BIGO從2014年創(chuàng)立至今一直聚焦在全球范圍提供音視頻服務，短短五年時間已穩(wěn)定進入全球App收入排行榜前十。旗下全球視頻直播社區(qū)Bigo live，短視頻內(nèi)容創(chuàng)作平臺Likee，音視頻通訊imo服務于全球150個國家的4億多用戶，已形成了涵蓋「實時多人語音/視頻+直播+點播」全面完善的音視頻產(chǎn)品矩陣。 BIGO能在全球音視頻業(yè)務領域高歌猛進，與在音視頻技術領域多年的深厚積累是密不可分的?；仡欉^去十年，YY一直都是國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界音視頻技術的開拓者與領軍者。2008年YY語音的巨大成功，2010年開創(chuàng)音視頻直播，2017年YY Live贏得移動音視頻直播的千播大戰(zhàn)，再到2018年孵化的游戲直播“虎牙”在紐交所上市，到2020年海外直播BigoLive持續(xù)進入全球App收入排行榜前十，Likee成為全球用戶規(guī)模第二的短視頻平臺，都離不開音視頻技術強大的支撐。BIGO音視頻技術從創(chuàng)立初就站在在YY行業(yè)領先的音視頻技術的基礎之上，針對全球復雜多樣的終端分布與網(wǎng)絡環(huán)境，經(jīng)過多年三大超大規(guī)模核心業(yè)務在真實場景下的千錘百煉，進一步沉淀出了針對全球當?shù)丨h(huán)境極致優(yōu)化的BIGO音視頻技術整體解決方案。

BIGO全球音視頻技術整體解決方案的核心能力包括： a) 超大服務規(guī)模：單月服務的音視頻時長超過100,000,000,000分鐘，在全球范圍內(nèi)數(shù)一數(shù)二 b) 支持海量用戶同時在線：提供千萬人同時在線的實時視頻互動服務 c) 優(yōu)質(zhì)服務能力：在全球復雜網(wǎng)絡環(huán)境下提供QoE/QoS行業(yè)領先的優(yōu)質(zhì)音視頻服務 d) 高性價比：相同服務條件下，平均成本僅為業(yè)界通用水平的50% 接下來將從「音視頻編解碼」，「音視頻傳輸介紹」和「音視頻基礎設施」三個角度深入剖析BIGO音視頻的十年技術積累。

BIGO音視頻編解碼技術

首先音視頻編解碼技術對于獲得清晰、流暢的互動體驗非常關鍵。編解碼算法通過去除音視頻內(nèi)容的時域、空域、感知域等冗余，在低帶寬的情形下使視頻也能達到較高的清晰度，但是編解碼算法在實用時，也面臨著一些挑戰(zhàn)：1、如何用有限的計算資源，及時處理千萬級別視頻的編碼；2、視頻內(nèi)容千差萬別，如何適應不同的內(nèi)容，以發(fā)揮編碼算法的最大效用。 Bigo通過自研編碼器、自適應編碼、自適應降噪等技術，有效應對了上述挑戰(zhàn)，提升了相關產(chǎn)品的音視頻基礎體驗。在此，重點介紹自研編碼器與自適應編碼技術。

1. 自研編碼器技術

在全球復雜的網(wǎng)絡環(huán)境下，用戶對視頻畫質(zhì)提升的需求日益增加，如何以更低的碼率更快的速度提供更高的畫質(zhì)，這對編碼器技術提出了挑戰(zhàn)，x265編碼器是業(yè)界公認的優(yōu)秀HEVC開源編碼器，相對于上一代編碼器x264，其在同等編碼速度及畫質(zhì)條件下能夠節(jié)約40+%的碼率，因此被大量音視頻業(yè)界公司集成，以大幅改善視頻基礎體驗。作為一種視頻基礎技術，我們認為x265的編碼性能并未發(fā)揮HEVC標準的壓縮極致，因此，我們自主研發(fā)了Bigo265編碼器。以下是Bigo265在不同類型測試序列上的編碼表現(xiàn)，與x265的veryslow檔相比，在5倍加速的情況下，平均可以節(jié)省15%的碼率，達到業(yè)界領先水平。

我們在Bigo Likee測試集上對比了Bigo265 與其它標準編碼器的壓縮性能，如下表所示，平均情況下，Bigo265可以節(jié)省37%的碼率，同時加速1.6倍。

