Em artigo exclusivo para o Top C-Level, Matthew Driscoll, diretor de Gestão de Produtos da Telestream, aborda o monitoramento integral da contribuição até a última milha
Por Matthew Driscoll, diretor de Gestão de Produtos da Telestream
Editado por Gabriel Cortez, jornalista do conselho editorial do Top C-Level
Há uma revolução em andamento na produção e distribuição de mídia, centrada na criação de rotas de vídeo dinâmicas através de uma infraestrutura de nuvem pública e Internet não gerenciada. Esses fluxos de entrega IP otimizados evoluíram de projetos científicos para serviços essenciais de produção e distribuição, em meio aos avanços das plataformas 5G e MEC (Mobile Edge Computing), aos fluxos de trabalho de contribuição e produção remota (REMI), ao B2B (business-to-business) e à distribuição de afiliados, até as aplicações D2C (direct-to-consumer). Embora essas plataformas emergentes estejam proporcionando uma flexibilidade sem precedentes e novas experiências para os espectadores, elas podem estar fazendo isso sem ter visibilidade dos problemas potenciais.
À medida que os fluxos de trabalho aproveitam cada vez mais as rotas de entrega de vídeo alocadas dinamicamente, muitas vezes através de uma infraestrutura de nuvem pública e Internet não gerenciada, surgiu um desafio de monitoramento. Com esses novos modelos para respaldar os fluxos de trabalho de contribuição, produção e distribuição, projetar onde implementar o monitoramento e como alertar os operadores sobre os problemas se tornou um problema muito mais complexo.
A capacidade de construir rapidamente rotas de entrega de vídeo dinâmicas, de baixa latência, seguras e resilientes, do local do evento para as instalações de produção ou entre os pontos de distribuição, surgiu como uma inovação tecnológica líder nos últimos anos. Plataformas como AWS MediaConnect, Zixi ZEN Master e Haivision Hub simplificaram a orquestração do roteamento de vídeo dinâmico e a aplicação de políticas, integrando o transporte de vídeo diretamente nos ambientes de produção. Agora, é mais fácil do que nunca visualizar diretamente o status das rotas de vídeo. O que é menos claro é a qualidade do conteúdo que está sendo transportado nessas rotas de vídeo e como os impactos em uma parte da distribuição podem afetar essa qualidade.
Deficiências de vídeo / Análise de qualidade
Todos nós estamos familiarizados com a frase “O que você dá, você recebe”. A criação programada de rotas de distribuição de vídeo só funciona quando temos certeza de que sinais limpos e de alta qualidade estão sendo transmitidos através dos ambientes de produção e distribuição. É importante automatizar a detecção e responder à presença de deficiências no conteúdo. Silêncio de áudio, vídeo travado, uma imagem “slate”, são comumente relatados como condições que acontecem e são difíceis de identificar. Esse problema é agravado pela produção remota e ofertas D2C que podem incluir vários ângulos de câmera, comentários multilíngues e uma programação de conteúdo dinâmico.
Também pode haver diferentes pontos ao longo do transporte onde o conteúdo é alterado. Por exemplo, uma aplicação D2C normalmente incluirá um feed de contribuição mezzanine que deve ser transcodificado para uma sequência ABR e depois empacotado para a entrega via streaming OTT. Monitorar o feed de contribuição ao vivo e os ativos de streaming ao vivo derivados é essencial para validar se há um sinal saudável presente e se propagando. Recentemente, vimos um problema com um transcodificador baseado em nuvem que estava recebendo um feed mezzanine em 4K do codificador de contribuição.
Devido a um problema de última milha no ambiente de contribuição e à necessidade de entrega com latência ultrabaixa, houve queda/perda intermitente de pacotes na distribuição mezzanine. Embora isso causasse periodicamente um alarme de transporte no protocolo de entrega, o que não era imediatamente aparente era que os pacotes perdidos, pouco frequentes mas persistentes, estavam causando artefatos significativos que eram introduzidos em variantes de streaming derivadas, um problema que não foi imediatamente evidente para as equipes de operações de streaming, mas que estava sendo alarmado no ambiente de monitoramento e causando impacto no engajamento do público.
