基于用戶QoE的流媒體系統性能測評模型設計

摘 要： 影響流媒體用戶服務質量體驗QoE（Quality of Experience）的因素有很多，如何對用戶QoE進行量化判別是一個復雜的問題。為此，以媒體傳輸指標MDI為基礎，研究了用于測量流媒體用戶QoE的基本指標，并提出了相關測量數據的獲取方法。以流媒體用戶的實際體驗質量為依據，提出了一種有效的流媒體系統性能評價模型，該模型為流媒體系統的性能分析和優化調整提供了理論基礎，具有廣泛的應用價值。

關鍵詞： 流媒體； 服務質量體驗； 性能分析； 評價模型

中圖分類號：TP393 文獻標志碼：A 文章編號：1006-8228（2014）09-06-03

Design of streaming media system performance evaluation model based on user QoE

Jiang Xiaoqiang， Chang Xiaojie， Shan Kangkang

（Zhejiang university library and information center， Hangzhou， Zhejiang 310000， China）

Abstract： There are considerable factors influencing the QoE（Quality of Experience） of streaming media users. Therefore， how to quantize the factors of user QoE becomes a difficult problem. Based on the MDI（Media Delivery Index）， the basic indicators of the QoE are studied and acquiring method of the relative data is given. In this paper， an evaluation model for streaming media system is proposed based on the real user experience. The model provides the performance analysis and optimization of stream media with theoretical base and has broad application value.

Key words： streaming media； quality of experience； performance analysis； evaluation model

0 引言

隨著寬帶網絡的逐漸普及，流媒體技術開始被廣泛用于網絡電視、視頻點播、活動直播、遠程教學、視頻會議等領域。近年來，寬帶多媒體增值業務市場開始逐漸細分，越來越多的流媒體相關業務不斷誕生和發展，流媒體業務[1-2]已成為目前寬帶網絡上的主流業務，其系統性能和服務質量得到網絡運營商和用戶的廣泛關注。

用戶體驗質量QoE（Quality of Experience）是指用戶在接受網絡服務的時候對服務質量的滿意程度[3]。流媒體QoE是指流媒體業務在滿足用戶期望方面的所達到的程度[4-5]。由于目前的IP網絡不是針對流媒體業務進行設計的，因此無法滿足流媒體業務所需要的端到端服務質量保證要求，在網絡發生擁塞時，交換機就有可能丟棄多媒體數據，造成用戶體驗質量下降；另一方面，流媒體系統本身會存在性能瓶頸，如果某一臺流媒體服務器負荷過重，也會影響服務質量，造成用戶端出現馬賽克、圖像抖動、停格、黑屏、多次緩沖等現象。

目前，針對流媒體服務質量QoS（Quality of Service）有很多種控制和保障方法，主要有：內容分發、擁塞控制、緩沖控制、差錯控制等技術[6]。但是這些技術往往并不能完全解決流媒體的服務質量問題。對于運營商來說，他們非常希望知道所提供的流媒體服務是否達到了用戶期望或要求，哪些用戶存在播放質量問題；對內容提供商來說，他們非常關心哪家運營商能夠提供較高服務質量的流媒體系統，所選擇的運營商能否高質量地將自己的流媒體節目內容送達給每個用戶。

因此，需要對流媒體系統的服務性能進行測量和評價，而流媒體用戶的體驗質量是評價流媒體系統服務性能的最終指標。目前，國外已經有多家互聯網公司從事流媒體系統性能測量工作，其中較為著名的Keynote System公司設計的SystemQ系統[7]就是從用戶QoE角度來測量流媒體系統的性能。

1 流媒體QoE測量指標的選擇

2004年，IneoQuest公司提出了關于評定媒體流在IP網絡上傳輸一個指標MDI（Media Delivery Index）草案，于2005年8月推出該草案的第三版，2006年4月MDI被IETF接收為RFC 4445標準[8]，目前MDI視頻評定標準已被國內外各大公司和標準機構廣泛采用。

MDI（媒體傳輸指數）由兩個部分組成：DF（Delay Factor）延遲參數和MLR媒體丟失率[9]。

DF是指對于每一個數據包在測試點被顯示或者記錄到達時間的間隔的計算值。

MLR=（理想中應該收到的數據包的數量-實際接收到的數據包的數量）/以秒為單位的間隔時間，MLR的結果實際上就是每秒丟失的數據包的數量[10]。

MDI可以用于測試或評估一個視頻網絡的質量。通過測量MLR可以確認、定位并跟蹤網絡的丟包狀況；使用DF參數可以確認、定位并且跟蹤網絡的抖動情況。

對于所有流媒體用戶來說，他們的基本需求就是高質量體驗（QoE）。基本水平的QoE就是流媒體節目的高保真播放和節目內容的快速呈現。因此，在本模型中，參考MDI指標，并針對用戶端媒體播放特性，設置了兩個重要指標：等待時間WT（Wait Time）和平均媒體丟失率AMLR（Average Media Loss Rate）。

