关于后端:实时通信全链路质量追踪与指标体系构建

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(图 1 寰球软件开发大会融云「实时通信技术」专场)

明天分享“实时通信全链路品质追踪与指标体系构建”,内容次要包含五大部分:实时音视频平台面临的品质挑战、融云实时音视频品质管制总体架构、客户端实时音视频品质检测、SDN 大网的组建与品质跟踪、链路问题的跟踪与查问。

获取残缺 PPT,请在融云公众号后盾回复“许杰”。


(图 2 许杰在 QCon 现场做主题演讲)

实时音视频平台面临的品质挑战

实时音视频平台面临的挑战,能够概括为三个“多样化”:

第一,终端多样化。包含 OS 版本个性、硬编码差别、APP SDK 版本多等问题。

家喻户晓,iOS 和 Android 是比拟新生的零碎,处于疾速迭代期。在迭代过程中,不管新老个性,包含厂商兼容性等问题都比较突出,这也给咱们 ToB 平台带来很大挑战。不同于 PC 端降级有后盾驻留引擎的帮忙,挪动端状况十分艰难,很多 APP 还是几年前的版本。

而所谓“硬编码”—— 在挪动互联网时代,硬件编解码失去了广泛应用。很多网红直播是在户外,如果用纯软件编解码,很快电量就会耗光。这也是为什么只管其余编码器也陆续公布,但最遍及的却仍是 H.264,与硬件有很大的关系。

第二,寰球网络多样化。波及到网络品种差别、跨国进口、国外基础设施差别、专线建设限度等。其中前两项大家会感触很深,而在融云赋能大量企业出海的过程中,也十分粗浅地领会到,海内基础设施建设与中国差别之大。

第三,用户场景多样化,比方 1V1、教育、金融、会议、低延时直播、语聊房等。举一个简略的例子,如果某 APP 直播时均匀观看时长为 10 分钟,但在某一时段忽然跌至 5 分钟,咱们就能够排查 —— 这种数值稳定是不是由品质引起的,比方画面质量降落,或者是卡顿重大导致用户无奈急躁观看、不得不频繁切换直播间?由此通过 QoE 监测,侧面反推品质。

融云实时音视频品质管制总体架构

下面提及的种种需要侧的“挑战”,切换到解决问题的角度,还是要转化成技术思维。品质架构须要解决哪些问题?

第一是算法优化,包含编解码优化、弱网网络优化等。从实验室环境切入,看咱们的研发品质到底符不合乎生产环境要求,生产环境泛化能力如何,先小规模地推到生产环境的网络上,如果产生问题,再进行召回。

第二是 SDN。SDN 建设就是如何评估服务器选点当前的笼罩能力,尤其在海内很多国家,像东南亚地区,其人员散布较广,基站、机房的笼罩能力同样须要严格审核。再有,如何评估以后的专线品质、寰球链路品质,以及容灾复原状况等,都须要及时进行监控。

第三是客户体验 —— 客户把信赖交给咱们,如何为客户提供牢靠的实时全局状态监控?数据报表汇总一旦发现问题,又是如何查问链路细节信息、疾速定位到问题所在?这些都是须要着力解决的问题。

带着上述问题,来看一下融云实时音视频品质控制系统的总体架构图(图 3)。


(图 3 融云 RTC 质量体系总体架构)

最底层是研发治理,包含用例治理、主动验证、链路跟踪、数据大屏、预警等。

中间层是融云寰球“大网”SDN 的建设过程,其中比方日志零碎 —— 从寰球十几个大的节点把日志拉回来进行实时剖析;路由治理,实际上就是整个零碎的“大脑”,包含门路如何布局、容灾怎么做等等。

最上方是客户平台,咱们有报表、数据大屏和链路信息自查零碎。

客户端实时音视频品质检测

客户端 RTC 品质检测是本次分享的重点。


(图 4 RTC 音视频解决流程 & 品质因素)

如图 4 所示,数据从发送端通过采集、前解决、编码、发送,接管上来数据当前进行解码、后处理、渲染,这就是 RTC 典型的一个数据处理过程。

不言而喻,这个过程呈线性排布,由此带来的麻烦是,一旦某一环节呈现过错,后续所有环节品质都会受到影响,就像一根“水管”,任何一个中央堵了,都会导致水流不畅通。

逐个来看:

