快手正式发布了基于流式的直播多码率自适应标准 LAS(Live Adaptive Streaming),其用于提供低延迟、平滑、流畅的直播体验
重点解决三大痛点:卡顿、模糊与延迟大。
对于这些问题,单独优化某一个指标并不难,难点在于彼此之间互相制约。例如通过降低码率能降低卡顿率,提升观看直播的流畅度,但降低码率损失了清晰度的体验,会引起直播画面模糊。同时低延迟会带来良好的体验感受,但过低的延迟,客户端的缓存数据也越少,对网络抖动的抗性也越差,又会增加用户的卡顿风险。
多码率方案已经成为平衡清晰度与卡顿的最佳选择
多码率自适应是在抖动网络下保证观看流畅度最有效的手段之一,主要包括 MPEG-DASH 和 HLS 这类国际标准协议。优点在于部署快,见效快。但二者均是基于分片传输,设计之初主要用于点播场景,而非直播
直接用于直播场景会造成延迟过大,直接影响直播体验
本次快手推出的直播多码率自适应方案包含两大特性:一是基于流式传输,保证低延时;二是支持多码率,依据每个用户的网络状态,自适应选择最佳的视频清晰度。
与传统的基于分片的多码率架构相比,基于流式的直播多码率能提供更低的延迟,在架构上也有一些特性,主要包括:
转码:不同于 MPEG-DASH 或 HLS,基于流式的直播多码率方案在转码时不需要进行切片操作,只需在转码时保证不同的转码流 I 帧的 pts 严格对齐,从而保证视频流的无缝切换
CDN 功能升级:CDN 侧也即基于流式的直播多码率方案的服务侧,需要升级支持三种拉流模式,即默认位置拉流(传统拉流模式)、绝对位置拉流(指定吐流绝对位置)与相对位置拉流(指定吐流相对位置)
自适应算法:在自适应算法上,与分片传输的策略相比,基于流式的传输逻辑会一定程度增加自适应算法的难度(例如在流式传输中,因为源数据实时产生,观测到的平均带宽值近似等于当前请求的视频码率,无法反应真实的带宽),但流式架构更加灵活,并且能显著降低分片架构中存在的传输 ON-OFF 现象,从而降低了码率切换过于频繁的问题。
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