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1 固定视频指标体系白皮书文档版本 01 发布日期华为技术有限公司 Page 1 of 33

2 版权所有华为技术有限公司 2017 保留一切权利非经本公司书面许可, 任何单位和个人不得擅自摘抄复制本文档内容的部分或全部, 并不得以任何形式传播商标声明和其他华为商标均为华为技术有限公司的商标本文档提及的其他所有商标或注册商标, 由各自的所有人拥有注意您购买的产品服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束, 本文档中描述的全部或部分产品服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内除非合同另有约定, 华为公司对本文档内容不做任何明示或默示的声明或保证由于产品版本升级或其他原因, 本文档内容会不定期进行更新除非另有约定, 本文档仅作为使用指导, 本文档中的所有陈述信息和建议不构成任何明示或暗示的担保华为技术有限公司地址 : 深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼邮编 :18129 网址 : 客户服务邮箱 :support@huawei.com 客户服务电话 : Page 2 of 33

3 修订记录版本日期描述作者 V 介绍固定视频指标体系的提出背景设计思路和应用场景张红军 / 刘凯 / 樊美珍 / 曹祥勇 / Page 3 of 33

4 目录目录固定视频指标体系白皮书... 1 华为技术有限公司... 2 目录视频业务发展趋势及对网络带来的挑战... 2 固定视频指标体系提出的背景固定视频指标体系设计思路固定视频指标体系的分层架构固定视频建议的重点指标项各层次指标之间的关联关系实验室验证结果及分析面向视频体验的承载网络需求固定视频指标体系应用场景体验可视 - 视频用户质差率区域排名体验可管 - 质差故障定界定位网络能力可提升 - 视频网络能力衡量展望未来附录 A 参考文献附录 B 缩略语 Page 4 of 33

5 1 视频业务发展趋势及对网络带来的挑战 1.1 未来 10 年将是视频业务发展的黄金时代体验经济走上社会舞台, 服务产业已经逐步把体验作为核心竞争力与首要的盈利手段作为服务产业中的基础电信服务提供者, 运营商关注的视角也正在从网络经营转向体验经营, 如何在基础网络能力上构筑服务经营的差异化体验, 从中获取额外的经营价值, 成为当下运营商的关键诉求而视频, 是社会信息发展和人类对体验极致追求的必然选择, 是信息爆炸时代传递信息的主要渠道, 是人类感知世界的普遍需求刚性需求视频技术持续创新, 视频从黑白到彩色, 从标清到高清 4K, 再到 AR/VR/MR 视频需求还远远没有得到满足 1.2 视频已经成为网络上的最主要流量, 视频用户体验成为衡量网络质量的最关键指标全球 IP 视频流量 :2019 年, 每月 134.8EB 年,IP 视频流量将增长 3 倍到 2019 年, 消费类 IP 视频流量将占消费类 IP 流量的 84%, 商业 IP 视频流量将占据商业 IP 流量的 63% 全球互联网视频流量 :2019 年, 每月 10EB 从年, 互联网视频流量将增长 4 倍到 2019 年, 消费类互联网视频流量将占消费类互联网流量的 80%, 商业互联网视频流量将占商业互联网流量的 6% 高清和超高清 (4K) 互联网视频流量 :2019 年, 每月 66EB 年, 复合年增长率为 3% 到 2019 年, 高清和超高清互联网视频将占互联网视频流量的 63% 从 2014 年到 2019 年, 高级互联网视频 ( 高清和超高清 ) 将增长 8. 倍全球消费者视频点播 (VOD) 流量 : 到 2019 年, 每月 26.8EB 从 2014 到 2019 年, 视频点播流量将增长近 2 倍视频将在运营商网络中无处不在, 消费者对运营商网络质量的评价从原来的话音质量好 Page of 33

6 坏和上网速率快慢逐步向视频观看体验优劣迁移, 构建以视频体验为核心的网络是运营商提升品牌影响力和市场竞争力, 从而取得商业上持续成功的关键 1.3 以体验为目标, 实现高价值建网用户体验究竟可以带来多大程度的溢价呢? 一项针对中国在线视频业务的调研结果表明 : 78% 的视频用户关心视频播放流畅清晰, 即视频观看体验来源 :iresearch 中国移动付费视频用户白皮书然而, 用户通常乐意为高清 4K VR 体验买单, 但不一定愿意为 4M 8M 16M 的数字买单用户体验是主观感受, 并不能简单地用速率来评价, 但用户体验也一定是可定义可衡量可管理的, 作为数据时代电信基础业务的视频业务, 我们需要定义一个统一的指标体系, 来衡量不同网络不同终端不同场景应用下的视频业务体验的好坏, 并以此来指导网络规划和建设 Page 6 of 33

可操作化的结构, 并对指标体系中每一构成元素 ( 即指标 ) 赋予相应权重的过程 2.