除此之外，我們在MSU編碼器大賽的測試條件下對Bigo265進行了評估，如下圖所示，可以看出Bigo265 已經(jīng)達到了近年MSU編碼器大賽的top級別。

這里的測試集共三類，包含了不同的分辨率和內(nèi)容復雜度，覆蓋多種視頻場景；其中Likee是業(yè)務側(cè)的相關視頻，JCTVC是HM官方測試集，MSU是莫斯科大學提供的復雜混合的測試集，以上可見，Bigo265在各類測試視頻上的編碼效果均具有較大優(yōu)勢。下圖是測試序列的時間和空間復雜度：

1) Bigo265技術介紹

Bigo265在H265內(nèi)核的基礎上，基本上支持了HEVC標準全部的編碼工具。另外它添加了數(shù)十種高效的快速算法，在很小畫質(zhì)損失的條件下極大提高了編碼速度。碼率控制方面，支持包括ABR，CBR，VFR, 多PASS，CRF等在內(nèi)的多種碼率控制方法。預處理部分也做了大量的優(yōu)化，可以根據(jù)視頻內(nèi)容自適應的提高編碼效率。下面簡要介紹一下高性價比快速算法技術及自適應碼率控制技術。 高性價比快速算法技術，為了適應不同業(yè)務對于速度及質(zhì)量的不同要求，Bigo265提供了八個編碼檔位，每個檔位快速算法性價比保持一致，如下圖速度質(zhì)量曲線所示，與x265相比，Bigo265速度質(zhì)量曲線近似是一條直線，且斜率遠低于x265，因此Bigo265在面對不同業(yè)務需求時，可以提供更加平滑的速度及質(zhì)量，并且在相同速度下，如果編碼速度要求越快，Bigo265相比x265的優(yōu)勢就越大。

自適應碼率控制技術，Bigo265可以根據(jù)視頻場景特征、內(nèi)容復雜度、幀類型自適應的進行碼率控制，同時通過AQ/CUTREE技術針對塊級權重調(diào)整QP，除此之外，還提供了ROI接口，可以根據(jù)用戶的ROI區(qū)域自適應調(diào)節(jié)QP，以達到碼率穩(wěn)定的目的。

2) 與業(yè)務側(cè)結(jié)合

Bigo265已經(jīng)在Likee和BigoLive的業(yè)務上進行了部署，在節(jié)約20+%的帶寬同時獲得了更優(yōu)質(zhì)的用戶觀看體驗。目前編碼器可以配置多個速度和畫質(zhì)級別，并針對不同的應用場景進行了優(yōu)化，適用于直播、點播、零延遲、云游戲等多種業(yè)務下的編碼；另外還提供了豐富的接口，業(yè)務部門可以很方便的進行調(diào)整和適配，以滿足自己的需求。Bigo的編解碼團隊除了專注于Bigo265編碼效率和速度的改進之外， 同時也開始進行AV1、VVC、AVS3等新一代標準編碼器的研發(fā)。

2.自適應編碼技術（BigoCAE）

傳統(tǒng)轉(zhuǎn)碼服務采用固定的編碼參數(shù)進行轉(zhuǎn)碼，無法根據(jù)視頻內(nèi)容的復雜度自適應地選擇最佳編碼參數(shù)，造成簡單視頻的碼率浪費和復雜視頻的質(zhì)量不足。BigoCAE致力于自動識別視頻內(nèi)容的復雜度從而選擇合理的編碼策略，達到質(zhì)量和碼率的最佳平衡，全局上節(jié)約碼率，平衡畫質(zhì)。 BigoCAE在現(xiàn)有業(yè)務中，目標vmaf分 [-2,+2] 范圍內(nèi)的編碼預測準確度可以達到93%+。在涵蓋多個分辨率、幀率的3000個測試集上，質(zhì)量方差明顯變好，減少了低質(zhì)case，平均碼率節(jié)省40%+。

BigoCAE內(nèi)容自適應轉(zhuǎn)碼策略立足于我們的自研Bigo265編碼器，集成了內(nèi)容分析（遷移學習，編碼特征分析等）、AI編碼參數(shù)預測、細粒度的碼率控制（幀級碼控、ROI碼控）等技術，達到質(zhì)量平穩(wěn)，碼率節(jié)省的目的。

