Robert首先介绍了流媒体的基础架构,简单介绍了可以使用的协议以及固件等。他指出无论是拍摄设备,还是播放终端都有很多种类,因此如何适应不同设备十分重要。 于是Robert介绍了Wowza这一可以在流媒体中用于转码的模块,并指出Wowza已经开源,可以对此进行修改来部署在需要的地方。 Robert接着指出一个流媒体系统需要拍摄的视频源,编码器、服务器、播放器以及合适的保存方式和可靠的网络连接。 其中一个是Mac上的mediamstreamvalidator,它可以在输入流媒体的HTTP网址后,捕获流媒体中的码流,并统计每个片段的相关信息。 另一个是Switch,它可以记录和保存流媒体的码流,并展示出编码后的GOP结构和关键帧等信息。
正文字数:5401 阅读时长:8分钟 现在云游戏,云应用越来越火,所以超低延迟实时流媒体传输技术的需求应用场景会越来越多。 第二因为SACK是个有状态的,这个状态能做到丢包判断更准确,更实时,用一个rtt一定能判断出来。 流控的新目标 实时视频流是App Limit,它在宏观上的上限是受到码率限制的,在新的场景下,码率限制被彻底打开了,从实用的角度来说,流控的作用和价值就变得尤其巨大了。 这里面就两种采集方法一种是在发端采集,一种在收端采集,收端采集有一定时间间隔才能往上报,这样会导致判断的时间偏晚,这样和我们需要的尽可能实时判断和低延迟又是矛盾的。 流控的本质是让发送的带宽和网络瓶颈链路的接收能力是一致的,接收能力是速率,发送带宽也是速率,所以基于速率来作为模型更实时的判断卡顿依据是更好的方法。 2.
//h264视频流打包代码 // NALDecoder.cpp : Defines the entry point for the console application. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <memory.h> #include “h264.h” #include “initsock.h” CInitSock initSock; // 初始化Winsock库 //为NALU_t结构体分配内存空间 NALU_t *AllocNALU(int buffersize) { NALU_t *pNalu; if ((pNalu = (NALU_t*)calloc (1, sizeof (NALU_t))) == NULL) { printf(“AllocNALU: Nalu”); exit(0); } pNalu->max_size=buffersize; if ((pNalu->buf = (char*)calloc (buffersize, sizeof (char))) == NULL) { free (pNalu); printf (“AllocNALU: Nalu->buf”); exit(0); } return pNalu; } //释放 void FreeNALU(NALU_t *pNalu) { if (pNalu) { if (pNalu->buf) { free(pNalu->buf); pNalu->buf=NULL; } free (pNalu); } } static int FindStartCode2 (unsigned char *Buf) { if(Buf[0]!=0 Buf[1]!=0 Buf[2] !=1) return 0; //推断是否为0x000001,假设是返回1 else return 1; } static int FindStartCode3 (unsigned char *Buf) { if(Buf[0]!=0 Buf[1]!=0 Buf[2] !=0 Buf[3] !=1) return 0;//推断是否为0x00000001,假设是返回1 else return 1; } // 这个函数输入为一个NAL结构体。主要功能为得到一个完整的NALU并保存在NALU_t的buf中,获取他的长度。填充F,IDC,TYPE位。 // 而且返回两个開始字符之间间隔的字节数,即包括有前缀的NALU的长度 int GetAnnexbNALU (NALU_t *pNalu, FILE *bits) { int info2=0, info3=0; int pos = 0; int StartCodeFound, rewind; unsigned char *Buf; if ((Buf = (unsigned char*)calloc (pNalu->max_size , sizeof(char))) == NULL) printf (“GetAnnexbNALU: Could not allocate Buf memory\n”); if (3 != fread (Buf, 1, 3, bits)) { //从码流中读3个字节 free(Buf); return -1; } if (Buf[0]!