7 2 固定视频指标体系提出的背景 2.1 什么是指标体系指标体系指的是若干个相互联系的统计指标所组成的有机体指标体系的建立是进行预测或评价网络以及网络上承载业务的前提和基础, 它是将抽象的研究对象按照其本质属性和特征的某一方面的标识分解成为具有行为化可操作化的结构, 并对指标体系中每一构成元素 ( 即指标 ) 赋予相应权重的过程 2.2 固定视频指标体系的概念分析和评价运营商发展固定视频业务状况如何, 除了进行定性的描述和分析之外, 更重要的是需要对其进行定量描述和定量分析所谓的定量分析就是要寻找或建立一个度量标尺, 通过这一度量标尺去测量运营商发展固定视频的状况固定视频指标体系是全维度的, 如下图所示, 包括业务体验性能表现资源供给和安全运行白皮书的重点放在业务体验和网络性能表现相关指标, 对资源供给和安全运行指标也会加以介绍 2.3 为什么提出固定视频指标体系随着运营商发展视频业务的深入, 对于视频发展良好的运营商, 从前期关注视频业务发 Page 7 of 33

暂无统一的体系和标准如下图所示 : 因此本白皮书针对当前业界现状, 参考标准组织已定义的相关指标, 以体验为驱动, 构

8 展到开始关注如何保障客户使用视频的体验, 因此需要有一套衡量固定视频体验状态的指标体系来指导运营商对视频业务的日常运维, 支撑日常部门考核当前业界不同的标准组织基于特定层次定义了不同的指标, 但在固定网络领域, 特别是在视频业务上, 暂无统一的体系和标准如下图所示 : 因此本白皮书针对当前业界现状, 参考标准组织已定义的相关指标, 以体验为驱动, 构建不同层次之间的关联关系, 形成可衡量的视频指标体系, 同时基于指标体系定义测量方法, 实现固定视频指标的可视可管可提升 Page 8 of 33

层对视频业务也非常重要本白皮书将固定视频指标集划分为三个层次 : 用户体验 QoE 层业务质量 KQI 层和网络性能 KPI 层,QoE 面向用户 (Users),KQI 面向业务 (Service),KPI 面向网络 (Network)

9 3 固定视频指标体系设计思路本章节的设计思路首先会介绍指标集的分层架构建议的重点指标项以及层次之间指标的关联关系然后提供实验室模拟验证的结果和分析供参考最后介绍了较为典型的视频良好体验评判标准, 并将其分解到网络性能 3.1 固定视频指标体系的分层架构固定视频指标体系架构电信网络上的视频业务是在传统的语音宽带业务基础上发展而来的网络 KPI 和业务 KQI 是基于电信网络提供的业务都需要关注的两个重要内容, 视频业务也不例外除了这两个层次以外, 基于用户体验的 QoE 层对视频业务也非常重要本白皮书将固定视频指标集划分为三个层次 : 用户体验 QoE 层业务质量 KQI 层和网络性能 KPI 层,QoE 面向用户 (Users),KQI 面向业务 (Service),KPI 面向网络 (Network) 白皮书暂时仅涵盖与观影体验强相关的指标项, 不包含用户对播放 / 搜索等操作的简易性内容的喜好 EPG 界面友好程度套餐丰富度价格节目获取难易程度等方面应用范围主要包括运营商采用电视 + 机顶盒方式自营的 IPTV 业务 ( 包括直播点播回看时移等 ) 和 OTT TV 业务, 对于 PC 或移动终端观看互联网 OTT 视频, 也可以参考 Page 9 of 33

10 业务质量 KQI 层涵盖衡量 IPTV 和 OTT 视频的主要指标项网络 KPI 层除了传统分段的 KPI 指标外, 为了更好的衡量网络对视频业务质量的支撑, 实现端到端的分析监测诊断定位优化, 补充一部分网络端到端和网元级指标项对于网络指标, 通常都是生成类的客观指标, 即通过系统可直采到的, 例如端口光功率带宽利用率对于业务指标, 部分是相对客观指标, 如 MDI 流媒体下载速率 EPG 响应时延等 ; 部分引入了主观因素, 如首次缓冲时长, 需要定义首次缓冲的起止时间 ; 卡顿时长占比, 需要定义卡顿的判断规则, 并与观看时长求占比对于用户观影体验指标, 通常是一个拟合类指标, 如 vmos U-vMOS, 是通过多个子指标进行建模后计算得出概括来说, 越贴近网络, 指标本身越客观, 越贴近体验, 指标逐渐引入主观因素, 因为体验好与坏本身就带有一定的主观性同层间或各层次之间的部分指标并非孤立的, 而是存在一定程度的关联关系 3.2 固定视频建议的重点指标项本章节具体定义衡量固定视频业务质量的 QoE 主要 KQI 和视频承载网络的性能 KPI QoE 采用业界标准 vmos 和华为公司推出的 U-vMOS 业务质量 KQI 包含交互质量观看质量和视频源质量指标, 以及 MDI 业务质量 KQI 既有可以直接从业务网元 (STB 探针 EPG CDN 等 ) 采集的原始参数, 也有需要原始信息进行一定统计计算得到的数据承载网 ( 指家庭网关到源服务器间的网络 )KPI 通常需要承载网网元支持原始信息统计或布放硬件探针统计, 通过 NMS NPM( 通常采用 SNMP 或 CLI 方式 ) 等管理系统进行采集汇总的通过 QoE 业务质量 KQI 和承载网 KPI 的关联, 不仅能够较全面的衡量视频业务影响用户体验的关键点, 而且能够有效的支撑视频业务体验劣化原因定位及体验提升的优化 QOE(Users) 业务质量 KQI(Service) 承载网性能 KPI(Network) sinteraction E2E 管承载网 E2E 双向时延 vmos U-vMOS 交互质量 VOD 点播成功率首次缓冲时长直播换台成功率道传输层承载网 E2E 丢包率 TCP RTT TCP 建连成功率直播换台时长 TCP 重传率 Page 10 of 33

