内涵恐怖故事MIT开发全新Minerva视频协议 可减少流媒体缓冲与马赛克

随着互联网接入的普及和带宽的提升,视频观看量也在逐年提升。为了开发应对每个月发送数万 PB 视频的技术, 麻省理工(MIT)计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的科学家们,最近就研究了如何利用1个播放器状态数据和文件特点,对视频系统进行适当的优化和堵塞控制。

Minerva 协议原理图(来自:MIT / CSAIL,via VentureBeat )

思科指出,到 2021 年,全球下一个转角遇到你网络传输的视频内容,将超出每秒 100 万分钟(1.7 万小时)。另外,研究估计视频流已占 2017 年互联网总流量的 75%,且有望在 2022 年升至 82% 。

为了确保不同用户在观看时的公平性,CSAIL 提出了1种名叫 Minerva 的端到端协议,特点是能够极大地减少缓冲和像素化,而无需对底层基础设施进行改动。

其指出:“随着视频流量的增长,多个客户分享瓶颈链接的可能性正变得愈来愈大。若内容提供商采取适当的优化,便有机会提升多个用户的视频观看体验。但是时下的传输协议,并不是专为视频流利用而打造,仅能提供连接层级上的公平性”。

大多数视频内容提供商,都对由 Reno 和 Cubic 等堵塞减少算法做出的带宽决策感到满意。这些算法通过为竞争流提供链路容量的相等份额,来寻求实现连接层级上的公平性。

结果就是,内容提供商只能孤立地微调观看体验,而没法在客户端之间进1步优化分配带宽。且未能充分斟酌诸如屏幕尺寸、分辨率、装备类型、回放缓冲区大小等在内的因素。

对照演示实例(来自:MIT / CSAIL)

作为对照,即便没有关于竞争视频客户真个明确信息,Minerva 协议亦能够动态地调理视频流速率,以实现公平性。当客户端中有人分享了瓶颈链路时,其速率会收敛到不会干扰其它互联网流量的带宽分配。

换言之,Minerva 实现了捕获带宽和体验质量之间关系的技术和散布式算法。各个客户端通过视频进程来计算其动态权重,然后肯定与网络条件和其它变量相干的带宽比例分配。

在触及现实世界中家庭 Wi-Fi 网络和两个连接到8组客户真个亚马逊网络服务(AWS)实例的实验中,研究人员成功地借助 Minerva,在 1/4 时间内、将 15⑶2% 的视频质量从 720p 提升到了 1080p 。

另外,通过为有可能重新缓冲的视频分配带宽,该协议平都可减少 47% 的总回收时间 —— 即使数据的到达和离开也是不可预测的。

1篇相干论文的资深作者、兼 MIT 教授的 Mohammad Alizadeh 表示:

如果你家中有5个人同时播放视频,Minerva 可分析各种视频如何遭到下载速度的影响。然后基于这些信息,为每一个视频提供最好的观看品质、而不会下降其它视频的体验。

为您推荐