其中內(nèi)容分析，采用了編碼特征與遷移學習特征。其中編碼特征采用原始碼流與pass1快速編碼的信息，如下圖所示：

遷移學習采用經(jīng)典的圖像分類網(wǎng)絡，使用已訓練好的用于cv應用的圖像分類網(wǎng)絡，提取其分類之前的fc層作為AI編碼預測的輸入特征。 為了加快預測速度，滿足業(yè)務實時需求，AI編碼預測采用一個簡單的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡，如下圖所示：

碼控層面，對ROI區(qū)域的內(nèi)容做了自適應調(diào)整，如面部區(qū)域是大家比較感興趣的焦點，對此區(qū)域我們做了編碼增強，整體碼率不變的情況下，使ROI區(qū)域比其他區(qū)域更清晰一些。 BigoCAE隨著業(yè)務的進化而不斷進化，我們會不斷引入新的特征、新的網(wǎng)絡、新的碼控算法改善BigoCAE算法的內(nèi)容自適應效果。

BIGO音視頻傳輸技術

構(gòu)建工業(yè)級「高可用」，「高通用」，「高質(zhì)量保障」的音視頻傳輸技術對于音視頻產(chǎn)品非常關鍵，而且不同業(yè)務場景，對于傳輸技術的優(yōu)化側(cè)重點有很大差別：

另外不同國家、地區(qū)網(wǎng)絡特性差異很大；跨國家、跨洲的路由和鏈路質(zhì)量及收費方式也有很大差別。不同網(wǎng)絡類型有各自的行為模式和管道特征，需要適配不同的傳輸控制策略。

最后，不同地區(qū)用戶的網(wǎng)絡接入類型和方式差別巨大，用戶對于網(wǎng)絡流量費用的偏好也不盡相同。 因此，在制定傳輸策略過程中，需要對業(yè)務場景的側(cè)重點、不同國家、地區(qū)網(wǎng)絡特性以及用戶對于體驗質(zhì)量和網(wǎng)絡付費偏好等多維度情況進行綜合考量和優(yōu)化設計。 面對上述音視頻傳輸關鍵挑戰(zhàn)，BIGO音視頻傳輸技術從設計之初到實際落地，經(jīng)過持續(xù)不斷的演進，構(gòu)建了完整的傳輸技術基礎體系，包含以下4個關鍵技術方向：

這四個關鍵技術在整個音視頻解決方案中，占據(jù)了重要的位置，下面我們一一介紹。

1.網(wǎng)絡傳輸擁塞控制技術

如果將互聯(lián)網(wǎng)想象成為公路系統(tǒng)，每一條互聯(lián)網(wǎng)路徑就像一條公路。當過多的數(shù)據(jù)進入網(wǎng)絡，就會像公路系統(tǒng)中由于某些節(jié)點的運輸能力不足產(chǎn)生堵塞。這種數(shù)據(jù)堵塞我們通常稱為鏈路擁塞。

擁塞控制研究已經(jīng)歷經(jīng)30余年，涌現(xiàn)了眾多擁塞控制算法，一些有代表性的算法如圖所示。

1.1 BTP擁塞控制系統(tǒng) 在BigoLive直播系統(tǒng)，針對直播的卡頓、清晰度敏感，延時相對不敏感的特點，我們積累了一套完整的擁塞控制方案——BTP擁塞控制系統(tǒng)，在線上達到了平均零卡頓率超過94%，720p占比超30%，平均延時低于2s，在業(yè)界位于頂尖水平。

BTP擁塞控制系統(tǒng)是一個分場景控制系統(tǒng)，它的主算法是TFRC。TFRC基于速率發(fā)送，過程平穩(wěn)，更適合流媒體傳輸，但是它具有隨機丟包下吞吐率低，以及小帶寬場景下延時高等不足之處。 隨機丟包下吞吐率低：以丟包為擁塞信號的擁塞算法，當遇到無線網(wǎng)絡Wifi/2G/3G/4G時，會因為無線信道本身可能的信道衰落、信號干擾特性產(chǎn)生一些隨機丟包，這種丟包會使得這一類算法誤判擁塞，導致吞吐率變低。為解決隨機丟包場景的問題，我們前置了一個隨機丟包過濾器，它能夠在混合了各種不同的隨機丟包分布下的限速網(wǎng)絡下（如10%服從高斯分布的隨機丟包+800kbps限速），準確過濾出隨機丟包，保留擁塞丟包作為擁塞控制信號。 小帶寬場景延時高：對于600kbps以下的小帶寬網(wǎng)絡，它的典型特點是路由buffer隊列長，當檢測到丟包擁塞時，buffer里堆積的數(shù)據(jù)等待時間可以高達10s以上，嚴重影響直播體驗。為此，我們引入輔助算法slops，它是一種基于延時的擁塞控制算法，能夠準確推斷延時類型和網(wǎng)絡狀態(tài)從而實施相應得擁塞控制輸出。 在上述多個算法的共同作用下，BTP擁塞控制系統(tǒng)在實驗室仿真環(huán)境的驗證下：具有超過40%的隨機丟包抗性，帶寬低至300kbps依然可用，網(wǎng)絡抖動1200ms仍然工作正常。