11 EPG 请求成功率 EPG 响应时长 DNS 解析成功率 TCP 乱序率 RTP 丢包率链路带宽利用率 (IP 链路通用 ) DNS 解析时长端口丢包率 (IP 端口通用 ) 流媒体下载速率端口收发光功率 (IP 光端口通用 ) squality QoS 队列丢包率 (IP 端口队列通用 ) 视频视频编码类型网元级线路侧纠前误码率 (OTN) 源质量视频码率视频分辨率 OTU 线路板接收信号光功率 (OTN) 合路输出光功率 (OTN) 视频帧率 ONU PON 口光功率 sview ONU PON 端口线路误码率观看质量卡顿次数卡顿时长占比 CDN CDN 请求命中率 CDN 存储资源利用率花屏次数 CDN 节点出方向带宽利用率花屏时长占比家庭网家庭网络丢包率 MDI MDI-MLR 络家庭网络时延 MDI-DF 固定视频重点指标项 3.3 各层次指标之间的关联关系在视频业务用户感知 (QoE) 视频业务质量 KQI 承载网络 KPI 等不同层面, 业界已经有很多研究并发布对应的规范标准, 但当前标准基本都是在特定层次内给出对应的指标和应用建议针对各层次之间指标的关联关系, 当前可以确定的是下层性能表现是上层性能表现达标的必要条件基于当前研究, 我们暂时也尚未发现不同层次之间的严谨定量关系为了更好的在实际视频业务运维中应用相关指标实现业务质量监控故障定界分责, 本白皮书给出主要的 KQI 之间或 KQI 与 KPI 之间的关联分析分类业务质量 KQI KQI 之间或 KQI 与 KPI 之间的关联 EPG 响应时长网络 KPI: 承载网双向时延家庭网络时延交互质量 VOD 点播成功率业务 KQI:DNS 解析成功率 Page 11 of 33

12 观看质量 MDI 首次缓冲时长直播换台时长 DNS 解析时长卡顿次数卡顿时长占比花屏时长占比 DF MLR 网络 KPI: 承载网双向时延承载网丢包率 TCP 重传率流媒体下载速率家庭网络丢包率家庭网络时延业务 KQI: 视频码率 DNS 解析时长 MDI-MLR 网络 KPI: 承载网双向时延承载网丢包率 TCP 重传率 TCP 乱序率流媒体下载速率家庭网络丢包率家庭网络时延 CDN 请求命中率业务 KQI: 视频码率 MDI-MLR 网络 KPI: 承载网双向时延承载网丢包率 RTP 丢包率家庭网络丢包率家庭网络时延网络 KPI: 承载网双向时延家庭网络时延业务 KQI: 视频码率 MDI-MLR 网络 KPI: 承载网双向时延承载网丢包率 TCP 重传率 TCP 乱序率流媒体下载速度家庭网络丢包率家庭网络时延业务 KQI: 视频码率 MDI-MLR 网络 KPI: 承载网双向时延承载网丢包率 TCP 重传率 TCP 乱序率流媒体下载速度家庭网络丢包率家庭网络时延业务 KQI: 视频码率视频帧率视频编码类型 MDI-DF MDI-MLR 网络 KPI: 承载网丢包率 RTP 丢包率家庭网络丢包率家庭网络时延业务 KQI: 视频编码类型视频码率网络 KPI: 承载网双向时延家庭网络时延业务 KQI: 视频码率网络 KPI: 承载网丢包率 RTP 丢包率 TCP 重传率 TCP 乱序率家庭网络丢包率视频业务 KQI 之间或 KQI 与网络 KPI 之间的关联关系表 3.4 实验室验证结果及分析为了更直观的了解不同视频内容对业务平台承载网络的要求, 我们在实验室对一部分典型的网络环境进行模拟, 并通过主管感受客观指标监控两个维度衡量业务质量的变化播放体验 sview 主要用于评价花屏和卡顿带来的视频劣化情况, 能够较好地反映网络 KPI 的影响,sView 分表示播放体验最优,1 分表示最差验证情况可以说明必要的网络能力和良好的性能表现是支撑视频业务质量的重要因素因为测试组网环境测试时长机顶盒芯片和播放器能力等差异性, 测试结果在具体测量值的基础上, 更主要展示趋势, 不影响我们验证 KQI 与 KPI 的关联关系 Page 12 of 33

13 sview 得分 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书测试环境 : 播放方式承载协议承载模式其他直播 RTP over UDP 组播未开启 FEC RET 功能点播 HTTP over TCP 单播未开启快速缓冲,CBR 方式编码测试采用 Anue 网络损伤仪, 时延损伤为双向损伤, 丢包损伤是单向下行损伤带宽能力对业务质量的影响测试条件测试现象网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 : 分别以直播和 VOD 点播方式播放 4K 视频, 码率为 20Mbps 背景流量在 970M 和 990M 区间快速波动平均 980M, 不部署 QoS, 测试 sview 得分的趋势背景流量在 970M 和 990M 区间快速波动平均 980M, 部署 QoS, 测试 sview 得分的趋势直播 : 背景流量波动直播 : 背景流量波动 +QoS VOD 点播 : 背景流量波动 VOD 点播 : 背景流量波动 +QoS 时间 (s) 测试结果分析背景流量波动导致网络轻微拥塞时, 直播方式和 VOD 点播方式的 KQI 指标变化趋势不同 : 直播是较长时间劣化但程度较轻,VOD 点播是快速劣化到很差, 然后可快速恢复部署 QoS 后, 轻微的网络拥塞不会导致 KQI 变差网络丢包率对业务质量的影响 1) 直播方式测试条件网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 : 直播方式播放 4K 视频, 码率为 20Mbps 使用损伤仪模拟时延损伤双向和为 ms, 丢包损伤下行分别为 0.001% 0.01% 0.1% 时的 sview 得分的趋势 Page 13 of 33