采集端可能有硬件问题、焦点问题、噪点问题等隐患。硬件问题比方设施自身的解析度;焦点问题大家时常疏忽,理论软件的主动对焦也会有失灵的状况,理解单反相机的人都晓得,应用长焦镜头时焦立体十分短,略微有一点问题都会导致画面不分明;噪点问题是指,电子元器件在低感光度时都会有噪点,而这种“随机的小白点”对于整体品质的影响十分大。

有了噪点当前就须要前解决,即编码前的处理过程,包含美颜、下采样、去噪等。目前次要采纳“单帧去噪”,成果尚可,毛病是在视频间断帧外面不会参考前后帧,导致帧与帧平均值不同,最初残差较大。

到编码阶段,转换、变换、量化也是画面升高最大的因素,因为它受制于网络的传输。家喻户晓,RTC 重点就是优化网络,尽量增大可用带宽,加强丢包、抖动的适应力,给编码发明比拟好的条件。

解码是编码的反向过程,仍然会遇到转换、变换的问题。而所谓“滤波”,指的是,咱们当初应用的编码器根本是混合编码器,应用“块”进行运算,带来的问题是,一张图像中块与块之间的“平均值”误差也很显著,所以会应用滤波滤掉这种“块效应”。

后处理,除了后面讲到的视频采样,音频方面的次要问题是数据丢包,为了补救丢包后的听觉成果,会减少变速不变调的个性,甚至是舒服噪声。

渲染次要是硬件方面,比方显示速度不够,导致解码等都没有问题、最初帧率却不太平均的状况。

针对以上问题,业内有一些罕用的评估指标,以两大类为主:主观指标和主观指标。


(图 5 罕用评估指标)

主观指标中最具代表性的是 MOS。其长处是以人为本;毛病是老本太高了,并且不能准确复现,评判会随着测试人员的情绪而变动。

所以研发人员心愿有一些用机器代替人工的操作,比拟典型的就是两类:全参考和无参考。

无参考比方含糊度、块效应等,其长处是只须要接管方一方的数据;毛病是判断力会偏弱,不可能定位到零碎内外问题,比方最初后果图成果不好,无奈判断是源自身不好,还是在处理过程中引进了问题。

而全参考比方 PSNR、VMAF 等,具备技术上好操作的长处,能够频繁反复,并且可能精准复现,便于疾速定位问题;毛病则是须要单方数据,必须严格比对原图和指标图。在这一点上,咱们 RTC 模型的益处是,可能容忍网络丢包的问题。

比方发送端发了十张图片,接收端只收到八张,无奈满足全参考的一一对应,也不晓得丢的是哪两张,如何解决?


(图 6 视频对齐计划)

如图 6,咱们参考英特尔的计划,在拿到一张原始图时,会在图片左上角加一个视频编号,将这个编号解决完的图作为原始图传至 RTC,接收端通过解码,通过深度学习的文字辨认,将编号提取进去,这样两边就能对应起来。

以上是视频的对齐形式,音频又是如何?音频对齐次要是利用一个“物理现象”:人类在语音聊天时次要集中在 4K 频率以下,于是能够以 4K 作为标准线。


(图 7 音频对齐计划)

如图 7 为咱们的音频对齐计划:拿到音频信号当前,先通过时域转频域,进行频域的低通,只保留 4K 以下的人声,4K 以上的则作为打入特色码,把原始信息留存,以备后续与指标比照。编完码当前再转成时域给 RTC,RTC 进行时域转频域,进而通过提取就能获得音频编号,最初通过低通滤波,再转成原始的声音。

除了视频及音频对齐计划,另外一个比拟重要的计划是时钟对齐。

1V1 通话中,500 毫秒延时就会影响交互体验。咱们在应用实时通信产品时都遇到过这样的状况:一个人想在对方两句话之间的气口接话,后果因为提早过大(超过 500 毫秒),对方并没有接管到信号,因此没有停下来,最终两个人就会相互进退辞让,造成整个交互过程的零乱。这也是咱们须要测量提早性能的次要起因。

另外,在进行自动化验证时,往往应用多端设施,不同设施的时钟之间其实差别较大,多达几秒之高,这与咱们所心愿的毫秒误差有很大差距,所以必须先将多端同步,把误差管制在 100 毫秒之内。实际上,咱们的实验室环境误差甚至能管制在几十毫秒。


(图 8 时钟对齐计划)

如图 8 为时钟对齐计划。每个客户端在进行测试之前,都须要先将本人的工夫戳发到对立的工夫服务器,由工夫服务器把客户端 A 的工夫戳带上服务器的工夫戳返回来,客户端收到返回包时会取到一个本人的工夫戳 B。