1.2 大數(shù)據(jù)驅(qū)動算法優(yōu)化系統(tǒng) 傳統(tǒng)的CC算法優(yōu)化流程是“問題驅(qū)動”模式，屬于被動優(yōu)化，存在諸多局限：部分問題非關鍵/瓶頸問題、優(yōu)化后對整體大盤性能改善微弱，日志欠缺導致問題重現(xiàn)耗時、復現(xiàn)難度大。

我們研發(fā)了大數(shù)據(jù)驅(qū)動的CC算法優(yōu)化系統(tǒng)。它基于線上用戶真實網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，通過trace特征分類分析，便于發(fā)現(xiàn)關鍵問題，完整/快速進行算法迭代評估。如上圖所示，構(gòu)建全面的網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)庫和搭建系統(tǒng)仿真平臺是大數(shù)據(jù)驅(qū)動的CC算法優(yōu)化系統(tǒng)的兩個關鍵步驟： 構(gòu)建網(wǎng)絡特征數(shù)據(jù)庫：不失一般性，我們通過 {帶寬，時延，丟包率，緩存} 來表征一條端到端的網(wǎng)絡鏈路的特征。針對每個關鍵參數(shù)，我們設計了獨立的trace采集方案，以提高采集的準確性，同時確保對用戶體驗影響盡可能小。

構(gòu)建系統(tǒng)仿真平臺：以Pantheon + mahimahi平臺為依托，我們擴展豐富了網(wǎng)絡trace的輸入類型、完善CC算法性能分析工具，形成一套完整的系統(tǒng)仿真及分析平臺。

線上閉合驗證：我們以某國家為切入點，開展對該國用戶網(wǎng)絡trace的數(shù)據(jù)分析，以及與不同擁塞控制算法的仿真對比，結(jié)果如下2圖，吞吐率和時延的綜合收益排名在各個對比CC算法中排名靠前。

同時，在線上進行ab實驗后，獲得吞吐率+0.74%，卡頓率-0.38%的技術指標收益，與線下評估一致?；诖髷?shù)據(jù)驅(qū)動算法優(yōu)化系統(tǒng)，我們上線了數(shù)項優(yōu)化項，取得了顯著的收益。

2.弱網(wǎng)對抗技術

用戶接入網(wǎng)絡形態(tài)復雜（特別是無線信道本身存在明顯的信道衰落、信號干擾特性）、承載的業(yè)務多樣，傳輸過程中會經(jīng)歷網(wǎng)絡條件的大幅突變、惡化。從網(wǎng)絡傳輸能力指標上來表征，即可用帶寬低、端到端時延大、丟包率高，極大的影響用戶的傳輸性能，現(xiàn)有技術可能無法保證最低質(zhì)量的QoS要求。

帶寬分布 丟包率分布

RTT分布 RTT抖動分布 借助于網(wǎng)絡trace采集系統(tǒng)，我們對BIGO全球用戶網(wǎng)絡特征進行了不同維度的分析。以某地區(qū)用戶網(wǎng)絡為例，從帶寬指標來看，平均帶寬低于500kbps的占比約1%；從丟包率指標來看，總體平均丟包率7.2%，連接丟包率高于20%的占比約10%，隨機丟包類型占比約66%；從時延指標來看，平均RTT高于380ms的連接占比約30%。因此，弱網(wǎng)對抗技術從方法上主要可以分成抗丟包技術和抗抖動技術。 2.1 抗丟包技術 眾所周知的兩種抗丟包技術是主動重傳請求（ARQ）和前向糾錯（FEC）。ARQ和FEC分別有各自得優(yōu)缺點：ARQ能最大化帶寬利用率，但需要引入額外延時，而FEC通過增加信息冗余（犧牲帶寬利用率）的方式避免增加額外延時。