14 sview 分数 ( 最高分 ) sview 分数 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书测试现象使用损伤仪模拟时延损伤双向和为 10ms, 丢包损伤下行分别为 0.001% 0.01% 0.1% 时的 sview 得分的趋势 ms 时延 ms 时延 % 丢包 ms 时延 +0.01% 丢包 ms 时延 +0.1% 丢包时间 (s) 10ms 时延 ms 时延 % 丢包 10ms 时延 +0.01% 丢包 10ms 时延 +0.1% 丢包时间 (s) 测试结果分析对于直播业务, 当网络时延固定, 随着丢包率的增加,KQI 指标会逐步劣化 ; 丢包率越大,KQI 指标劣化就越厉害持续时间越长恢复越慢网络时延为 ms 和 10ms 时,KQI 指标随丢包率的增加的变化趋势相似 2) VOD 点播方式测试条件网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 :VOD 点播方式播放 4K 视频, 码率为 20Mbps 使用损伤仪模拟时延损伤双向和为 ms, 丢包损伤下行分别为 0.001% 0.01% Page 14 of 33

15 sview 分数 ( 最高分 ) sview 分数 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书测试现象 0.1% 时的 sview 得分的趋势使用损伤仪模拟时延损伤双向和为 10ms, 丢包损伤下行分别为 0.001% 0.01% 0.1% 时的 sview 得分的趋势 ms 时延 ms 时延 % 丢包 ms 时延 +0.01% 丢包 ms 时延 +0.1% 丢包时间 (s) 10ms 时延 ms 时延 % 丢包 10ms 时延 +0.01% 丢包 10ms 时延 +0.1% 丢包时间 (s) 测试结果分析对于 VOD 点播业务, 当网络时延固定为 ms 时, 随着丢包率的增加,KQI 指标无明显劣化趋势 ; 时延为 10ms 时, 当丢包率为 0.1% 时出现短时严重劣化, 但可快速恢复网络时延对业务质量的影响 1) 直播方式 Page 1 of 33

16 sview 分数 ( 最高分 ) sview 分数 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书测试条件测试现象网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 : 直播方式播放 4K 视频, 码率为 20Mbps 使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.01%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms 3ms 0ms 时的 sview 得分的趋势使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.1%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms 1ms 时的 sview 得分的趋势 ms 时延 +0.01% 丢包 10ms 时延 +0.01% 丢包 3ms 时延 +0.01% 丢包 0ms 时延 +0.01% 丢包时间 (s) 4 3 ms 时延 +0.1% 丢包 10ms 时延 +0.1% 丢包 1ms 时延 +0.1% 丢包 2 时间 (s) 测试结果分析对于直播业务, 当网络丢包率固定时, 随着时延的增加,KQI 指标劣化的趋势频度和程度类似 ; 丢包率为 0.1% 时, 随着时延的增加,KQI 指标劣化的程度持续时间都比 0.01% 丢包率时更严重 2) VOD 点播方式 (20Mbps 码率 ) 测试条件测试现象网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 :VOD 点播方式播放 4K 视频, 码率为 20Mbps 使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.01%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms 3ms 0ms 时的 sview 得分的趋势使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.1%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms 1ms 时的 sview 得分的趋势 Page 16 of 33

17 sview 分数 ( 最高分 ) sview 分数 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书 ms 时延 +0.01% 丢包 10ms 时延 +0.01% 丢包 3ms 时延 +0.01% 丢包 0ms 时延 +0.01% 丢包时间 (s) ms 时延 +0.1% 丢包 10ms 时延 +0.1% 丢包 1ms 时延 +0.1% 丢包 0 时间 (s) 测试结果分析对于 VOD 点播业务, 当网络丢包率固定时, 随着时延增加到一定程度后 KQI 出现短暂劣化丢包率为 0.01% 时, 时延达到 0ms 时有偶尔的劣化,-3ms 时没有明显劣化丢包率为 0.1% 时, 时延为 ms 时无明显劣化,10ms 以上时会有频繁的劣化, 程度较大频度较高, 但可快速恢复 3) VOD 点播方式 (40Mbps 码率 ) 测试条件网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 :VOD 点播方式播放 4K 视频, 码率为 40Mbps 使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.01%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms Page 17 of 33

18 sview 分数 ( 最高分 ) sview 分数 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书测试现象 3ms 0ms 时的 sview 得分的趋势使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.1%, 时延损伤双向和分别为 ms 10ms 1ms 时的 sview 得分的趋势 ms 时延 +0.01% 丢包 10ms 时延 +0.01% 丢包 3ms 时延 +0.01% 丢包 0ms 时延 +0.01% 丢包 0 时间 (s) ms 时延 +0.1% 丢包 10ms 时延 +0.1% 丢包 1ms 时延 +0.1% 丢包 0 时间 (s) 测试结果分析对于 VOD 点播业务, 当网络丢包率固定时, 随着时延的增加,KQI 指标劣化频度提高, 且劣化持续时间增加丢包率为 0.01% 时, 时延达到 3ms 时出现偶尔的劣化,-10ms 时没有明显劣化丢包率为 0.1% 时, 时延为 ms 开始就出现了频繁劣化, 程度较大频度较高, 但可快速恢复 Page 18 of 33

