视频业务端到端质量多维度评估算法研究

廖振松

（中国移动通信集团湖北有限公司，武汉 430023）

视频业务端到端质量多维度评估算法研究

廖振松

（中国移动通信集团湖北有限公司，武汉 430023）

在移动互联网时代，视频业务对用户的业务体验和客户感知提升具有举足轻重的影响。移动运营商建立了互联网业务的QoS考核体系，实现对互联网业务的质量监测与实时质量分析。LTE的部署，对视频业务的质量分析带来问题与挑战，如质量感知手段难以体现视频质量感知劣化、视频质量劣化定位困难等。基于此，本文提出了一种视频业务端到端质量多维度评估算法，具备良好的视频劣化发现能力，可有效提升视频流量本省率和视频质量问题定位能力。

互联网资源管理；视频业务；用户感知

在移动4G时代，互联网业务以指数级的爆炸式速度在增长。随着互联网业务的发展，用户随时随地方便访问数据资源的需求日益迫切和普遍，互联网资源质量直接影响到用户访问体验，用户上网时长、付费套餐额度大小，以及用户与运营商的粘合度等方面。随着互联网业务的井喷以及LTE的大范围部署，传统的互联网业务感知分析呈现出一系列不足，特别是在视频业务方面，如质量感知手段难以体现视频质量感知劣化、视频有限服务原则难以体现等。针对这些问题，本文从现网实际情况出发，结合多年的互联网业务与视频业务分析经验，提出了一种视频业务端到端质量多维度评估算法，并建立了配套的分析系统。通过算法的落地，可有效实现对良好的视频劣化的发现，提升视频流量本省率，提升视频业务质量定位能力等。

1　互联网视频端到端质量分析的不足

作为互联网的主流业务，视频业务在用户业务感知中占据重要地位，2014年5月湖北移动视频业务流量占总流量达到41.75%，无线业务视频业务流量占比达到8.02%。随着LTE的持续深入部署，视频业务占比呈现上升趋势。然而，热点视频业务质量感知直接影响LTE网络感知，对视频业务端到端质量的分析存在以下问题。

1.1质量感知手段难以体现视频质量感知劣化

部署全省的质量拨测手段无法有效提前发现用户视频感知类投诉。简单的按业务统计视频业务质量变化无法体现视频资源调度异常问题，无线视频投诉预见率（投诉预见率=质量管理系统发现的与投诉相关的质量问题次数/用户感知类投诉次数）小于30%。

1.2视频质量劣化定位困难

视频质量劣化关系到网络、资源、用户等多方面原因，视频质量劣化分析与网络、资源质量分析关联度低，很难定位到具体节点。

1.3视频有限服务原则难以体现

不同清晰度、不同视频类型对下载速率有极限要求，作为网络服务提供商，当服务质量高于视频业务需求质量后，用户感知没有实质提升。对用户质量的优先服务可以在服务质量与成本间找到合适的平衡点。

针对视频业务质量评估与分析以及快速定位视频质量劣化问题，湖北移动通过构建互联网视频端到端质量多维度评估算法以及端到端质量评估系统实现质量自动评估、问题快速定位、资源合理调度。主要有以下应用。

（1）构建视频质量两段四部评估法：对热点视频端到端质量评估、问题定位，主要分为资源定位、端到端评估两段，资源爬取、流向分析、质量评估、端到端分段评估四步方法开展。

（2）形成视频业务质量基线：分业务、分清晰度形成不同视频的最佳质量基线。

（3）构建多维度视频质量评估算法：以时间、接入类型、流量占比等维度构建视频质量整体评估方法。

（4）搭建了视频业务自动评估系统：固化算法到互联网流量管理平台，形成视频质量自动评估、自动定位。

2　互联网视频业务端到端质量多维度评估算法

针对视频业务质量，湖北移动已具备针对业务质量、业务流量分布、资源分布的监测与分析能力，其中业务质量的监测与分析，由DPI（深度分组检测）、拨测系统、GN信令分析系统等进行实现；流量分布部署在DPI、DFI（深度/动态流检测）、Gn信令分析系统；资源分布通过网络爬虫、拨测系统、DPI系统进行分析，形成了面向业务质量呈现、资源视图呈现的基础分析能力，为视频质量评估建立基础。