針對ARQ與FEC兩種抗丟包方法的特點，我們采用了揚長避短的策略，盡可能發(fā)揮各自的優(yōu)勢，這就是HARQ（Hybric ARQ）。整體思路是，HARQ在RTT較小的網(wǎng)絡中，主要采用ARQ，減少冗余流量；在RTT較大的場景中，主要使用FEC，降低恢復延時。

我們通過在不同場景下HARQ和ARQ+FEC各自處理的效果對比，可以看到，限速場景HARQ恢復率提升明顯；另外引入流量指標降低明顯，HARQ統(tǒng)一決策有效降低流量代價。

我們通過音頻傳輸質(zhì)量MOS的評價方式，測試HARQ技術的實際抗丟包效果。根據(jù)對比結(jié)果，抗丟包模塊明顯提升了MOS，丟包率40%以下MOS分均能保持在4分以上，音質(zhì)平穩(wěn)度較高，有效地提升用戶體驗。

FEC技術前沿探索：在音視頻傳輸中，Reed-Solomon（RS）作為常見地編碼方式將視頻的若干幀組合成為一個FEC編碼塊進行編碼——在相同冗余度下較長的FEC編碼塊可以容忍更多的丟包，但是以視頻播放延時為代價。我們提出新的解決思路（RE-RS），使用滑動窗口掃過視頻連續(xù)若干幀，窗口每擴張或移動一幀相應生成一組冗余包，在常見網(wǎng)絡丟包分布下RE-RS可以及時有效地恢復數(shù)據(jù)

圖：滑動窗口編碼示意圖 我們通過控制隨機丟包的丟包率實驗來檢驗RE-RS編碼方式的效果，如下表所示，在不同的丟包率配置實驗中，RE-RS能獲得比RS更高的恢復率。

2.2 抗抖動技術 為了適應多變的網(wǎng)絡和用戶場景需求，我們設計了BigoJitter，其主體包括語音包緩沖區(qū)，網(wǎng)絡抖動估算器，播放延時估算器，播放決策器，解碼器，變速器，解碼數(shù)據(jù)緩沖區(qū)等模塊，核心算法在于網(wǎng)絡抖動程度估算，播放延時估算以及播放策略制定，BigoJitter使用歷史抖動范圍和自回歸算法來估算播放延時，從而可以快速適應網(wǎng)絡的抖動變化。

BigoJitter架構(gòu)圖

我們再次以音頻傳輸質(zhì)量MOS的評估方式，下圖所示，BigoJitter在各種弱網(wǎng)條件下的抗性都表現(xiàn)得很出色。

3.自適應碼率播放控制技術

為了應對全球各區(qū)域用戶巨大的帶寬能力差異，Bigo自研了實時按需轉(zhuǎn)碼和自適應碼率控制的功能。如圖中示例，根據(jù)觀眾端觀看碼率的匯總情況，在云端按需轉(zhuǎn)碼和分發(fā)，達到節(jié)省轉(zhuǎn)碼計算資源和網(wǎng)絡傳輸資源的目標。

3.1 直播/視頻點播自適應碼率控制 在直播和視頻點播場景中，我們研發(fā)落地了基于MPC模型預測的自適應碼率算法，它通過分析用戶特征和偏好、預測下載帶寬信息和緩存長度變化狀態(tài)，將選擇分辨率/碼率問題建模成一個求解動態(tài)最優(yōu)化問題，優(yōu)化的目標就是用戶的觀看體驗指標QoE（Quality of Experience）。

從框架圖中可以看出，如何準確有效預測QoE是影響整個自適應碼率算法效果得最關鍵因素。因此，我們經(jīng)過不斷努力，自研和落地了基于User Engagement的QoE預測模型。 3.2 基于User Engagement的QoE預測模型 我們提出將播放技術指標同用戶參與度相結(jié)合的觀看體驗指標QoE，從而進一步縮小QoE模型與用戶實際主觀體驗的差距。 特征選?。汉蛡鹘y(tǒng)的QoE公式不同，除傳輸技術指標外，我們還使用了包括用戶地理位置信息、手機軟硬件屬性、用戶-視頻互動等多方面的原始特征，通過特征工程生成的有顯著意義的新特征，以及特征交叉生成的新特征。然后根據(jù)相關性和特征重要性，逐輪篩選生成新的特征子集。下圖展示了若干主要特征和目標用戶參與度的皮爾遜相關系數(shù)（PCC，左圖），以及在提升樹模型中的特征重要性（以增益衡量，右圖）。

