(2014年移动互联网质量提升工作阶段性简报.docxVIP

2014年移动互联网质量提升工作阶段性简报——影音类业务优化专题一、影音类业务优化专题用户在使用某款业务时，该业务的资源响应对时延类感知影响较大，该工作通过对主流影音类业务进行抓包分析，得出该类业务在使用过程的资源分布情况，将网外资源重点标注，并提供改进建议。二、影音类业务资源现状1、大部分业务的资源处于网内，对资源请求的响应速度较快，网内资源低于60%的业务占比16.7%。网内资源占比较少的业务打开页面时延普遍较大，影响用户感知，建议优化。2、内容引入工作较好，根据数据统计，此次分析的30款影音业务中，在网内完成的视频/音乐资源请求占比超过93%，省内移动占比超过62%。网内内资源的IP Ping通时延均在40ms以下。三、需重点优化业务——土豆视频网页版在使用土豆视频网页版时，分析人员播放了三段不同的视频，根据抓包后数据分析得出，三段时间均属于网间资源，且分布在不同服务器，Ping 资源IP的时延均超过40ms，与网内资源的IP Ping通时延相比差距较大，为保障用户体验，建议加强该资源的引入工作。*完整的数据分析结果请参考附件《表2》四、影音类业务数据分析工作开展情况1、分析思路：建立用户使用场景，在4G网络下模拟用户使用业务；抓取使用过程的数据包，并记录页面打开时延、实时网速、用户感知通过数据包确认使用过程中业务请求的所有资源IP及资源落地点。2、分析业务本次共选择17款影音类业务，均为流量、下载数排名靠前的互联网热门应用，并从客户端、浏览器两种形式进行抓包，并从数据中厘清资源分布、IP时延、下载速率等关键信息，如下表：五、当前工作难点及下一步工作计划1、当前工作难点数据包分析需人工整理，效率低下，可能存在一定偏差，现有的分析手段需人工逐条分析数据包中的每条数据，对于IP归属、DNS请求、数据单元等下发等关键信息需要手工整理，使得分析工作效率较低。部分业务出于安全考虑，会采取协议加密、禁Ping等防护措施，使得部分分析结果不完整。2、下一步工作计划对影音类业务的优化工作持续跟进，并对本次发现的问题进行验证；下一阶段开始第三方应用市场业务的数据分析工作，预计在本月底完成；为了今后业务数据分析工作更好的进行，需要继续探索更为准确、高效的数据分析手段，将完全人工整理、分析逐渐转变为半自动整理、分析；