19 sview 得分 ( 最高分 ) sview 得分 ( 最高分 ) 固定视频指标体系白皮书高码率 VOD 点播业务, 对时延的增大更为敏感不同码率视频对承载能力的容忍度测试条件测试现象网络瓶颈带宽为 1Gbps; 视频源 :VOD 点播方式播放 4K 视频, 码率为 20M 40Mbps 使用损伤仪模拟时延损伤双向和分别为 ms/10ms, 丢包损伤下行分别为 0.001% 0.01% 0.1% 时的 sview 得分的趋势使用损伤仪模拟丢包损伤下行为 0.01%, 时延损伤双向和分别为 3ms/0ms 时的 sview 得分的趋势 ms 时延 M 码率 0.001% 丢包 20M 码率 0.01% 丢包 20M 码率 0.1% 丢包 40M 码率 0.001% 丢包 40M 码率 0.01% 丢包 40M 码率 0.1% 丢包时间 (s) 10ms 时延 M 码率 0.001% 丢包 20M 码率 0.01% 丢包 20M 码率 0.1% 丢包 40M 码率 0.001% 丢包 40M 码率 0.01% 丢包 40M 码率 0.1% 丢包时间 (s) 测试结果分析 Page 19 of 33

20 对于 VOD 点播业务, 时延为 ms 时, 丢包率增大到 0.1% 后,40M 码率的 KPI 受到的影响比 20M 码率更大时延为 10ms 时, 丢包率增大到 0.1% 后,40M 比 20M 码率 KPI 劣化的频度更高恢复更慢码率越高, 时延和丢包率的增大对 KQI 影响都较为明显 4.1. 实验室测试分析结论背景流量叠加测试 ( 带宽 ) 1) 带宽是影响用户视频体验的关键因素 ; 2) 在网络拥塞场景下, 部署针对视频业务的 QoS 可以提升用户视频体验 3) 在网络拥塞场景下, 相同码率的直播方式比 VOD 点播方式的视频体验要好 ; 4) 在网络拥塞场景下, 视频码率越大,VOD 点播业务的 KPI 指标劣化越严重损伤仪加扰测试 ( 时延丢包 ) 1) 对于直播业务, 时延增加对 KQI 影响并不明显, 网络丢包率对 KQI 指标影响更大 ; 2) 对于 VOD 点播业务, 随着时延增大 KQI 会产生短期劣化, 网络丢包率对 KQI 指标的影响更大低时延可以抵消部分网络丢包率的影响 ; 3) 视频源码率越大, 对网络 KPI 的要求越严苛感知越敏感 3. 面向视频体验的承载网络需求视频业务特点是高带宽高并发高突发高感知低时延, 其体验是云, 管, 端 E2E 共同作用的结果在片源质量确定的情况下, 结合交互质量和观看质量目标, 可分解出满足体验的 TCP/UDP 通量要求和典型网络 KPI 参数集基于业界和华为公司 ilab 实验室的一些研究, 对于直播和点播, 我们定义了一个较为典型的良好体验评判标准, 并以 TCP 吞吐量公式和测试数据为基础, 将其分解到网络性能 Page 20 of 33

) 播复制点到 STB) 丢包率 Without RET: 10-6 / With RET: 10-3 码率范围 6~8Mbps 12~16Mbps 20~30Mbps 点播码率参考值 8Mbps 16Mbps 2Mbps (VBR/ 网络 KPI STB-CDN HTTP 要求带宽 >12Mbps >24Mbps >38Mbps 单播 ) (CDN 时延 60ms

21 下表是基于高清 /4K 片源质量, 按照良好体验评判标准分解的网络 KPI 目标 ( 包括用户带宽 E2E 时延丢包率 ) 以运营级 4K 为例, 要求用户 E2E 带宽 >40Mbps,RTT 20ms, PLR.0E- 业务类型 FHD 入门级 4K 运营级 4K 编码类型 H.264 H.26 H.26 分辨率 1920* * *2160 帧率 2P/30P 2P/30P 0P/60P 码率范围 8~10Mbps 2~30Mbps 2~3Mbps 直播码率参考值 10Mbps 28Mbps 30Mbps (CBR/ 网络 KPI 用户带宽 >10Mbps >28Mbps >40Mbps UDP 组要求 ( 组时延 <100ms 播 ) 播复制点到 STB) 丢包率 Without RET: 10-6 / With RET: 10-3 码率范围 6~8Mbps 12~16Mbps 20~30Mbps 点播码率参考值 8Mbps 16Mbps 2Mbps (VBR/ 网络 KPI STB-CDN HTTP 要求带宽 >12Mbps >24Mbps >38Mbps 单播 ) (CDN 时延 60ms 20ms 40ms 60ms 20ms 40ms 60ms 到 STB) 丢包率 2.0E-4 6.6E- 4.0E- 2.0E-.0E- 2.0E- 1.0E- 来源 : 华为 ilab 4K Ready 网络承载 KPI 模型分析前面介绍了面向体验所分解的网络 KPI 目标, 对于每一种固定承载网络, 城域网和骨干网架构是类似的, 变化最多的地方在于接入网络对于不同的接入网络, 时延丢包率和带宽总是在一个范围内变化 Page 21 of 33

接入 RTT PLR 每用户带宽 VDSL2 10~20ms 10-4~- 0Mbps@<1000m Vectoring 10~20ms 10-4~- 0~120Mbps@<800m Super Vector 10~20ms 10-4~- 100~300Mbps@300~00m G.Fast 2~6ms 10-4~- 200M~1.