參數(shù)調(diào)整：在選定的特征集上，我們采用貝葉斯優(yōu)化、K折交叉驗證搜索提升樹模型的最優(yōu)超參數(shù)。貝葉斯優(yōu)化假設被優(yōu)化函數(shù)為黑盒函數(shù)且來自高斯過程，每輪通過優(yōu)化采集函數(shù) 確定下一組嘗試的超參數(shù)，其中為改善期望， 其中,為標準高斯分布的密度和累積分布函數(shù)，為高斯過程根據(jù)現(xiàn)有觀測值均值、方差的估計，，為當前最優(yōu)參數(shù)。 超參數(shù)優(yōu)化一般會選取較為激進的參數(shù)生成復雜的樹模型，帶來額外的部署成本。因而我們綜合考慮模型的擬合精度、模型大小和調(diào)用時間，生成帕累托前沿（Pareto frontier）的一系列模型，并根據(jù)實際上線需要部署。下圖展示了一個帕累托有效的壓縮模型的前3棵提升樹結(jié)構(gòu)。

模型應用和收益：我們利用QoE擬合模型對Bigo Likee短視頻清晰度選檔算法進行優(yōu)化，在提升用戶觀看滿意度的同時節(jié)省了Bigo服務器的帶寬消耗。

4.接入路由策略優(yōu)化技術 Bigo用戶覆蓋全球上百個國家和地區(qū)，不同國家和地區(qū)的用戶的網(wǎng)絡條件和網(wǎng)絡質(zhì)量的差異性很大，依托Bigo全球幾十個數(shù)據(jù)中心和Bigo強大的AI技術、大數(shù)據(jù)分析能力的支持，我們實現(xiàn)了完整的"實時智能路由調(diào)度"： a) 從海量的歷史傳輸數(shù)據(jù)中提取多維傳輸質(zhì)量指標，結(jié)合不同形態(tài)產(chǎn)品對QoS、QoE的不同需求，將多維傳輸質(zhì)量指標映射為質(zhì)量得分，最終生成一個細化到運營商的基準路由表； b) 通過統(tǒng)計不同時間粒度的網(wǎng)絡質(zhì)量的變化，不斷更新及動態(tài)調(diào)整基準路由表； c) 實時監(jiān)控傳輸路徑質(zhì)量，對于突發(fā)的網(wǎng)絡擁塞和網(wǎng)絡故障及時動態(tài)切換中間轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，降低網(wǎng)絡問題對傳輸質(zhì)量的影響。

通過“實時智能路由調(diào)度“，我們?yōu)槊襟w數(shù)據(jù)傳輸尤其是跨國、洲際數(shù)據(jù)傳輸提供了穩(wěn)定的高質(zhì)量路徑。

BIGO全球網(wǎng)絡基礎設施建設

從我們多年大規(guī)模業(yè)務沉淀的技術經(jīng)驗來看，高質(zhì)量的音視頻技術服務能力離不開基礎設施的深度定制，BIGO選擇全自建了全球的網(wǎng)絡基礎設施，提供給業(yè)務端到端的turnkey技術解決方案能力。 結(jié)合音視頻業(yè)務業(yè)務場景來看，組建一個優(yōu)質(zhì)的全球RTN網(wǎng)絡面臨的挑戰(zhàn)可以拆成兩個部分：（1）如何保證海量用戶到各個機房的接入質(zhì)量；（2）如何保證分布全球的各個DC之間的通信質(zhì)量。下面分別介紹BIGO在這兩塊的建設情況。

1.用戶接入網(wǎng)質(zhì)量優(yōu)化

不論是主播還是觀眾端，用戶接入都是影響服務質(zhì)量最重要的環(huán)節(jié)，也面臨最復雜多樣的網(wǎng)絡環(huán)境。BIGO在全球各大洲和重點國家選擇運營商資源最豐富的城市來構(gòu)建BIGO的Internet接入的節(jié)點， 通過BIGO互聯(lián)網(wǎng)交換平臺（BIGO Internet eXchange，簡稱BIX）來管理。主要從以下三個方面來優(yōu)化。

