-->
保存您的免费座位流媒体连接今年八月. 现在注册!

视频:视频QoE指标如何补充网络和运营指标

了解更多关于真实世界的视频指标 流媒体的下一个事件.

阅读这段录音的完整文本:

Ribal纳贾尔: 现在我们知道了什么是体验质量(QoE)指标, 与我们看到的服务质量(QoS)指标或网络指标形成对比, 信噪比, 或重新传输, 错误重传率之类的东西, 一开始我们研究这个的时候, 我们就像, “没有共同之处.“一件事是做质量, 网络遥测是测量特定组件的性能. 这是非常严格的.

我们每隔一分钟,每隔五分钟就会提取这些参数,它们总是在那里. 他们独立于消费者. 如果你不上网, 这些指标仍在被提取和分析,并在它们超出界限或其他情况下发出警报, 他们是服务不可知论者, 正确的? 我们建立了一个网络,以适应一大堆用例. 不仅仅是视频, 高速数据视频(HSD), 你的互联网体验, 上传图片到云端的体验, 你下载电影的经验, 观看YouTube, 这个和那个, Skype电话等等.

因此,在某种程度上,网络必须是服务无关的,并且可以跨不同的服务工作. 而这些体验质量指标却并非如此. 他们会问,“我看这个视频感觉怎么样?“到五秒钟后,我可能会上传照片,一切都很完美. 我不 ... 所以他们与服务无关. 它们很难量化和限定,它们会从头到尾地测量事物.

所以如果你的视频体验不好,那可能是任何事情. 可能是你手头上的任何事. 可能是你的手机,笔记本电脑. 可能是网络. 可能是你的无线网络,路由器. 它可能来自源头. 它可能是很多不同的东西,而不是其他非常专注的度量遥测.

所以当我们开始研究这个的时候,我们就想, “你知道, 这是正交的,但这很好. 这是对我们日常工作的补充. 这是可行的, 但也许这可以带来一些新的东西,以及我们必须解决的一系列挑战.”

所以在一个非常高的水平, 如果我们开始考虑数以百万计的人开始观看不同的视频会议, 这是非常强大的. 现在有一百万个事务在测试端到端管道并提供数据. 这是一个超级强大的数据集,如果我们可以操作,那将是一个巨大的胜利.

流媒体覆盖
免费的
合资格订户
现在就订阅 最新一期 过去的问题
相关文章

cdn是否达到了QoE指标目标?

导演Dom Robinson, 康卡斯特执行董事马特·史密斯, 和Akamai首席架构师Peter Chave在2019年流媒体西部会议上讨论了CDN质量指标.

什么是好的QoE指标?

SSIMWAVE首席科学官周王在2019年流媒体西部视频工程峰会上的演讲中讨论了传统QoE指标的缺点.

买家视频质量指标指南

视频质量测量比以往任何时候都更加重要. 在这份买家指南中, 我们将确定最常用的度量标准,并讨论部署它们的工具.

视频:我们如何定义流媒体视频的体验质量?

Comcast技术解决方案架构师Ribal Najjar从主观体验和定性测量两方面定义了视频QoE.

视频:虹膜.TV在生产环境中实现机器学习

虹膜.电视的首席执行官 & 联合创始人讨论虹膜.电视帮助传统媒体公司捕获和利用受众数据和机器学习的方法.

视频:《百家乐软件app最新版下载》如何在2018年冬奥会上利用视频人工智能

甘尼特高级总监卡拉·切尔斯讨论了《百家乐软件app最新版下载》如何利用虹膜.电视和数据本地化和个性化他们的2018年冬季奥运会报道在流媒体东部2018剪辑.

视频:如何使用机器学习来创造个性化的电视体验

ZoneTV的Tom Sauer描述了机器学习如何被用来彻底改变电视世界,并在2018年流媒体东部的这段视频中提供更多个性化的体验.

视频:人工智能如何为你的视频打开新市场

REELY首席执行官卡伦·加拉格尔(Cullen Gallagher)在2018年东流媒体会议上为内容所有者制定人工智能战略提供了业务增长案例.

视频:IBM如何使用视频人工智能

IBM Watson Media的David Clevinger在2018年流媒体东部的这段视频中讨论了媒体实体目前如何使用视频人工智能.

视频:视频人工智能如何帮助企业解读体验指标

Citrix首席架构师Josh Gray在流媒体东2018的这个剪辑中解释了视频如何实现更高灵敏度的指标分析.

视频:视频AI如何提高内容交付效率

Limelight架构副总裁Jason Hofmann在流媒体东部2018的这个剪辑中讨论了AI如何影响内容交付优化.

视频:开发视频机器学习算法的最佳实践

Citrix的Josh Gray提供了关于人工智能模型开发的提示,Reality Software的Nadine Krefetz和IBM的David Clevinger在2018年流媒体东部的这段视频中推测了元数据即服务的可能性.

视频:机器学习将如何影响媒体供应链?

谷歌的Leonidas Kantothanassis在他的内容交付峰会主题演讲中探讨了机器学习在媒体工作流程和供应变化中的广泛应用.