修改工夫 = 服务器工夫戳 + (客户端工夫戳 B – 客户端工夫戳 A)/2。也就是说,咱们所有的客户端都和工夫服务器对齐,即使工夫服务器有误差也没关系。

综上咱们拿到了视频、音频、时钟三方面的对齐,此后便能够实现全参考模型的比照工作。


(图 9 剖析形式)

如图 9 左侧为发送端,须要记录帧号、工夫戳、图像二进制信息。接收端也相似。这里咱们模仿一个丢包状况(3、4 号丢包),有了这两张表当前通过品质剖析,就可能发现丢帧、帧率 & 晦涩度变动、全参考图像品质、提早、抖动等各种异常情况。

对后面讲的全参考模型做一个总结。


(图 10 音视频端侧特色解决)

如图 10,虚线上下方别离是视频和音频处理过程。在送入 WebRTC 之前,要进行原始视频和工夫戳日志的记录,接收端编码辨认之后,也须要将指标视频和工夫戳日志记录下来。音频也相似。另外,还会记录 WebRTC 自身的一些状态,便于比对最终后果进行疾速定位,初步判断问题所在。

如图 11 是咱们自动化测试的总框架。


(图 11 自动化总框架)

最左侧为验证治理服务器作为“总控”,拿到一个测试时,先是模仿网络环境,自动化配置弱网仪、服务器和端,而后进行真正的实测,产生咱们后面提到的所有文件,最初实现汇总剖析,进入数据库。

如图 12,自动化验证的流程为:研发人员更改编码、网络等个性后进行新版本提交,先是在验证环境中部署版本,获取用例信息、配置弱网仪、执行测试过程、剖析后果。如果发现其余用例,会一直循环执行,最初生成报告。

(图 12 自动化验证流程)

从触发条件来说,无论是优化弱网算法、音视频算法,还是流程优化和 OS 个性跟进,不论批改了什么,原则上都要进行所有货色的验证,包含网络环境、向后兼容性、非凡机型笼罩、历史笼罩、精准测量等。

SDN 大网的组建与品质跟踪

SDN 大网建设的次要指标有两个:

一个是实时组建,从性能拆分来次要就是节点状态的收集、门路布局和线路优化,具体指标有:节点间多线路 QoS、节点度数 & 介数、节点负载压力、可达门路数等。

另一个是疾速自愈。网络建设起来后,在日常经营中可能会呈现节点损坏、专线长期跑不通等状况,须要进行容灾解决。容灾解决首先要有谬误收集反馈机制,以及门路的重布局、要害线路的平衡,有问题还须要一直优化。

节点间次要链接形式有公网、云内专线、专线、SD-WAN 四种。


(图 13 节点间链接形式与品质特点)

公网成本低,然而稳定性比拟差;云内专线老本比其余专线低一些,部署十分不便,然而无奈在云服务商中买通,跟 SD-WAN 比起来修复工夫会长一些;专线就比方上海到新加坡之间跨国链路品质不好,间接拉一条专线,毛病是有些点运营商笼罩不到;SD-WAN 也就是软件定义的网络,链接能力强,老本稍贵,能够主动修复。

在理论利用中,几种链接形式会同时应用。一旦有某条门路呈现问题,就能做到及时切换。

在级联链路选取上,咱们次要均衡三个因素:品质 + 场景 + 老本。比方 1v1 通话要求延时低一些,而直播对提早放宽、但对带宽的总量要求更高,最初会联合老本综合思考。


(图 14 实时品质信息收集)

如图 14,在对节点进行实时品质信息收集时,咱们会把一个节点里所有服务数据汇总到节点的一个 Agent,进行初步剖析后再到实时状态治理服务器,由它进行多节点之间的同步。这样,寰球网络所有节点的负载状况、以后带宽品质等状况都能够晓得。

链路问题的跟踪与查问

针对布局寰球的链路,融云自建了一套监控零碎。通过这个平台,咱们能够查问用户接入点、接入设施以及应用的融云 SDK 版本号等信息,也能够失去用户在业务过程中订阅流的相干信息,以及通过各种监测点,来对整体音视频服务状态进行监控。


(图 15 寰球链路监控看板)

这样,咱们能够对服务质量和性能进行实时监控,剖析影响客户应用体验的起因,为开发者提供更加具体的地位信息、精确的参数信息、理论的场景状况等,最终不便研发人员疾速定位基本问题、精确制订优化计划。

正文完
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