價格更高速度更快的互聯網計劃會提高流視頻質量嗎

如今，超過四分之三的互聯網流量來自流媒體視頻，預計這一數字只會隨著時間的推移而增加。為了滿足這一需求，互聯網服務提供商以高昂的價格為消費者提供了更快的數據速度，并且在某些地區提供了每秒千兆的傳輸層。

但是，這些價格較高的計劃實際上是否可以提高視頻流的質量?一個華爾街日報的調查最近回答了與尼克菲姆斯特教授，美國芝加哥大學的專家對通信網絡的性能和安全性的幫助這個問題，在合作雙方運籌學與消費者和進步的科學。

這個故事始于三年前，當時記者認為這是一個簡單的問題：更快的速度對流式視頻重要嗎?為了回答這個問題，他們求助于當時在普林斯頓大學的Feamster，以他在網絡計算機系統方面的專業知識。Feamster的小組開發了軟件系統，該系統可以可靠地衡量消費者在家中收到的實際互聯網速度，這是《華爾街日報》詢問的重要組成部分。但是，收集另一半數據(這些家庭中流式視頻服務的性能)將需要系統，機器學習和招聘的結合。

盡管諸如Netflix，Amazon和YouTube之類的視頻提供商可以收集用戶通過其軟件獲得的質量的數據，但ISP和外部研究人員卻處于黑暗之中。在《華爾街日報》的幫助下，研究人員招募了60多個家庭，收集了有關其互聯網服務的信息，并安裝了監控通過其網絡的數據的監視器。但是挑戰仍然存在。

“我們基本上是在看胡說八道的流量;它們都是加密的，我們看不到其中的任何內容，我們不知何故想知道：用戶是否正在播送Netflix視頻，分辨率是多少?并且，開始播放需要多長時間?” 紐鮑爾大學計算機科學教授兼數據與計算中心教務長Feamster說，他7月1日加入了UChicago教職。“這是一個有趣且非常具有挑戰性的機器學習推理問題。我們看到了很多加密數據，我們重新嘗試計算該視頻的質量-不僅是“速度”，還包括用戶實際體驗的質量。”

這項工作導致了一篇研究論文和一個名為Net Microscope的新工具，該工具可以從加密數據流中實時推斷出視頻流質量指標，例如啟動延遲和分辨率。通過從志愿者之家收集超過200,000個視頻會話中的數據，該團隊訓練了一個模型，該模型可以查看加密的數據并確定來自Netflix，YouTube，Amazon和Twitch的流以及最終用戶體驗的質量。