Los servicios OTT llegan ahora a más dispositivos y plataformas que nunca, lo que crea una creciente demanda de contenidos de vídeo de mayor calidad. Sin embargo, este deseo de mayor calidad tiene un coste. En concreto, hay un aumento de los costes de infraestructura y operaciones debido al almacenamiento adicional de contenidos, el mayor rendimiento de los servidores de origen y la mayor utilización del ancho de banda de la red de distribución de contenidos (CDN).
El reto consiste en reducir los costes de CDN sin comprometer la calidad de la experiencia del espectador (QoE). La solución es la codificación consciente del contexto (CAE).
CAE ofrece la oportunidad de reducir la complejidad operativa al tiempo que se reducen los costes de almacenamiento y streaming. Al aprovechar los algoritmos derivados del aprendizaje automático, CAE mejora automáticamente la eficiencia del streaming sin mermar la calidad de la experiencia de usuario. Puede comprobarlo usted mismo con nuestra Calculadora CAE. Si todavía te parece demasiado bueno para ser verdad, lo hemos probado en nuestro propio servicio OTT, PlayTV. Haz clic a continuación para ver los resultados, o sigue desplazándote para obtener una actualización sobre cómo funciona CAE.
Índice
ENTENDER LA CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
CODIFICACIÓN TRADICIONAL
La mayoría de los vídeos que se transmiten hoy por Internet utilizan tecnologías de flujo ABR (Adaptive Bitrate), como HLS o MPEG-DASH, para optimizar su reproducción. Un flujo ABR contiene múltiples "variantes de representación" del mismo vídeo, que se codifican a diferentes resoluciones y velocidades de bits según una escala de codificación predefinida.
Cuando un usuario pulsa el botón de reproducción, el reproductor recibe un manifiesto de las variantes de representación disponibles para reproducir. El reproductor selecciona qué variante de representación reproducir en función de varios factores, como el ancho de banda disponible, la capacidad del búfer y el tamaño de la ventana de reproducción. A medida que estos factores cambian durante la reproducción, el reproductor puede cambiar a variantes de representación de mayor o menor calidad, mostrando la mejor calidad de vídeo posible con un almacenamiento en búfer mínimo.
Sin embargo, las escalas estáticas de bitrate producen a menudo una calidad inconsistente para diferentes tipos de contenido. Los contenidos de vídeo de alta complejidad, como los deportes, requieren más bits para lograr una experiencia de visualización aceptable que los contenidos de menor complejidad, como la animación. Por eso, utilizar el mismo perfil para codificar distintos tipos de contenidos, o contenidos para distintos canales, suele suponer un desperdicio de almacenamiento y ancho de banda.
La distribución de streaming es uno de los mayores centros de coste de un servicio OTT. El exceso de almacenamiento, el uso ineficiente de la caché y el ancho de banda de streaming pueden suponer un gasto considerable, sobre todo a medida que crece la biblioteca de contenidos y el servicio atrae a más espectadores.
CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
A diferencia de los métodos de codificación tradicionales, Context-Aware Encoding utiliza información contextual -como el tipo de contenido, las capacidades del dispositivo, las condiciones de la red y el comportamiento del espectador- para optimizar la transmisión de vídeo. En lugar de utilizar una escala ABR para todo el contenido, CAE analiza cada vídeo de origen y crea de forma inteligente una escala de codificación personalizada (conjunto de variantes de representación) para cada contenido.
Además, el CAE tiene en cuenta las limitaciones asociadas a la red de distribución y al dispositivo utilizado para ver el contenido. Decide cuántas variantes de representación son necesarias y qué resoluciones y tasas de bits utilizar para cada una, manteniendo un nivel de calidad constante en todos los títulos.
Optimizar los activos con CAE puede suponer un importante ahorro de costes que aumenta cuanto más tiempo se publiquen y cuanto mayor sea la audiencia. Sin embargo, el ahorro de costes no es el único motor de las organizaciones de streaming. Los espectadores muy comprometidos son muy valorados, y pocas cosas afectan tan negativamente a su compromiso como las deficiencias en la calidad de la experiencia.
VENTAJAS DE LA CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
Context-Aware Encoding ofrece múltiples ventajas para los costes de entrega de CDN.
- Promueve una utilización eficiente del ancho de banda, lo que reduce el tráfico de datos y disminuye los costes.
- Reduce los requisitos de almacenamiento optimizando la escala ABR para cada soporte, lo que puede reducir el número de vídeos que hay que almacenar.
- Genera un almacenamiento en caché más eficiente, debido a que necesita menos variantes discretas y ajustes de compresión adaptados al contenido (esto puede dar como resultado una mejor calidad de imagen percibida, tiempos de carga más rápidos y condiciones de reproducción más fluidas que impulsan una mayor calidad de la experiencia).
Se trata de ventajas reales que pueden probarse y cuantificarse. A continuación se indican los pasos que dimos para probar las ventajas de CAE en nuestro propio servicio OTT.