22 接入 RTT PLR 每用户带宽 VDSL2 10~20ms 10-4~- Vectoring 10~20ms 10-4~- Super Vector 10~20ms 10-4~- G.Fast 2~6ms 10-4~- FTTH 2~3ms <4* M~1Gbps ( 常见规划 ) 城域 / 骨干 RTT PLR 带宽 SDH 0~120us/ 跳 0/ 跳 ( 无拥塞 ) 无拥塞 WDM 2us/ 跳 0/ 跳 ( 无拥塞 ) 无拥塞 Router 30~0us/ 跳 ( 无拥塞 ) 0/ 跳 ( 无拥塞 ) 无拥塞 Switch <us/ 跳 0/ 跳 ( 无拥塞 ) 无拥塞 Fiber ~us/km <4*10-7 无拥塞典型的固定承载网络 KPI 值对于一张典型的视频承载网络, 城域网由 1 台 Switch + 2 台 Router + 200km Fiber 构成, RTT 时延通常小于 10ms, 对于跨城域或层级较多的网络, 可能达到 30ms 对于接入网, 铜线技术影响视频业务的关键是带宽, 影响带宽的关键因素主要有采用的铜线技术最终用户的距离线路质量造成的丢包时延等 FTTx 接入通常在 KPI 上可以满足视频业务, 主要因素是光纤接入技术和分光比基于时延丢包率和带宽综合考虑,FTTH G.FAST 接入网在带宽满足的情况下可以支持运营级 4K 对于 Super Vector Vectoring VDSL2, 叠加家庭与城域网时延后存在吞吐量不足的可能, 需要进行合理的网络规划和线路质量优化 Page 22 of 33

4 固定视频指标体系应用场景固网的生成类指标是客观存在的, 且数量相对比较固定, 通过对生成类指标进行带有一定主观因素的公式拟合, 形成评价业务体验的拟合类指标另外, 由于固网的成网属性, 运营类指标较为丰富, 通过引入阈值的判断, 定义统计方式, 对单会话单用户单网元指标进行规整对运营类指标进行建模组合,

1 体验可视 - 视频用户质差率区域排名一视频用户质差率 (IPTV) 以实时的 U-vMOS 作为用户观看视频时的体验评价依据, 设计出视频用户质差率这一运营指标, 支撑运营商准实时掌握各个区域的视频用户体验状态, 通过区域间的排名, 促使各个区域从用户体验出发进行网络改进生成 /

23 4 固定视频指标体系应用场景固网的生成类指标是客观存在的, 且数量相对比较固定, 通过对生成类指标进行带有一定主观因素的公式拟合, 形成评价业务体验的拟合类指标另外, 由于固网的成网属性, 运营类指标较为丰富, 通过引入阈值的判断, 定义统计方式, 对单会话单用户单网元指标进行规整对运营类指标进行建模组合, 可以实现建立标尺, 优化建网与运维规范的目标下面从对视频业务体验的可视可管与可提升三个场景介绍指标体系的应用 4.1 体验可视 - 视频用户质差率区域排名一视频用户质差率 (IPTV) 以实时的 U-vMOS 作为用户观看视频时的体验评价依据, 设计出视频用户质差率这一运营指标, 支撑运营商准实时掌握各个区域的视频用户体验状态, 通过区域间的排名, 促使各个区域从用户体验出发进行网络改进生成 / 拟合类指标运营类指标定制化因素 U-vMOS 视频用户质差率视频质差 U-vMOS 阈值采样周期质差用户定义质差率统计周期指标获取机顶盒探针每秒钟计算一次用户当前观看视频的 U-vMOS, 并以 N 分钟为周期向 SQM 上报一次 U-vMOS, 包括 N 分钟内 N*60 个 U-vMOS 的直方图建模单用户 N 分钟时间内质差时长 = N 分钟时间内 U-vMOS < 质差 U-vMOS 阈值的时间单用户 N 分钟时间内可用率 = 1 (N 分钟时间内的质差时长 /XX 分钟时间内的播放时长 ) Page 23 of 33