等待時間WT是影響流媒體用戶的質量體驗的重要因素，等待時間過長或重緩沖次數過多會使用戶對流媒體播放失去耐心。

平均媒體丟失率AMLR的大小是影響播放效果的最主要因素，AMLR過高可能會造成圖像抖動、聲音斷續、馬賽克、多次緩沖、停格、跳幀等用戶難以忍受的體驗。

測量時間段T秒內的等待時間WT的計算方式如下：

等待時間WT=連接時間+首次緩沖時間+重緩沖時間+重緩沖補償 ⑴

其中：

重緩沖補償=重緩沖次數×重緩沖補償權值 ⑵

流媒體客戶端播放過程如圖1實例所示。

若設重緩沖補償權值為每次重緩沖補償1秒，圖1中的客戶端等待時間為：

WT=連接時間1s+首次緩沖時間3s+重緩沖時間1s+重緩沖補償1s=6s

測量時間段T秒內的MLR的計算方式如下：

平均媒體丟失率AMLR=（∑丟包率）/采樣次數 ⑶

式⑶即平均媒體丟失率為在T秒內對丟包率進行多次采樣后的平均值。

若設采樣次數為3次，每次采樣得到的丟包率為8%、10%和12%，這該客戶端的平均媒體丟失率AMLR=（∑（0.08+0.1+0.12））/3=0.1。

2 基于Agent的流媒體用戶QoE數據獲取技術

在建立基于用戶QoE的流媒體系統評測體系之前，首先要獲知流媒體用戶的QoE處于何種水平，即要先獲取用戶的QoE數據。

為計算本模型中提出的兩個重要指標：等待時間WT和平均媒體丟失率AMLR，我們需要在測量時間段（T秒）內獲取以下數據：連接時間，首次緩沖時間，重緩沖次數，重緩沖時間，采樣次數及每次采樣時的丟包率。

在對進行媒體丟失率（MLR）進行數據采樣之前，還需設定測量時間段（T秒）內的采樣次數n和采樣時間間隔L。

QoE參數測量按照數據獲取的方式可采用兩種類型：被動測量和主動測量。被動測量：通過在網絡中內嵌包捕獲器，收集數據包信息，被動地監測網絡行為。主動測量：通過主動發送測量數據包，根據測量結果分析網絡性能，如包丟失率、時延和連接成功率等。

兩種測量技術適用于不同的測量需要，被動測量只能監測到網絡中某一點或某一鏈路的性能，可以非常詳細地理解該測量點或該鏈路的網絡行為，但無法從整體上測量網絡的性能狀況。主動測量通過測量數據包在測量節點之間的傳輸，可測量網絡端到端的性能。

我們使用的基于Agent的流媒體用戶QoE數據獲取技術是一種主動測量技術，其實現原理如圖2所示。

在流媒體客戶端播放器中植入QoE數據獲取程序，該程序實時捕獲用戶播放參數信息，每個播放器作為一個Agent將獲取的數據傳回到QoE數據庫服務器上，QoE分析系統對QoE數據庫中的數據進行統計分析。

3 流媒體QoE評測模型設計

為每個流媒體客戶端播放器定義一個播放質量綜合指標（Qoe），該指標的大小代表測量時間段T內該用戶的體驗質量。

建立流媒體Qoe模型如下：

參數說明：

WTS：等待時間標準。預先設置。

WTP：等待時間權值，0

AMLRP：平均媒體丟失率權值，AMLRP=1-WTP。

計算得到的流媒體客戶端Qoe值應該在0到1之間，將Qoe值分為ABCD四個等級，分別代表不同等級流媒體用戶體驗質量，如表1所示。

4 模型評價與分析

對1分鐘內典型的測量數據進行分析，并對模型的有效性進行驗證。預先設置經驗參數如下：

等待時間標準WTS=4s；等待時間權值WTP=0.2；平均媒體丟失率權值AMLRP=0.8；重緩沖補償權值FRBP=1。

具體客戶端數據如表2所示。

CT：Connect Time連接時間；

IBT：Initial Buffer Time首次緩沖時間；

RBT：ReBuffer Time重緩沖時間；

FRB：the Frequency of ReBuffer重緩沖次數；

WT：Wait Time等待時間；

AMLR：Average Media Loss Rate平均媒體丟失率。

等待時間WT分別為4s和11s時的用戶Qoe值與平均媒體丟失率AMLR關系如圖3所示。

有效性驗證：

⑴ 客戶端a、b、c、d、e的等待時間為4秒，表示流媒體服務器響應情況較好。其中a的平均媒體丟失率為0，其Qoe=1，播放流暢用戶體驗良好。而b、c、d、e在播放過程中都有不同程度的丟包，由于采用UDP傳輸協議，客戶端播放器沒有重緩沖而是直接丟棄數據包，用戶可能感覺到抖動、跳幀、甚至黑屏等不良的體驗質量。

⑵ 客戶端f、g、h、i的等待時間為11秒，原因是流媒體服務器響應情況較差。由于采用TCP傳輸協議，客戶端播放器在無法正常接收數據流時進行了一次重緩沖，造成用戶等待時間增加，用戶體驗質量下降。

5 結束語

本文提出的模型在實際應用中，應該根據不同的運營商網絡環境和不同的流媒體服務器性能選擇不同的參數，根據實際情況劃分流媒體用戶服務質量體驗等級，才能真實有效地反映質量體驗效果。

流媒體用戶體驗質量是寬帶運營商、流媒體內容提供商和服務提供商非常關心的問題。建立基于用戶QoE的流媒體系統性能評測體系有助于了解某時間某流媒體用戶的實際播放質量；有利于分析流媒體系統的服務瓶頸，幫助做出優化調整；有利于分析不同網段的網絡性能，找出網絡瓶頸；有利于研究交換機和路由器的不同配置對流媒體QoE的影響，從而使網絡設備針對流媒體傳輸進行進一步優化。

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