掌控内容空间的最后一公里——电信运营商如何转型为内容消费的主导者

李 昕 杨 宇

1 北京邮电大学 北京 100876

2 中国联通研究院 北京 100032

在OTT[1]时代，内容消费及相关产业是互联网以及移动互联网的主要营收来源之一，这一领域最为活跃的主体是利用电信运营商的宽带网络运营各类OTT业务的互联网企业，如国外的谷歌、苹果、Skype、Netflix，国内的腾讯、CNTV、百视通、华数等，电信运营商反而被边缘化为廉价的管道提供者。在OTT时代，电信运营商所面临的困境恰好折射出整个IT产业在迅速崛起以及旧的生态系统被颠覆过程中所必然经历的失衡状态。电信运营商失去食物链顶端地位似乎对于互联网企业是一个利好，但作为整个IT产业的基础设施，电信运营商的式微虽然能够在短期内让渡一部分传统的利润空间，使利益版图的划分由一极走向多极，但并不能给IT产业的升级提供可持续发展的源动力。在OTT时代，无论是OTT服务提供商还是用户，对于网络基础设施和带宽的需求和依赖性将会大大超越此前的任何时期，而电信运营商在转型期所面临的困境，也表明传统的严格按照上下游区分的产业链模式正在被改变，仅仅依靠提升有线和无线传输能力已经不足以让电信运营商维持高利润和高增长。

目前有关OTT时代电信运营商转型之道的主流方案包括两类，第一类是开展智能管道[2]业务，通过更好地服务于OTT服务商来增加营收，第二类是与OTT服务商开展同质化竞争，直接转型为OTT服务提供商。本文将在这两个维度以外，从主动掌控内容空间的角度讨论电信运营商的应对策略，提出一种将电信运营商从内容消费的旁观者变身为参与者和主导者的方案。

1 OTT时代电信运营所面临的挑战

OTT时代电信运营所面临的挑战来自于业务和网络两个方面，而应对挑战最大的障碍则是以网络为中心的经营模式。

业务方面，在移动互联网的推动下，通信行业已由电信运营商主导的单一电信业务演化为两个独立业务形态：电信业务和在线业务。电信业务即固定和移动语音业务以及SMS、MMS业务，这些业务构成电信运营商的主要收入来源。电信业务在经过了上世纪90年代至今的高速增长之后，尽管仍然保持着总体增长的态势，但增长率已经开始明显放缓，即使是增值业务的增长也不能抵消电信运营商总体收入增长乏力的趋势。2013年中国移动前三季度净利润为915亿元，同比下滑1.9%，这是中国移动上市以来首次出现利润下滑的情况，也被业界认为是电信运营商盈利模式的拐点。与电信运营商的传统业务所呈现出的下降趋势相比，在线业务(即OTT业务，如微信、微博等业务)却呈现爆发性的增长。

网络是电信运营商的核心资产，而网络资产的核心是带宽。电信运营收入的多寡，很大程度上取决于对用户流量模型以及带宽复用模式的准确把握。OTT业务、尤其是基于移动互联网的OTT业务的快速增长，在短时间内深刻改变了传统的用户行为模式，使24小时在线成为一种常态，并极大地改变了网络流量模型，甚至使上下班通勤这个传统的话务量空闲时段也成为流量的高峰期。这些巨变使电信运营商长期依赖的话务量模型、流量模型以及建立在这些模型之上的收费模式与实际情况脱节，不仅导致运营商利润率下滑，而且令用户体验下降，成为引发“假宽带、全球最贵资费”等一系列争议的重要原因之一。

运营商长期秉持的以网络为中心的经营模式是导致上述困境的一个重要原因。这种以相对静态网络特征为基础的模式，只有在用户和业务具有较为稳定的长期规律特征时才能够获得最佳的网络资源利用率。在OTT时代，变化不仅更容易发生，而且变化本身更迭的周期也大大缩短，这种以重资产为核心的经营模式反而构成了运营商转型的最大障碍。

