务简介和面临的问题 • 直播全链路质量监控和大数据处理Pipeline • 几个数据驱动的体验优化案例 • 挑战与规划 3
- 4.快手直播业务的特点 2017风口仍在 流量集中 精细优化 普通人直播 场景丰富真实 用户分布广 规模大 多CDN 矛盾统一的目标：! 更清晰 vs 更流畅! 首屏秒开 vs 低延时 4
- 5.快手直播业务的特点 5
- 6.快手直播面临的问题 • 体验问题多且杂 • 多CDN协调 • 网络环境错综复杂 6
- 7.系统性优化的方法论 • 痛点的优先级 • 数据驱动 • 规范化流程 7
- 8.痛点优先级 不能忍的 播放失败 绿屏 & 黑屏 音画不同步 跳帧 & 帧率低 还能看的 卡顿 首屏 清晰度 延时 8
- 9.数据驱动的优化方法论 识别痛点 制定优化方案 灰度验证 / AB测试 全量上线 数据监测机制 9
- 10.快手直播全链路质量监控 10
- 11.直播系统框架 推流端 预处理 播放端 解码 传输 （CDN） 采集 编码 播放 同步 11
- 12.SDK推流端质量评价 分辨率 帧率 机型 系统 摄像头 CPU占用 内存占用 视频前处理 去噪 美颜 特效 视频客观质量 帧率 码率 丢帧数 卡顿次数 视频编码 硬编 软编 参数 协议封装 麦克风 音频前处理 去噪 变声 耳返 音频编码 编码参数 码率自适应 源站 源站运营商 源站地理位置 采样率 声道 12
- 13.SDK拉流端质量评价 帧率 节点运营商 地理位置 ping值 cdn边缘节点 开播缓冲区长度 卡顿次数 卡顿时长 http-flv 同步 接收缓冲区 DNS解析 首包时间 发送端至接收端延时 首帧时间 视频解码 音频解码 播放 同步检测 13
- 14.快手直播质量数据处理Pipeline 14
- 15.快手直播质量数据处理Pipeline 数据采集 数据缓存 Kafka 数据分类/处理 数据索引/展示 Flink Elastic Search&Kibana APP APP APP APP APP Hadoop Hive 15
- 16.用户体验质量（QoE）数据可视化监测 直播同时在线人数 同时直播房间数 08:00 12:00 16:00 08:00 20:00 12:00 16:00 20:00 直播跳出率 16
- 17.服务质量（QoS）数据可视化 17
- 18.服务质量（QoS）数据可视化 南海 诸岛 18
- 19.QoE & QoS 房间同时在线人数 进入房间人数 实时带宽 退出房间人数 19
- 20.QoE & QoS 各节点进入房间人数 各节点退出房间人数 20
- 21.CDN标准化管理 多CDN 各CDN架构不同，策略不同 需要统一的质量评价标准 测试工作需要覆盖全部CDN 核心指标质量监控自动化 CDN侧也需要能主动跟进质量问题 提供客户端数据，联合调优 21
- 22.快手直播系统优化案例 22
- 23.GOP0 GOP1 GOP2 CDN / CDN
- 24.开播跳帧优化 CDN1 推流 CDN2 开播前10s跳帧时长 CDN2 24
- 25.开播跳帧优化 bufferlimit = 5s 4.5sGop0:2s'>Gop0:2s