As equipes de operações estão procurando soluções dinâmicas de monitoramento que possam ser ativadas sob demanda, direcionadas aos fluxos de mídia em vários pontos da distribuição e que avaliem a qualidade de percepção audiovisual à medida que a carga de conteúdo muda durante a programação da transmissão. Configurações que podem ser ideais para certos tipos de conteúdo podem ser inadequadas para outros.
Publicidade e Aplicação de Políticas
Outra área onde o monitoramento se tornou essencial é a validação de que os anúncios produzidos e entregues estão em conformidade com os direitos e as políticas de monetização exigidas. Criar conteúdo de alta qualidade tem um custo elevado, e garantir que os direitos de licença sejam cumpridos e que a estratégia de monetização seja aplicada é fundamental. No entanto, nem sempre é uma tarefa simples monitorar continuamente as rotas de entrega construídas dinamicamente e os streams entregues ao público para validar a presença ou ausência de sinalização e garantias apropriadas.
Embora a equipe de contribuição possa estar confiante de que seus streams contam com marcadores SCTE-35 nos pontos de limite apropriados dos programas, eles podem não estar se propagando através dos streams entregues ao público, resultando na falta de disponibilidade de anúncios e espectadores recebendo conteúdo sem anúncios em vez de anúncios personalizados. Da mesma forma, os espectadores podem estar sendo bombardeados pelo mesmo anúncio repetidamente, resultando em seu afastamento da marca com a qual deveriam estar se envolvendo.
Se um feed não estiver devidamente condicionado para a inserção de anúncios, ou se os próprios anúncios forem de baixa qualidade, isso pode levar a problemas de engajamento do público. Embora as ferramentas de “análise do cliente” de última milha possam fornecer um panorama do engajamento do público, pode ser difícil correlacionar isso com a causa raiz. Esta é outra área em que a combinação de dados produzidos tanto na análise do cliente da última milha como nos KPIs de monitoramento da primeira milha se torna essencial. A análise do cliente só pode nos informar sobre os streams com os quais esse público pode interagir.
Um exemplo que destaca a necessidade de monitoramento tanto da última milha como da primeira milha foi o caso de uma audiência que recebia anúncios dinâmicos que obrigavam seus players de mídia a optarem por um stream de resolução reduzida quando o conteúdo do programa era retomado após o intervalo comercial. Como a rede de armazenamento em cache não estava otimizada para suportar as variantes de resolução mais alta, as sessões dos espectadores relatavam uma sessão de reprodução saudável. Como as sessões eram saudáveis, nenhum alarme de última milha foi ativado, no entanto, os clientes sintéticos da primeira milha identificaram problemas contínuos de desempenho relacionados com os streams de maior qualidade. A resolução das configurações de cache não só resultou em um melhor desempenho de reprodução, mas também houve uma melhoria notável no engajamento do público, especialmente após os intervalos comerciais.
Conclusões
Na indústria de mídia, há uma revolução em andamento centrada nas rotas de vídeo dinâmicas para aproveitar a infraestrutura de nuvem pública e Internet não gerenciada. Isso criou uma oportunidade para modelos flexíveis de produção e distribuição de vídeo ao vivo e, por sua vez, um conjunto de serviços de monitoramento que podem ser ativados e posicionados quando e onde for necessário. Os dados proporcionados por uma solução de monitoramento de ponta a ponta provisionada dinamicamente são essenciais para garantir uma transição bem-sucedida para novos fluxos de trabalho, mantendo uma experiência de usuário de qualidade.
Para obter mais informações sobre o monitoramento integral da contribuição até a última milha, visite: https://www.telestream.net/telestream-cloud/stream-monitor.htm
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