2 电信运营商在OTT时代所面临的机遇

OTT业务可以划分为面向通信和面向内容两大类。通信类包括微信、Skype、QQ等提供的点对点语音和消息服务，此类业务对传统的电信运营构成了最为直接的威胁。内容类包括视频、音频、新闻等媒体类服务，包括百度音乐、QQ音乐、优酷、爱奇艺等音视频网站以及CNTV、百视通、华数、南方传媒等内容提供商。内容服务以视频为主，目前互联网视频流量每年增长34%，无线视频流量年增长率90%。在不久的将来，视频流量占整个互联网带宽的比重将超过90%[3]，互联网绝大部分带宽都在为视频服务。因此，在OTT时代，对于电信运营商而言，对内容空间进行有效地干预和掌控具有两方面的意义。1)使电信运营商在优化网络带宽资源利用率以及利润率方面获得更大的主动性；2)直接干预OTT服务并获得盈利能力，改变廉价管道的不利位置。

内容空间的两大核心要素是用户和内容。与OTT内容服务提供商相比，电信运营商的劣势在于缺乏内容制作、推广方面的基础和经验，与CDN、网络缓存服务提供商相比，运营商缺少内容推送的技术基础。但电信运营商所拥有的用户信息以及用户行为数据的丰富性和全面性却远远超过任何OTT服务提供商。这就意味着电信运营商即使不直接参与OTT业务，也能够获得三方面的优势。

1) 获得内容流行度在时间和空间上的最细粒度分布情况，对用户的内容消费趋势进行更为准确的分析和预测，为内容推送以及相关广告推送提供更为精准的决策依据，从管道提供商跃升为内容服务咨询商。

2) 通过对用户内容消费行为的持续测量和分析，获得更为精准的流量模型及其未来变化趋势，以便对网络中带宽、存储等资源进行更加精准和细粒度的分配和调度，提升网络资源的复用度。

3) 利用自身网络基础设施带宽资源充足、数据中心覆盖率高等巨大优势，以及直抵末端用户的接入网络，直接提供高渗透CDN和内容缓存服务；一方面有效降低骨干网带宽压力，提升用户体验和满意度，解决用户抱怨宽带不宽所引起的一系列问题；另一方面，有效控制内容空间的最后一公里，建立起以用户行为特征全面刻画为核心的主动内容推送和广告投放体系，由网络服务提供商变身为内容服务接入商，直接参与内容消费的收入分配，打开新的盈利空间。

上述优势建立在电信网络现有的设施和技术基础之上，易于平滑过渡，不需要运营商通过急剧转型进入不占优势的内容制作发行领域，而且能够获得与现有OTT业务更为紧密的双赢共生关系。而实现这一方案，需要一套完善的技术创新体系作为后盾，建立以用户大数据为中心的内容服务体系。

3 以用户大数据为中心的内容服务体系

云计算、云存储、网络虚拟化是当前最受瞩目的技术，主流的OTT内容服务几乎都建立在云化平台之上。云化平台的优势在于两个方面。1)能够更有效地组织调度网络、存储、计算等资源，使资源的分配与服务的部署匹配，提升资源复用度；2)能够更有效地部署服务，使服务能够在大的时间和空间范围内快速响应用户的请求。

