未來的直播技術將會有哪些新的進化形式?

語言: CN / TW / HK

近5、6年間,直播幾乎每一年都在發生著非常大的變化,誕生了不同的玩法、不同的場景,直播形態在持續地豐富。那麼未來,直播技術又會有著什麼樣的“進化”呢? 近日,火山引擎直播技術負責人週一楠在火山引擎舉辦的視訊雲科技原力峰會上發表了《聚焦體驗與增長,探索直播技術的再進化》為題的主題演講,分享了在新環境情況下,直播體驗優化面臨的挑戰以及直播技術再進化的兩個實踐方向。週一楠表示期望能將直播從靜態能力變成動態可調配的,把直播技術從基礎的“能力”,演進成促進體驗、業務增長的“動力”,從而帶來更大的價值。

週一楠.jpeg火山引擎直播技術負責人週一楠

以下為週一楠分享全文:

各位嘉賓大家下午好!我是來自火山引擎直播技術負責人週一楠。今天非常高興能與大家一起分享關於聚焦體驗與增長,直播技術再進化的話題。期望能夠將過往火山引擎支援位元組跳動內部以及外部客戶的實踐和思考,做一些總結,給到大家一些不同的視角與輸入。

新環境下直播體驗優化的挑戰

首先講自己與直播的故事,我相信在座很多嘉賓參與過或者經歷過2016年的千播大戰。當時直播場景主要是秀場、遊戲直播,解析度還是360P、480P,或者720P。 但是從那之後到現在的5、6年間,我們會發現直播幾乎每一年都在發生著非常大的變化,有不同的玩法、不同的場景,比如複雜連麥、直播電商、付費直播、全景直播、生活服務等等,大概有幾十種。我舉的例子不一定全,但我們能夠看到直播形態在持續的豐富。

如果把短視訊視作開啟人與人之間的信任黑盒子,那麼直播便是建立人與人之間的連線。各個行業中,直播也逐漸成為必不可少的基礎能力之一。 同時,也正因為直播形態的演進,客戶對直播的要求越來越高,更高的清晰度、更低的延遲、更少的卡頓。這背後有大量的技術要求。

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另外,我們還可以看到直播使用者的滲透在持續提升。這主要有幾個點:在地域上,從一線城市到二線城市,再到下沉城市,從中國到全球化,這間接帶來裝置的多樣性、網路的多樣性,無疑給大規模最優直播體驗帶來很大的挑戰。這其中還有很多的細節需要去處理。

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接著,我們再看看技術內部的關鍵指標。通常我們關注直播的QoS指標,比如一級指標,包括連線成功率、卡頓率、延遲、首幀等等,這裡沒有列特別全。再滲透到二級指標,會包括很多,比如回源比、信令成功率不等,不止幾十個指標。這其中複雜,大量的細節,而且有一些指標還有互斥性。 我們回顧一下剛才提到的,疊加不同業務場景,有些希望更高的清晰度,有些希望更高的流暢性,有些希望更低的延遲,再疊加上不同網路情況、不同硬體的差異化等等,這給整個直播體驗的技術優化帶來非常大的難度。

總結下來,隨著直播生態的多樣性、滲透率的變化,整個體驗優化已經不再是單一技術指標可以解決的問題。如果想達到體驗持續提升,業務增長的訴求,複雜度已呈現出指數級提升。當然,這裡面確實也是我們作為技術同學需要重點解決的問題,這也是技術可以帶來的業務價值體現。

直播技術再進化,建立反饋系統與優化地圖

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前邊總結了技術所面臨的挑戰,那麼我們怎麼樣在複雜錯綜的變數當中不迷路,找到清晰的優化路徑呢?這兒分享一下火山引擎在直播技術上的總結與實踐: 第一點,我想介紹建立資料驅動的反饋系統。在火山引擎,我們一直強調資料指導。為什麼?有經典的一句話總結:如果你不能量化它,就無法優化它。我們更關注QoE作為指標量化目標,所有優化手段聚焦在QoE的變化上。 資料驅動首先聚焦在資料的A/B實驗,A/B實驗與直播關聯。這裡也總結了一些通用的方法論,包括實驗設計、流量計算、實驗分組、實驗回收、改進反饋、版本迭代,在配套A/B實驗平臺,就可以建立資料實驗的反饋優化系統。 有了關鍵目標,有了方法,有了執行落地的系統,基於過往實踐案例,不管是在引數變動、功能迭代、效能調優,我們很多工作都最終量化到整個直播體驗的資料上。

