在音视频体验发展趋势中分为三代，第一代是直播，第二代是RTC，第三代是云游戏。发展过程是趋向于越来越真实，有更大的数据量，越来越互动，实现更低的延时的。在这期间，体验质量面临的挑战有以下几点，常见的体验问题如“出图慢”“延时”“卡顿”等，技术问题则是“算力不够”“数据孤岛”等。’
 

为了解决此类问题，康永红介绍，华为云基于端计算、边缘计算和云计算，构建了一个基于数据湖服务的6层云原生系统框架，通过这个框架，解决了以直播、RTC、VR为代表的三代音视频业务之间的差异性以及市场发展的不确定性。
 

基于大数据计算智能云服务，构建云视频统一数据湖和从数据采集、数据计算到数据消费的端到端数据价值链，通过数据湖和数据价值链，同时支撑三代业务在线。在面向内部运维运营和外部客户方面，设计了3大场景，7个子场景，服务十几个场景的QoC、QoE、QoS的需求，比如用户画像、数据运营、智能调度等等。
 

其次，康永红认为，音视频服务体验质量优化不仅仅是技术问题，还是管理性的问题，需要在业务上做一些设计。

在媒体体验诊断上，从立体实时监控与故障分析、体验诊断能力、体验提升三方面进行规划。在媒体体验提升方面，第一，是最佳边缘节点智能调度能力，第二，依靠人工经验做优化。

华为云在视频直播体验优化实践上，首先，采用直播流全链路监控。基于网络数据+端数据的流全链路监控，实现音视频帧率、码率秒级监控，结合卡顿、黑屏、秒开等QoS指标诊断，及时发现主播侧推流异常、最后一公里拉流异常。及时反馈给客户调整优化；发现节点间网络不稳定、节点故障，反馈给运维实现故障恢复与调度。

其次，基于端、边、云数据协同的智能调度提升视频体验和优化成本。传输面向千行百业，不同的行业、不同的租户对于传输有不同的质量和成本诉求，基于差异化诉求选择最优边缘节点、传输链路和最佳码率。

华为云在实时音视频RTC体验优化实践上，基于RTC业务特点构建了三类体验质量数据服务。

第一类，监控指标数据服务。覆盖服务端、客户端、设备等维度，构建了QoE、QoS、QoC指标。第二类，网络端事件数据服务。包括网络控制面事件和网络媒体面事件。第三类，终端侧事件数据服务。比如终端侧用户行为事件和终端设备数据。

基于三类数据服务，华为云构建了三层体验诊断与优化平台，L1是监控QoE、QoS全局实时监控；L2是一键式用户个例通话QoS行为调查能力；L3是实时音视频体验自动诊断。

在这些实践背后，是基于云原生的华为云亿级规模音视频质量监控的大数据架构平台。康永红介绍，基于云上的基础设备，构建了覆盖数据采集、传输、数据计算、消费等环节的一体规模的系统。
 

具体包含了可以支持从边缘、端、云的采集数据和传输的数据网络，可以支撑实时计算、离线计算以及机器学习的多模数据处理系统，以及支持实时监控、运营计费和客户服务的多层数据消费体系。通过三层的体系，可以做到亿级规模数据的处理和数据的消费。

在云原生时代，如何能让音视频全流程质量监控数据计算分析做到数据不丢失与服务不降级？ 

康永红介绍，质量监控平台考虑的几方面要素：第一是效率，第二是成本，第三是质量，第四是可用性。基于批流一体和一站式的数据开发平台，做到了数据生产效率的提升。同时，采用了存储分离，把存储引擎和计算引擎进行分离，存储引擎用的是低成本的对象储存，计算引擎采用批流一体的引擎，随时弹性收缩，继而做到成本的极致化。

在数据质量保障方面，构建数据治理体系，整个数据从采集、计算、消费可管理、可跟踪，以此确保数据质量是可信的，之后基于可信数据的消费做到业务持续创新。

基于这整个框架，可以支撑端、边、云协同，数据接入进来不丢失。同时支撑质量监控的OPS服务和体验的调度服务不降级，接口或者是任何一个网络故障的时候，服务完全可以正常使用。
 

在最后的分享中，康永红总结了音视频体验质量发展的3个特点，第一，用户体验，越来越真实；第二，业务体验，越来越互动；第三，业务环境，越来越复杂。

音视频体验质量监控优化的利器，一个是业务战略，面向不同的业务场景，构建先监控再诊断后提升的体验质量优化体系；一个是技术之道，基于“数据湖+数据服务”的数数据驱动音视频业务能力和统一大数据服务平台；在实施代价上，需要平衡成本与体验的关系。

对于音视频体验的未来规划，第三代XR音视频体验质量规范中，将以沉浸感为重头戏，其次打造智能音视频质量评估体系，在全网体验中，实现端、边、云数据协同，驱动QoE、QoS、QoC优化。