发挥上述优势的核心在于有效的控制策略，而控制策略的正确性和效率则取决于决策的依据是否充分。OTT内容服务皆以用户为中心展开，因此获取完备的用户数据至关重要。

人们通常认为，OTT服务提供商在用户数据的获取和分析方面占有绝对的优势，而电信运营商则不具备这方面的技术能力和行业基因。就细分领域和单一维度而言，这种判断不无道理，但从全维度、全时空的角度看，却有失偏颇。例如优酷、爱奇艺、PPLIVE等视频网站的视频类型以及客户群体偏好均存在差异性，并非完全同质化，而且各个视频网站所能收集的用户数据集中于观看行为，对于用户在其他维度的观看偏好、观看视频以外的网络行为信息以及其他视频网站的用户信息采集乏力，因而在精确刻画用户特征方面面临天然的障碍。而电信运营商却可以凭借对网络以及用户信息的高度掌控能力，利用深度包检测、移动终端定位等技术，获得用户行为特征以及用户间关联特征的全时空、全维度信息，而不仅限于某一特定领域或某一类特定行为。在固定网络中，OTT服务提供商面临更大的用户个人、位置等信息壁垒，而这些信息对于电信运营商的透明度就要高得多，这是网络拥有者所具备的天然优势。通过与互联网电视牌照商等OTT内容提供商合作，利用自身的网络优势，电信运营商完全有可能把OTT内容服务发展成为另一个重大战略性产品。发挥上述优势需要以用户大数据为中心建立网络资源和内容调度技术体系，该体系由两套相辅相成的系统支撑。

3.1 以用户网络行为特征分析为导向的网络资源组织调度系统

该系统中面向网络设备的控制部分仍然沿用现有网络管控系统中的配置、计费、故障、性能、安全管理技术手段。或者说网络管理策略的执行部分无需修改，但网络管控策略的生成需要由依赖人工经验转变为对用户带宽消费行为大数据的分析，从用户、群体、区域等不同粒度掌握流量分布和演化特性。传统的流量特征分析技术，并不涉及IP包中的内容，因而分析的重点是对历史流量特征进行提取，并利用长周期特性进行宏观的未来走势判断。但在OTT时代，用户的内容消费行为更具有爆发性特征，传统的流量建模技术无力预见短期的流量波动，而通过对用户流量、协议、内容的综合分析，运营商将有可能建立用户内容消费特征模型，进行更为精准的流量预测，对网络资源进行更为精细的部署，提高应对突发流量高峰的能力。

3.2 基于用户偏好预测的深度内容推送系统

热门内容推荐以及CDN是提升OTT服务质量以及用户黏性的关键技术。内容推荐建立在大量用户观看行为分析的基础上，而CDN则是通过将内容推送到边缘网络提升应对并发请求的能力，二者的效能取决于用户网络行为分析预测以及内容推送的广度和深度。对于OTT服务提供商来说，内容的推荐和推送分别发生在内容空间和网络空间，是两个完全分离的过程，而电信运营商则有可能利用自身优势将二者融合，在内容服务方面形成新的优势。

3.2.1 基于用户网络行为时空关联特性分析的用户偏好预测技术

电信运营商对用户偏好的预测可以建立在全维度、全时空基础之上。除了内容消费行为以外，用户的位置、通信等信息亦可用于刻画更为精准的个性特征以及群体特征，并以此为基础获得用户自身以及不同用户、群体之间的时空关联特性，用于进行更为准确和长期的预测分析。

时空关联性是用户行为的一项重要特征，基本内涵包括两个方面。

1) 特征接近的个体、群体之间更容易相互影响，即使这些群体在地理上分散，仍然会表现出趋同性，而这种趋同性在时间上的不同步特征为预测提供了天然的便利条件。

内容推荐的关键在于根据用户特征预测热门内容。热门内容的涌现在时间和空间上具有差异性，这种差异性主要体现为截然不同的内容，但另一方面，具有全局特征的大度值内容，在涌现的过程中更多表现为涌现时间和空间上的多样性，这种多样性的背后，隐含着时空关联性规律，对这种关联性规律进行挖掘，将为提高推荐的准确性和前瞻性提供新的可能。

由于不同地域用户群体感兴趣的大度值内容并非截然不同，某些区域、群体乃至个体之间可能具有较大的相关性和趋同性。在热门内容形成的过程中，某些区域、群体或个体有可能成为触发点和引领者，这就是相同内容在不同地域形成热度过程所具有的时间不同步特性。因此运营商可以利用自身网络的广泛覆盖特性，通过分析大量离散区域在热门内容上的关联性，实施提前预测和推送，提升时效性、前瞻性。