24 M 分钟时间内的视频用户质差率 = 单用户 M 分钟时间内可用率 < 可用率阈值的 IPTV 账号数 / IPTV 账号总数阈值设定 : 视频质差 U-vMOS 阈值 : 小于 2. 分机顶盒采样周期 :N= 分钟区域质差率统计周期 :M= 分钟 /24 小时质差用户可用率阈值 : 可用率小于 9% 二卡顿时长占比达标率 (OTT) 对于采用 OTT 方式运营视频, 视频业务采用单播方式承载, 用户的卡顿时长占比是衡量体验的重要指标生成 / 拟合类指标运营类指标定制化因素卡顿时长卡顿时长占比达标率达标阈值, 达标率统计周期指标获取机顶盒探针每秒钟计算一次用户当前观看视频的卡顿时长与观看时间, 并以 N 分钟为周期向 SQM 上报建模单用户 N 分钟时间内卡顿时长占比 = N 分钟时间内卡顿总时长 / 播放总时长 M 分钟时间内的卡顿时长占比达标率 = 单用户 M 分钟时间内卡顿时长占比 < 1% 的视频账号数 / 视频账号总数阈值设定 : 卡顿时长占比达标阈值 : 小于 1% 1) 无故障 :0%; 2) 偶尔故障 :0%~1%; 3) 较多故障 :1%~2%; 4) 严重故障 : 大于 2% 机顶盒采样周期 :N= 分钟区域质差率统计周期 :M=1 小时 /24 小时应用与呈现区域质差率 :24 小时质差用户总数 / 24 小时观看了视频的 IPTV 账号总数 OLT 质差用户率 :OLT 下挂质差用户总数 / OLT 下挂观看了视频的 IPTV 账号总数 Page 24 of 33

25 区域质差率与 OLT 质差率呈现 4.2 体验可管 - 质差故障定界定位视频业务端到端链条通常比较长, 对运维能力的要求更为苛刻根据第 3 章的分析, 就承载网而言, 用户的视频体验与网络的 KPI( 时延丢包带宽 ) 密切相关根据规划与运维经验, 将网络 KPI 映射到网元或端口的指标, 包括不限于光功率误码率队列丢包率带宽利用率分光比等可直观测量的指标通过视频用户质差率的变化, 结合网络的 KPI 变化, 快速定界或识别故障因素, 提前消除网络隐患生成 / 拟合类指标运营类指标定制化因素 U-vMOS 视频用户质差率视频质差 U-vMOS 阈值采样周期质差用户定义质差统计周期端口收发光功率统计范围 ( 使用中的 OLT 上联端口, 交换机以太端口, 传输设备以太端口, 路由器以太端口 ) 光功率达标阈值统计周期光功率统计范围 (ONU PON 口接收 OLT 的光功率 ) 光功率达标阈值统计 ONU PON 口光功率周期 OTU 线路板接收信号光统计范围 (OCh 的线路侧 OTU 单板 ) 光功率达标阈值统计周期功率合路输出光功率统计范围 ( 光放单板 ) 根据合波数和系统规格下的标称输出光功率统计周期 ONU PON 端口线路误码统计范围 (ONU PON 口与 OLT PON 口间的双方向线路误码 ) 线路误码率率线路侧纠前误码率误码类型统计周期统计范围 (OTU 单板线路侧端口 ) 纠前误码率达标阈值统计周 Page 2 of 33

26 期 QOS 队列丢包率端口丢包率 QoS 队列丢包率统计范围 ( 以太端口入方向 CRC Symbol 等 ) 丢包率达标阈值统计周期统计范围 ( 部署端口 QOS 的以太端口 ) 不同码率对丢包率要求的模型统计周期统计范围 ( 末级 CDN 网络 ( 业务平台组网交换机 ) 到承载网出方向 CDN 节点出方向带宽利的带宽利用率 ) 统计维度( 忙时均值峰值均值 ) 带宽利用率用率达标阈值统计周期流入流出带宽利用率统计范围 ( 使用中的 OLT 上联端口, 交换机以太端口, 传输设备以链路带宽利用率太端口, 路由器以太端口的带宽利用率 ) 统计维度 ( 忙时均值峰值均值 ) 带宽利用率达标阈值统计周期指标获取机顶盒探针每秒钟计算一次用户当前观看视频的 U-vMOS, 并以 N 分钟为周期向 SQM 上报网管或 NPM 系统每个采集周期采集, 通常周期是分钟级 : 以太端口收发光功率 ONU 收光功率弱光 PON 端口线路误码端口 QOS 队列丢包率以太端口带宽利用率网管系统定期采集, 通常周期是小时级 :OTN 合路输出光功率端口线路侧纠前误码率建模当发生区域群体质差时, 通过业务路径还原, 与网络 KPI 性能的劣化进行匹配, 发现质差因素 Page 26 of 33

27 阈值设定 : 视频用户质差率 : 大于 2% 流入带宽利用率 : 大于 80% 流出带宽利用率 : 大于 8% 端口丢包率 : 大于 E- Qos 队列丢包率 : 大于 E- ONU PON 端口线路误码率 : 大于 E- ONU PON 口光功率 : 小于 -27dbm 以太端口收发光功率 : 光模块器件阈值 OTU 线路板接收信号光功率 : 目标范围 [-12dBm, -dbm] 应用与呈现 1)BRAS 和 OLT 设备通过 Eth-Trunk 连接, 其中 BRAS 设备 Trunk 成员口 GE1/1/14 在流量高峰期可达 90%+, 在流量持续增长的过程中, 视频用户质差率上升, 流量溢出导致质差用户增多, 最终通过割接用户减少流量解决 Page 27 of 33

28 2)BRAS 和 OLT 设备通过 Eth-Trunk 连接, 其中 OLT 设备的 Trunk 成员口 ethernet0/20/0 出现端口丢包, 导致质差用户突增, 经过定位是波分链路光功率问题导致 4.3 网络能力可提升 - 视频网络能力衡量与家庭宽带业务相比, 视频业务具有独特的业务模型和用户模型, 进而需要网络模型的适配视频体验对资源供给网络安全提出更高要求, 网络的规划结果决定了视频业务的天花板能力视频网络的承载能力, 可以通过资源供给 ( 含覆盖能力 ) 网络安全等方面进行衡量, 通过对指标进行加权建模构成网络能力指数 (NCI,Network Capability Index),NCI=f( 指标项, 指标值, 权重分数, 得分计算公式 ), 为视频网络规划建设提供有益的参考 Page 28 of 33