- Ingesta de nuevos contenidos con un perfil de codificación estándar
- Medición por necesidades de almacenamiento de activos
- Medir la audiencia y la velocidad media de transmisión por visión
- Medir el rendimiento de la QoE
- Mida la participación de la audiencia
- Tras 30 días de uso en streaming, vuelva a procesar la biblioteca de contenidos con perfiles de ingesta optimizados para CAE.
- Identificar las diferencias en la escala ABR
- Cuantificar las diferencias en los costes de almacenamiento, las tasas de retransmisión, el rendimiento del QOE y la participación del público.
- Calcular las repercusiones y resumir las conclusiones
APLICACIÓN DE LA CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
PlayTV es el servicio de transmisión OTT de Brightcove dedicado al tema del vídeo, disponible en web, móvil y aplicaciones CTV.
Para probar CAE en PlayTV, empezamos por identificar los activos ideales para su reprocesamiento. Analizamos qué activos generaban más visionados (y, por extensión, costes) y medimos la interacción de la audiencia con esos activos. Con QoE Insights, obtuvimos una instantánea de cómo se transmitía a la audiencia la escala de codificación estándar y cómo afectaban a la audiencia las deficiencias de QoE.
Tras el reprocesamiento, estos fueron los cambios que observamos en la configuración de streaming de velocidad de bits adaptable (ABR).
| Escalera ABR estándar de PlayTV | Escalera PlayTV CAE |
|---|---|
| 480 x 270 a 448 kbps | 320 x 180 @ 244 kbps |
| 640 × 360 @ 699 kbps | 480 x 270 a 464 kbps |
| 640 x 360 @ 899 kbps | 640 x 360 @ 750 kbps |
| 960 x 540 @ 1199 kbps | 960 x 540 @ 1406 kbps |
| 960 x 540 @ 1699 kbps | 1280 x 720 @ 2125 kbps |
| 1280 x 720 @ 1999 kbps | |
| 1280 x 720 @ 3500 kbps | |
| TASA DE ALMACENAMIENTO: 4,5 GB/hora | TASA DE ALMACENAMIENTO: 2,1 GB/hora |
Inicialmente, la escala ABR de activos tenía siete variantes y requería un ancho de banda combinado de 10,4 Mbps. Con CAE, la mezcla de variantes de representación creadas a través de diferentes tipos de activos se modificó a cinco variantes que requerían sólo 5 Mbps. Dependiendo de la complejidad de la escena y de otros atributos, algunos activos requerían un ancho de banda ligeramente superior y otros ligeramente inferior. Sin embargo, dado el carácter común de los materiales, la escala indicada era típica de la mayoría de los activos reprocesados.
RESULTADOS DE LA CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
GASTOS DE ALMACENAMIENTO
La introducción del CAE tuvo un efecto significativo en los costes de almacenamiento. La necesidad típica de almacenamiento de contenidos se redujo de 4,5 GB/h a aproximadamente 2,1 GB/h. En consecuencia, el coste por hora de contenido bajó de 0,363 dólares a aproximadamente 0,173 dólares, lo que supone una reducción estimada del 52% en los costes de almacenamiento.
COSTES DE TRANSMISIÓN
QoE Insights proporcionó informes detallados sobre las variantes de flujo que se estaban emitiendo por dispositivo en la audiencia. Con estos datos, pudimos ver claramente el ancho de banda de streaming necesario para llegar a la audiencia, así como qué variantes de representación estaban impulsando el consumo de ancho de banda.
| Variante | Porcentaje de jugadas - Estándar | Porcentaje de obras - CAE |
|---|---|---|
| <540p | 28% | 47% |
| 540p | 11% | 7% |
| 720p | 54% | 41% |
| Otros | 7% | 5% |
| Bitrate medio por reproducción | 2,25 Mbps | 1,8 Mbps |
El gráfico anterior muestra cómo CAE proporcionó variantes de flujo inferiores a 540p con más frecuencia que la escalera estándar. Los resultados muestran una reducción aproximada del 20% en la utilización del ancho de banda de streaming.
Por supuesto, un mayor número de espectadores que pasen más tiempo con variantes de menor resolución podría traducirse en un deterioro de la calidad de vida. Aunque en un principio pueda parecer contrario a la intuición, CAE aplicó mejores estrategias de compresión para el contenido, lo que dio lugar a ajustes de codificación que no desperdiciaban bits. CAE había eliminado las variantes de flujo que se centraban en resoluciones específicas pero no aplicaban una tasa de bits suficiente para ofrecer un flujo de calidad. Al profundizar en los detalles de la calidad de la emisión, surgió un patrón claro: las variantes de flujo de CAE ofrecían sistemáticamente una experiencia superior al espectador.
RENDIMIENTO QOE
QoE Insights proporcionó una cantidad sustancial de detalles que validan que la experiencia general del espectador mejoró considerablemente después de aplicar CAE. A continuación se muestran vistas resumidas que resaltan los detalles agregados para periodos de muestra antes y después de aplicar CAE.