2) 个体用户在不同维度上的网络行为具有相关性，通过多维分析，将有可能获得个体用户不同类型网络行为之间的时间和空间关联特性，对用户个体偏好进行更为准确的预测。

传统的OTT内容提供商往往通过采集和分析终端应用软件所收集的用户行为数据对用户特征进行分析和预测。但用户在单一内容维度上的行为往往受到社会、政治、消费、收入、好友等因素的综合影响，因而OTT提供商所能进行的推荐往往面临准确性和个性化瓶颈，更倾向于按照少数服从多数原则对内容推荐的次序进行调整。而电信运营商尽管在单一维度上能够获得的用户行为数据粒度不及OTT服务提供商精细，但可以利用对用户上网、通话等行为数据的全维度采集能力，刻画用户的全方位行为特征以及社交特征，实现真正个性化的用户行为分析和内容偏好分析，使用户终端在内容呈现方面因人而异、因时而异、因地而异成为可能。利用这种优势，电信运营商可以为OTT内容服务商提供高附加值的咨询服务，甚至直接进入OTT运营领域。

3.2.2 基于用户偏好预测的深度内容推送技术

电信运营商通过将缓存服务器部署于核心网和接入网，将有可能在真正意义上将内容空间渗透到用户网络的最后一公里，实现内容空间和网络空间真正意义上的无缝衔接。

服务器和带宽资源瓶颈是OTT服务商面临的两个主要问题，解决问题的途径包括两类：CDN[4]和流量缓存技术[3]。CDN主要面向内容发布者，通过在现有的Internet中增加一层新的存储网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的内容服务器内，提高用户访问网站的响应速度。流量缓存技术则面向带宽资源紧张的网络运营者，通过监测用户流量获取应用层内容数据并缓存到本地服务器，以便其他用户访问同样内容时可以直接就近提供，同时根据对用户访问量的动态统计对缓存内容进行维护。以存储换带宽是CDN和流量缓存技术的共同特征，但受到带宽租用费的制约，国内主要的CDN服务商也只具备在主要城市部署内容服务器的能力。流量缓存技术尽管不需要额外租用带宽，但用户服务请求命中率取决于人群和地域覆盖的范围，而且通常不超过35%[5]，只有在大学这种用户高度同质化的网络中，才有可能提升到80%以上[6]，因而大部分部署在省市一级。因此，无论是CDN还是流量缓存，对内容的推送能力都远远达不到最后一公里范围。

随着移动互联网的迅猛发展以及4G时代的到来，移动终端的带宽需求将出现爆发式增长，单纯寄希望于网络扩容只能继续强化电信运营商廉价管道的不利地位。在必要的升级和扩容之外，用户流量本地化将是解决带宽难题的有效途径。但是，与传统的CDN、流量缓存技术不同，电信运营商可以利用自身的网络优势，基于对用户网络行为的时空关联分析，通过将内容缓存服务器前置到固网和移动通信网络的接入侧实现真正意义上的内容流量本地化，通过主动推荐引导用户的内容消费行为。

在这一技术架构下，内容缓存服务器将直接部署在移动网络基站、核心网节点以及固网的接入网，其中部署在固网接入侧的缓存服务器可以直接利用运营商现有的电信机房服务器资源，而在移动网络中部署缓存服务器则需要增加新的设备并对现有的移动通信业务建立/释放信令流程进行修改。以LTE核心网[7]为例，由于LTE网络不属于任何形式的PDN，因此不会部署内容服务器，无论是CDN还是流量缓存服务器，都只能部署到PDN Gateway以外，UE到内容服务器之间端到端业务的建立和释放流程均是围绕如何在UE和对应的PDN Gateway之间建立Bearer展开。而一旦将内容缓存服务器加入到LTE核心网，就意味着在用户发起面向内容类服务的业务建立流程时，LTE核心网中呼叫建立控制机制还要具备以下功能。

