隨著互聯(lián)網(wǎng)接入的普及和帶寬的提升，視頻觀看量也在逐年提升。為了開發(fā)應(yīng)對(duì)每月發(fā)送數(shù)萬(wàn)PB視頻的技術(shù)——

麻省理工（MIT）計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的科學(xué)家們，最近就研究了如何利用一個(gè)播放器狀態(tài)數(shù)據(jù)和文件特征，對(duì)視頻系統(tǒng)進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和擁塞控制。

【Minerva協(xié)議原理圖。來自：MIT/CSAIL，viaVentureBeat】

思科指出，到2021年，全球網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)囊曨l內(nèi)容，將超越每秒100萬(wàn)分鐘（1.7萬(wàn)小時(shí)）。此外，研究估計(jì)視頻流已占2017年互聯(lián)網(wǎng)總流量的75%，且有望在2022年升至82%。

為了確保不同用戶在觀看時(shí)的公平性，CSAIL提出了一種名叫Minerva的端到端協(xié)議，特點(diǎn)是能夠極大地減少緩沖和像素化，而無需對(duì)底層基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行改動(dòng)。

其指出：“隨著視頻流量的增長(zhǎng)，多個(gè)客戶分享瓶頸鏈接的可能性正變得越來越大。若內(nèi)容提供商采取適當(dāng)?shù)膬?yōu)化，便有機(jī)會(huì)提升多個(gè)用戶的視頻觀看體驗(yàn)。然而時(shí)下的傳輸協(xié)議，并非專為視頻流應(yīng)用而打造，僅能提供連接層級(jí)上的公平性”。

大多數(shù)視頻內(nèi)容提供商，都對(duì)由Reno和Cubic等擁塞減少算法做出的帶寬決策感到滿意。這些算法通過為競(jìng)爭(zhēng)流提供鏈路容量的相等份額，來尋求實(shí)現(xiàn)連接層級(jí)上的公平性。

結(jié)果就是，內(nèi)容提供商只能孤立地微調(diào)觀看體驗(yàn)，而無法在客戶端之間進(jìn)一步優(yōu)化分配帶寬。且未能充分考慮諸如屏幕尺寸、分辨率、設(shè)備類型、回放緩沖區(qū)大小等在內(nèi)的因素。

【對(duì)比演示實(shí)例，來自：MIT/CSAIL】

作為對(duì)比，即使沒有關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)視頻客戶端的明確信息，Minerva協(xié)議亦能夠動(dòng)態(tài)地調(diào)節(jié)視頻流速率，以實(shí)現(xiàn)公平性。當(dāng)客戶端中有人分享了瓶頸鏈路時(shí)，其速率會(huì)收斂到不會(huì)干擾其它互聯(lián)網(wǎng)流量的帶寬分配。

換言之，Minerva實(shí)現(xiàn)了捕獲帶寬和體驗(yàn)質(zhì)量之間關(guān)系的技術(shù)和分布式算法。各個(gè)客戶端通過視頻過程來計(jì)算其動(dòng)態(tài)權(quán)重，然后確定與網(wǎng)絡(luò)條件和其它變量相關(guān)的帶寬比例分配。

在涉及現(xiàn)實(shí)世界中家庭Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)和兩個(gè)連接到八組客戶端的亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（AWS）實(shí)例的實(shí)驗(yàn)中，研究人員成功地借助Minerva，在1/4時(shí)間內(nèi)、將15-32％的視頻質(zhì)量從720p提升到了1080p。

此外，通過為有可能重新緩沖的視頻分配帶寬，該協(xié)議平均可減少47%的總回收時(shí)間——即便數(shù)據(jù)的到達(dá)和離開也是不可預(yù)測(cè)的。

一篇相關(guān)論文的資深作者、兼MIT教授的MohammadAlizadeh表示：

如果你家中有五個(gè)人同時(shí)播放視頻，Minerva可分析各種視頻如何受到下載速度的影響。然后基于這些信息，為每個(gè)視頻提供最佳的觀看品質(zhì)、而不會(huì)降低其它視頻的體驗(yàn)。