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資料驅動的第二點,我定義成策略系統。如果把資料實驗定義成粗密度的,偏向人工的能力驗證,我們希望這種能力驗證能夠沉澱下來。 這張圖是資料策略的資料流向圖,從資料埋點、資料採集、資料探勘、模型訓練、策略下發,到串聯A/B實驗平臺。在不同使用者、不同場景中個性化使用,做到更細粒度的優化效果,再配合前後端的策略應用,能夠做到資料閉環驅動。 最後,不管是資料實驗,還是策略系統,我們期望的是能夠將直播從靜態能力變成動態可調配,把直播技術從基礎的“能力”,演進成促進體驗、業務增長的“動力”,給業務帶來更大的價值。

直播技術再進化,探索新技術升級

第三個話題,我重點講一下關於新技術的探索。這裡主要聚焦超低延時直播領域。

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過往,我們收到過大量一線使用者的反饋,比如直播延時大,導致使用者反饋、主播反應特別慢,尤其是粉絲數量不是特別多的直播場景,當然還包括直播電商搶購,倒數321之後,發現商品沒了;又比如主播的PK環節,在PK倒計時,因為延時的差異,導致大家產生不公平的感覺;還有VR直播,在切換視角時,需要最小化延時,來降低使用者眩暈感。這都要求我們推動低延時升級,解決具體的問題。 我們做了什麼呢?整個升級過程當中,我們做了大量的工作,包括升級UDP傳輸模式,包括大量的抗弱網丟包擁塞演算法、信令的重構,就是為了能夠做到極致的首幀體驗,還有節點複用,包括上下行,這裡不一一贅述了。 最後再看一下我們核心技術的特性:端到端延時,可以達到大範圍分發的情況下1S內,理論值可以做的更低,比如500ms,同時具有大規模分發能力,尤其是針對UV大的熱流,具備多級分發的能力,同時具備多解析度適配,達到不同的裝置、不同的網路,端到端全鏈路覆蓋,讓整個業務有更多的選擇,來解決不同的訴求。

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這兒回顧一下火山引擎在超低延時直播升級的狀態,當前累計覆蓋人群有2億多,覆蓋場景有10多種,覆蓋的峰值流量是1000G以上,覆蓋時長是36億分鐘。 過去從10s到5s到1s內,在電商、互娛方向,GMV、打賞率都取得了非常正向的業務收益。 接下來我們期望與行業一起,把火山引擎目前最新的技術與行業賦能,同步升級。在今天,超低延時直播已經在火山引擎正式上線了,大家可以對接體驗整個產品。 說到最後,關於超低延時,還有一個最重要的特徵,火山引擎不會去做封閉系統,我們期望標準開放,直播協議能夠互聯互通,我們也非常歡迎行業服務商共建,為客戶提供更多的選擇與更優的服務。 今天我們也邀請到了阿里雲、騰訊雲的同學,三方共同聯合發超低延時直播信令標準,共建互通。

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這標誌著低延時直播在實際業務落地上,從傳統的3-5s,正式邁入1s內規模分發的大關。協議互動細節將在火山引擎、阿里雲、騰訊雲官網開放釋出。 這次信令協議主要做了如下改進:

第一,重新定義信令互動流程,讓信令與媒體可以更加順暢完成。 第二,建立支援快速連線的能力,提供極致的首幀渲染時間,提高播放的秒開率與成功率。 第三,提供相容、支援直播行業特點的媒體特性擴充套件,保障更多的媒體可以相容。 第四,支援信令安全增強,從直播信令到資料,讓直播更加可靠,更加關注隱私。

這次火山引擎和阿里雲、騰訊雲的攜手,是一次代表著純粹和共創的技術合作。火山引擎自進入雲市場,就一直秉持著開放互聯的發展理念。此次共建開放的協議標準,任何公司和開發者都可以按照標準接入,共同推動視訊技術發展和應用創新。