1) 识别UE请求的内容是否保存在LTE网络内部的缓存服务器中，并对相关服务器进行定位。为实现此功能，在LTE核心网中需要部署流量分析、协议分析以及内容缓存、内容定位等功能。

2) 完成UE到相关缓存服务器Bearer的建立和拆除过程。由于缓存服务器并非固定部署在LTE核心网中的某一个位置，因此这种Bearer的末端有可能位于Enodeb、Serving Gateway、PDN Gateway等多个实体。LTE网络控制平面所有与隧道建立有关的流程都是面向以UE、PDN Gateway为末端的隧道展开，当其他实体也作为GTP-U的末端出现时，控制流程也必须进行相应的调整。

在现有的LTE核心网架构之下，实现上述功能均面临标准化以及产业化方面的困难，但随着SDN技术在LTE核心网中标准化进程的加快以及控制平面和数据平面的分离，这些问题都有希望以低成本和灵活的方式解决。

将缓存服务器部署到接入网络只是完成了内容推送的基础设施建设，而系统效能则取决于推送什么样的内容，或者说，取决于缓存内容与用户喜好的匹配程度。受容量所限，缓存服务器不可能将所有内容都在本地复制一份，因而在内容的选择上需要根据用户的偏好进行取舍，并制定灵活的更新策略。但如果仅仅采用类似流量缓存服务器的被动更新模式，依靠统计用户浏览同一内容的频度决定本地存储的取舍，在用户偏好不集中、用户群体规模不庞大的情况下，往往无法捕捉用户偏好的动态变化。而如果使用传统的CDN技术，也只能保证特定内容提供商获得较好的推送效果，并不能从整体上提升用户的网络体验以及满意度。传统的面向用户个体或特定群体的用户偏好预测方法往往在准确性和时效性方面面临瓶颈，而面向群体间相关性分析的时空关联特性分析则有可能突破这一瓶颈，使电信运营商不仅在用户偏好预测方面获得优势，而且从根本上提高用户内容请求的命中率，甚至有可能通过推广电信运营商定制的终端APP以及个性化的主动内容推送，影响和引导用户的网络行为，由被动承载转型为主动干预。

4 总结

在OTT时代，电信运营商面临的主要困难并非互联网企业的竞争，而是以网络为中心的运营模式。尽管近年来电信运营商的市场主体地位面临危机，并在各类媒体上被视为比特搬运工、廉价管道，但管道中的数据以及终端用户与管道之间的紧密关联关系并没有发生改变。如果能够将以网络为核心转变为用户数据、用户行为、网络资源并重，发挥自己在用户和网络两个方面的潜力，电信运营商完全有可能在OTT时代掌控内容空间的主动权，从内容消费的旁观者变身为参与者、主导者。

参考文献

[1] Bertin E,Crespi N,L'Hostis M.A few myths about telco and OTT models[C].Intelligence in Next Generation Networks(ICIN),2011 15th International Conference,2011,6(10):4-7

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[3] 曹振,李刚,彭晋,等.移动网络中的流量加速技术[J].中兴通讯技术,2012,18(1):23-26

[4] Dilley J,Maggs B,Parikh J,et al.Globally distributed content delivery,IEEE Internet Comput[J].2002,6(5):50-58

[5] Guillemin F,Kauffmann B,Moteau S,et al.Experimental analysis of caching eff i ciency for YouTube traff i c in an ISP network[C],Teletraffic Congress (ITC),2013 25th International,2013,1(9):10-12

[6] Zink M,Suh K,Gu Y,et al.Watch global,cache local:YouTube network traffic at a campus network:measurements and implications[R].Department of Computer Science,University of Massachusetts Amherst,2007

[7] Magnus Olsson,Catherine Mulligan.EPC and 4G Packet Networks,Second Edition:Driving the Mobile Broadband Revolution[M].Academic Press,2012