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大规模直播流的实时评测

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用户1324186
发布2019-08-09 17:05:16
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发布2019-08-09 17:05:16
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文章被收录于专栏:媒矿工厂

本文是来自VES(Video Engineering Summit)2019的演讲,作者是来自于videoRx公司的CTO,Robert Reinhardt。本次演讲主要讲述对于视频提供者,如何在为用户提供视频的同时,获得观众的一些合法数据,并且使用这些数据对视频的效果进行分析。

Robert首先对视频交付的全过程进行了简单的介绍,然后特别指出,收益方想要获得包括观众的人数,观众的地理位置,以及观众观看时的视频质量等在内的信息,这就是收益方的主要需求,而这些信息可以通过一定的方式采集,并筛查利用。从采集信息到利用信息的全过程是通过以下的四个步骤而进行的:

  1. 采集数据,数据包括用户的ID,session ID, 视频的播放状态,视频播放环境,比特率等信息。
  2. 储存数据,制订数据库接口,将获取的数据进行储存。
  3. 查询数据,即将所有的数据进行筛选,选取需要的数据以使用。
  4. 数据可视化,将数据可视化以便用于展示。

随后,Robert介绍了包括AWstats,snowplay,Elastic Stack在内的几个开源的分析项目,并为每一个项目均进行了实际的演示。每个项目都有完善的教程,便于开发者掌握。

而后,Robert也列举了GoogleAnalytics,Mux Data,Datazoom,Splunk等商用的数据分析服务,并且也进行了实际的演示与讲解。

下面,将分两部分展示演讲的视频。

视频的第一部分介绍了视频交付的过程和信息采集:

视频的第二部分介绍了实际的例子:

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-08-08,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 媒矿工厂 微信公众号,前往查看

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