建模权重分数 : 使用 AHP 算法计算 NCI 指标因子相对权重得分计算公式 : 单个指标得分建模 ( 线性函数

29 指标获取传输网管 PTN OTN 脚本与报表 SNMP/CLI 采集系统网元配置用户模型 ( 用户类型与用户数 ) CRM/ 资源管理系统 TV 业务平台 ( 含 CDN) 开户信息哑资源信息 CDN 带宽容量与性能报表建模权重分数 : 使用 AHP 算法计算 NCI 指标因子相对权重得分计算公式 : 单个指标得分建模 ( 线性函数分段函数正态分布自定义模型 ) 固定视频 NCI n x i * 指标因子得分 i 1 Page 29 of 33

30 应用与呈现不同网络的横向对比 ( 通用模型 ) 与同一张网络的纵向对比 ( 定制模型 ) NCI 对比 0 网络 A 网络 B 网络 A 能力 :FTTH 用户覆盖率 0%; 节点双归比 70%;CDN 单用户出流能力 2Mbps; 网络 B 能力 :FTTH 用户覆盖率 90%; 节点双归比 9%;CDN 单用户出流能力 10Mbps; 通过 NCI 测评, 对本网络进行纵向对比, 和兄弟网络进行横向对比, 优化视频网络建网与运维的标尺 Page 30 of 33

展望未来视频是一个大生态圈, 汇聚了百业展望未来, 运营商将以娱乐视频作为视频业务的基础和主流, 经营范围逐步向通讯行业视频延伸, 以 2C+4C 作为演进路线逐步走向融合, 继续探索管道洪流带来的蓝海市场华为精品视频服务将与产业链合作, 一方面持续优化固定视频指标体系, 为视频行业提供统一的跨屏, 跨网, 多业务的视频体验评价标准,

31 展望未来视频是一个大生态圈, 汇聚了百业展望未来, 运营商将以娱乐视频作为视频业务的基础和主流, 经营范围逐步向通讯行业视频延伸, 以 2C+4C 作为演进路线逐步走向融合, 继续探索管道洪流带来的蓝海市场华为精品视频服务将与产业链合作, 一方面持续优化固定视频指标体系, 为视频行业提供统一的跨屏, 跨网, 多业务的视频体验评价标准, 使得视频业务能够在统一的评价体系下, 实现更加快速稳健的良性发展 ; 另一方面, 随着视频业务逐步走向融合和全生态, 视频评价体系也会不断适配新业务, 持续扩充和更新, 逐步涵盖通信视频行业视频 UGC 视频, 最终构建面向视频体验网络架构的评估 - 建网 - 优化 - 验收的指标体系, 实现以视频连接世界, 以视频丰富人们的沟通和生活的宏远目标 Page 31 of 33

32 附录 A 参考文献 1. 华为 ilab: 华为 U-vMOS 视频体验标准白皮书 2. 华为 ilab: 4K Ready 网络承载 KPI 模型分析 3. 华为 ilab: 基于视频体验的固定承载网络要求白皮书 4. DSL Forum TR 126: Triple-Play Services Quality of Experience (QoE) Requirements. IETF RFC444: A Proposed Media Delivery Index (MDI) 附录 B 缩略语缩略语 U-vMOS KQI KPI RTT QoE QoS MDI DF MLR STB OTT VOD EPG CDN SQM NMS NPM 英文全称 User, Unified, Ubiquitous, Video Mean Opinion Score 关键质量指标 Key Quality Index 关键绩效指标 Key Performance Index 往返时延 Round-Trip Time 用户体验 Quality of Experience 服务质量 Quality of Service 媒体传输指标 Media Delivery Index 延迟因素 Delay Factor 媒体丢包率 Media Loss Rate 机顶盒 Set Top Box 通过互联网面向终端设备传输的 IP 视频服务 Over The Top 视频点播 Video On Demand 电子节目菜单 Electronic Program Guide 内容分发网络 Content Distribution Network 业务质量管理系统 Service Quality Managerment 网络管理系统 Network Management System 网络性能管理 Network Performance Management Page 32 of 33

33 缩略语 UDP RTP HLS VBR CBR FEC RET FCC 英文全称用户数据报协议 User Datagram Protocol 实时传输协议 Real-time Transport Protocol 基于 HTTP 的流媒体网络传输 HTTP Live Streaming 可变码率 Variable bitrate 固定码率 Constant bitrate 前向纠错 Forward Error Correction 自动重传请求的丢包恢复机制 Retransmission 频道快速切换 Fast Channel Change Page 33 of 33

版本说明书

版本说明书华为 ilab 极致体验业务体验技术白皮书基于视频体验的固定承载网络要求白皮书华为 ilab 发布关键词 4K Experience U-vMOS 承载网通量 KQI KPI 文档简介本篇白皮书重点阐述了在固定网络承载视频业务, 以 U-vMOS 为体验评价指标时, 不同的 U-vMOS 目标值对应的网络承载 KPI 如何规划的方法论然后结合固网常见组网情况, 给出网络 KPI 如何满足