Resumen de rendimiento QoE - Antes de la optimización CAE
Resumen del rendimiento de la calidad de la experiencia tras la optimización del CAE
Los resultados muestran que, para las mediciones de calidad de vida más impactantes, las variantes de flujo CAE proporcionaron una mejor experiencia global.
| Métrica | Medido antes de CAE | Medido después de CAE | Variación porcentual |
|---|---|---|---|
| Hora de inicio del vídeo (media) | 4,586 segundos | 2,573 segundos | 44% Mejora |
| Tasa de rebuffering | 9:46 | 7:03 | 28% Mejora |
| Tiempo de lujo | 22:53 | 24:00 | 5% Degradación |
El tiempo de inicio del vídeo y las tasas de rebuffering mejoraron drásticamente, permitiendo al reproductor llegar al primer fotograma más rápidamente gracias a una mayor eficiencia. Las variantes de flujo CAE requieren segmentos más pequeños para cargarlos en los búferes locales del reproductor, lo que se traduce en una mejor utilización de la caché y en cargas útiles de menor tamaño.
El tiempo de escalado mide el tiempo que un reproductor solicita una variante del flujo con una resolución inferior a la resolución máxima del dispositivo de visualización. El ligero aumento del tiempo de escala ascendente se corresponde con el comportamiento esperado. Al conectarse a la escalera ABR optimizada para CAE, el reproductor dispone de mejores opciones para evitar los eventos de rechazo, que son, con diferencia, los que más alteran la calidad del servicio.
Los estudios demuestran que las deficiencias en la calidad de la experiencia afectan significativamente a la participación de los espectadores. Esto se ve claramente al observar los detalles del embudo de compromiso en QoE Insights. Por ejemplo, la siguiente imagen muestra la relación entre la hora de inicio del vídeo y la probabilidad de que el espectador se desvincule antes de que se le considere interactivo.
De un total de 4.092 solicitudes de reproducción, sólo 164 (4%) se convirtieron en espectadores comprometidos si el tiempo de inicio del vídeo superaba los 6 segundos. Por el contrario, 987 (24%) se convirtieron en espectadores comprometidos cuando el tiempo de inicio del vídeo era inferior a 2 segundos. Simplemente mejorando el tiempo de inicio del vídeo se consigue un aumento de más del 600% en espectadores comprometidos.
Las deficiencias en la calidad de la experiencia tienen un efecto enorme en la participación de la audiencia. El CAE no solo ahorra costes, sino que mejora la calidad de la experiencia del espectador.
RESUMEN DE LOS RESULTADOS DE LA CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
Context-Aware Encoding ofrece numerosas ventajas, como un menor número de variantes por activo y variantes optimizadas en función de la complejidad de la escena y el contexto del espectador. Pero tras probarla en nuestro propio servicio OTT, esas ventajas son cuantificables e innegables.
- 52% de reducción de los costes de almacenamiento
- Reducción del 25% de los costes de retransmisión
- Carga de vídeos un 44% más rápida
- 28% disminución del rechazo
- Un 10% menos de puestos
Para un servicio OTT pequeño como PlayTV de Brightcove, la adopción de CAE supuso un ahorro de costes sin complejidad operativa adicional. Con un ahorro combinado estimado del 32 % en costes de transmisión y almacenamiento, se ha implantado como perfil de ingestión predeterminado para todos los activos nuevos y los activos antiguos más populares.
AHORRO ESTIMADO EN CODIFICACIÓN CONTEXTUAL
Para comprender plenamente el ahorro que esto supone, hemos tomado como media una serie de empresas de medios de comunicación de nivel medio a las que Brightcove presta asistencia para construir un modelo. La empresa de medios modelo tiene 14.000 activos publicados que suman un total de 12.400 horas de contenido de vídeo. Cada mes, su audiencia consume aproximadamente 1.200.000 horas de contenido de transmisión por secuencias. La adopción de Context-Aware Encoding afectaría significativamente a la huella de transmisión estimada.
| Unidad | Antes de la optimización CAE | Después de la optimización CAE |
|---|---|---|
| Almacenamiento | 56.000 GB | 27.000 GB |
| Ancho de banda | 1.166.000 GB | 933.298 GB |
Aplicando tarifas estándar de almacenamiento y CDN a estas cifras, podemos estimar el ahorro total que CAE está proporcionando al usuario del modelo.
| Unidad | Antes de la optimización CAE | Después de la optimización CAE | Ahorro mensual |
|---|---|---|---|
| Almacenamiento mensual | $4,500 | $2,200 | $2,300 |
| Ancho de banda mensual | $52,500 | $42,000 | $10,500 |
| Total mensual | $57,000 | $44,200 | $12,800 (23%) |
Nuestro modelo de "empresa típica de medios de comunicación de nivel medio" puede aplicar estrategias de ingesta de CAE que se traducen en ahorros sustanciales. Utilizando los datos modelados y las métricas de rendimiento medidas, el cliente ahorra aproximadamente 154.000 dólares al año al tiempo que ofrece un espectador más participativo.
En la búsqueda del equilibrio entre reducción de costes y calidad de la experiencia, Context-Aware Encoding es una solución sólida, capaz de ofrecer experiencias de streaming excepcionales a costes reducidos. Para estimar los costes que podría ahorrar a tu organización, utiliza nuestra Calculadora CAE.