湖北移动互联网视频业务端到端质量多维度评估算法的实现过程如下。

2.1流程建立

基于现有的分析系统，建立了视频业务端到端质量评估“两段四步法”，对整体视频资源质量构建了评估流程。

（1）资源爬取：利用资源爬取系统及互联网拨测系统形成无线用户热点视频资源的基础分布位置。

（2）流向分析：利用资源爬取的资源分布位置，通过DFI及DPI系统形成热点视频到各个资源点的流量分布，根据流量占比形成对资源权值评估。

（3）质量评估：建立热点视频分清晰度质量分析基线。通过质量评分算法结合基线形成热点视频的评分通过综合评分方法获得某热点视频业务的整体评分。

（4）端到端分段评估：形成端到端网络质量评分基线。通过端到端质量评估，逐段分析评分，分析影响无线用户热点视频质量问题。

2.2整体评估框架

针对视频质量评估流程，建立了基础的多维度视频质量评估框架，通过底层数据采集，形成流量成本、业务质量、网络质量多方面评估得分，综合形成对视频质量的综合评估，形成调度决策、优化决策及定界决策，如图1所示。

图1　视频业务诊断优化整体示意图

图2　多维度指标集示意图

2.3建立多维度指标集

在指标集构建上，分为用户、时间、流量流向、区域、网络、业务等6个指标维度进行统一搜集、分析，形成视频业务整体指标集，如图2所示。

2.4形成视频业务质量基线（如表1所示）

对视频业务，按照不同视频类型、不同清晰度制定基础质量要求，相应的业务质量及网络质量均有最优服务上限，超过上限用户感知将不再增加，通过基础业务质量及网络质量基线的制定，可以将指标与用户感知建立合理的联系。

（1） 关注点：不同清晰度片源正常播放对网速的要求。

（2） 优值基线：网络不限速，带宽充足的情况下，视频对带宽的消耗。

（3）中值基线：逐渐降低网速，视频能够流畅播放的极限值。

2.5制定视频质量拟合算法

根据基线值，对实际拨测质量进行拟合评分，指标计算从人的感知出发，设定优值门限、中值门限、劣值门限，优于“优值门限”为100分，“中值门限”为60分。“劣值门限”为0分，中间区间采用函数拟合计算。KPI得分换算是从KPI指标值到KPI指标分数的计算过程。

从客户感知上来讲：

（1）优值定义：在业务KPI值优于一定值时就无法再感知业务质量差异，定义该值为业务KPI最优值，KPI得分为100分。

（2）劣值定义：在业务KPI值劣于一定值时就无法再感知业务质量差异，定义该值为业务KPI劣值，KPI得分为0分。

（3）中间值定义：对于大于0分， 小于100分的情况，一般采用线形来拟合，中间值得分为60分，该指标值能够满足业务正常访问的基本要求。

通过基础质量评估算法得到基础质量得分，根据资源流量流向占比获得资源权重、根据质量时段获得忙闲时权重，整体评估获得视频业务质量得分。同时根据资源、核心网、接入网等多段位置质量评估，进行问题定界。视频业务整体得分计算方法汇总如图3所示。

表1　互联网视频业务质量基线表

图3　视频业务整体得分计算方法汇总

2.6实现平台支撑

通过算法确定，将整体视频评估流程进行支撑系统固化，实现对视频业务质量实时评估、自动定位。视频网站忙闲时质量得分展示如图4所示。

图4　视频网站忙闲时质量得分展示图

3　结论

视频业务的质量分析与提升，一直是互联网业务研究的重点。视频业务端到端质量提升工作，在湖北移动的互联网管理中，具有重要地位，获得了企业的一致好评与高度认可。视频资源质量评估算法基于DPI/DFI、质量拨测系统、爬虫系统等基础互联网资源相关管理系统，项目的可移植性强，易于部署，适合推广，引入成本低廉。基于算法的系统自投入运营以来，取得的效果主要体现在：

（1）提升视频流量本省率：通过对省内视频资源的评估和合理调度，视频业务流量本省率达到84%以上。

（2）视频劣化发现能力：通过算法平台实现，无线热点视频投诉预见率达到50%以上，实现了主流视频业务端到端质量劣化的及时发现。

（3）视频质量：完成了搜狐、爱奇艺、乐视3个视频质量的问题发现及优化。整体提升达到30%以上。

（4）视频质量问题定位能力：通过分段自动评估，实现视频质量劣化快速定位，定位时长由6 h降低至1 h以内。

下一阶段，将从两个方面展开工作，一是继续开展算法方面的理论研究，进一步提升质量分析的效率；二是从应用角度出发，对算法和系统进行推广，如通过专利、创新成果来实现成果的落地，通过其它互联网业务的分析来进行效果体现与对外展示。

［1］姚良， 奚溪. 三网融合下视频业务质量评估体系的研究［J］.电信科学， 2011（03）.

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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

* 中国移动集团级一类科技创新成果，原成果名称为《互联网视频业务端到端质量多维度评估算法》。