BIX = Bigo Internet eXchange，IPT = IP Transit Provider，IX = Internet eXchange Peer = BGP Private Peer （a）貼近用戶，連通世界。 在最接近用戶的城市，自建優(yōu)質(zhì)BGP出口網(wǎng)絡，與大量本地ISP對等互聯(lián)，對接方式包括IPT、IX、Peer等。目前與全球運營商建立Peer數(shù)量已達到170+，與2W多家ISP開展深度技術合作。 （b）DC到用戶，智能路由。 實時分析機房到用戶的網(wǎng)絡質(zhì)量，包括丟包、抖動、RTT、連接成功率等關鍵指標，同時根據(jù)Internet路由變化，實時繪制出口可用路徑。通過智能調(diào)度控制器，確保到用戶網(wǎng)絡擁有最佳路由。（c）用戶到DC，動態(tài)優(yōu)選。 實時分析用戶訪問不同機房的質(zhì)量，結(jié)合機房負載、用戶質(zhì)量等指標，動態(tài)調(diào)整機房分配策略，確保每個地區(qū)每個運營商的用戶接入綜合得分最優(yōu)機房, 提升用戶體驗。

2.DC之間的通信質(zhì)量優(yōu)化，提供99.99%優(yōu)質(zhì)傳輸率

（a）同城互聯(lián)，高速可靠。在歐洲，美洲，東南亞，印度等歐洲自建多張城域網(wǎng)，通過波分復用技術深度利用物理光纖資源，為同城數(shù)據(jù)中心互聯(lián)提供超大帶寬與高可靠DC間通信網(wǎng)絡。（b）全球物理專線互通，智能調(diào)度。在全球數(shù)據(jù)中心間，以及各地區(qū)到各大洲的數(shù)據(jù)中心，通過海纜自建一張全球骨干網(wǎng)，連通全球各大城域網(wǎng)；并且通過SDN控制器實現(xiàn)擁塞控制，流量調(diào)度，故障自愈，實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定高速互聯(lián)。為保證質(zhì)量，海纜一般都會在物理上冗余，比如同時使用兩條不同的海纜。 （c）虛擬光纖，公網(wǎng)專線。即使海纜做了物理上的冗余，但在流量突發(fā)、海纜維護、業(yè)務爆炸式增長、新節(jié)點快速上線等場景，還是有風險導致上層業(yè)務不可用。BIGO自研“公網(wǎng)專線”（BVTS）系統(tǒng)，解耦網(wǎng)絡對物理專線的依賴，并加入抗丟包、TCP壓縮、加密等技術。實現(xiàn)專線極速開通，業(yè)務快速上線，提升骨干網(wǎng)絡可靠性。（d）除了底層鏈路的質(zhì)量保證，在上應用層也增加一層優(yōu)化：多維分析，構(gòu)建智能路由。自研全球DC間IP到IP的（點到點）智能選路系統(tǒng)，根據(jù)實時網(wǎng)絡狀態(tài)、網(wǎng)絡路徑負載、可用帶寬、成本等因素綜合自動決策，并且可以根據(jù)不同的業(yè)務需求來選擇最佳傳輸路徑，比如音視頻服務要求是低延遲，可接受少量丟包；而信令業(yè)務對丟包敏感度高，但可以接收稍高延遲。 經(jīng)過多年的積累和發(fā)展，目前BIGO在亞洲, 歐洲, 美洲等全球各地建了近百個IDC，出口容量達到40T，與2W多家ISP開展深度的技術合作，覆蓋全球150個國家和地區(qū)。為全球DC間提供99.99%優(yōu)質(zhì)傳輸率。

總結(jié)

本文從音視頻編解碼、音視頻傳輸、基礎設施建設的三個主要視角介紹了BIGO音視頻技術解決方案十年的技術沉淀。技術無止境，BIGO還持續(xù)在音視頻技術進行技術研究以保持在行業(yè)中的領先性，譬如網(wǎng)絡質(zhì)量智能定位能力，精細化的網(wǎng)絡類型切分與場景化算法優(yōu)化能力，用戶主觀體驗的理解和評估，基于AI的編解碼算法，HDR10和4K技術優(yōu)化，新一代編解碼標準等等。 站在2020年的時間點上，BIGO已經(jīng)做到了從歐洲到亞洲，從美洲到非洲，把最好的視聽服務傳遞到世界的每一個角落，傳遞給每一個熱愛生活的人。在這個過程中，音視頻核心技術能力和BIGO業(yè)務增長多年來相互成就，通過在真實市場大規(guī)模應用的千錘百煉，最終鍛造成堅如磐石的BIGO音視頻技術解決方案。