大规模直播流的实时评测

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：