=0 Buf[1]!=0) { free(Buf); return -1; } if (Buf[2]==1) { pNalu->startcodeprefix_len=3; //初始化码流序列的開始字符为3个字节 pos =3; }else { if (1 != fread (Buf+3, 1, 1, bits)) { //从码流中读1个字节 free(Buf); return -1; } if (Buf[2]!=0 Buf[3]!=1) { free(Buf); return -1; } pos = 4; pNalu->startcodeprefix_len = 4; } //查找下一个開始字符的标志位 StartCodeFound = 0; info2 = 0; info3 = 0; while (!StartCodeFound) { if (feof (bits)) { //推断是否到了文件尾 break; } Buf[pos++] = fgetc (bits);//读一个字节到BUF中 info3 = FindStartCod
最终,Netflix公司通过对设备的数据进行采集,使用来自设备的实时日志作为事件源,得到了大量的数据,通过实时的大数据了解和量化了用户设备,最终成功的近乎无缝地处理了视频的浏览和回放,完美的解决了这些问题 Druid(德鲁伊) Druid是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统。通俗一点:高性能实时分析数据库。 Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。 摄取数据 把数据实时插入到此数据库。这些事件(在本例中为指标)不是从单个记录插入到数据源中,而是从Kafka流中读取。每个数据源使用1个主题。 我们认为这太旧了,无法在我们的实时系统中使用。这样就可以确定数据的延迟时间。其次,压缩任务是有延迟地安排的,这给了段足够的时间以正常流程分流到历史节点。 实时流式计算与流媒体的碰撞才刚刚开始,而Druid作为一款极易上手的高性能实时查询数据库,也会得到越来越多的广泛使用。
Enhancement Information)的解析, 通过监听HJPlayer.Events.GET_SEI_INFO事件可以得到自定义SEI信息, 格式为Uint8Array; 对视频直播实时互动的尝试
最终,Netflix公司通过对设备的数据进行采集,使用来自设备的实时日志作为事件源,得到了大量的数据,通过实时的大数据了解和量化了用户设备,最终成功的近乎无缝地处理了视频的浏览和回放,完美的解决了这些问题 Druid(德鲁伊) Druid是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统。通俗一点:高性能实时分析数据库。 Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。 摄取数据 把数据实时插入到此数据库。这些事件(在本例中为指标)不是从单个记录插入到数据源中,而是从Kafka流中读取。每个数据源使用1个主题。 实时流式计算与流媒体的碰撞才刚刚开始,而Druid作为一款极易上手的高性能实时查询数据库,也会得到越来越多的广泛使用。 更多实时数据分析相关博文与科技资讯,欢迎关注 “实时流式计算” 获取《Druid实时大数据分析》电子书,请在公号后台回复 “Druid”
本文来自即构科技技术副总裁冼牛在LiveVideoStackCon 2019上海大会的演讲,详细介绍了即构科技在实时流媒体传输协议选择,抖动处理,拥塞控制等多方面的实践。 主要会为大家介绍实时音视频的超低延迟架构并简要阐述实时视频调度系统,同时结合拥塞控制策略和信道纠错策略,进一步探索解决网络延迟的最优方法。 ? 实时音视频的超低延迟架构 1.1 实时架构的关键点 在讨论实时语音和视频通讯的问题时,怎样做到低延迟便是其中不可回避的问题之一。 实时架构可以简单的分为两个方面。其中负载均衡、就“近”接入、质量评估和动态路由这四点属于调度方面的问题,算法流控属于流媒体传输方面的问题。 流媒体传输之中包含调度系统与传输算法,那么两者相比谁更加重要?简单的说调度系统所做的事情就是告诉每一个节点传输的方向。
SRS(Simple Realtime Server)是一款专注于实时音视频传输的开源流媒体服务器。它支持 RTMP、HLS、WebRTC 等多种协议,能够满足直播、点播、低延迟互动等多种场景需求。 HLS:基于 HTTP 的流媒体协议,适用于点播和直播。 WebRTC:低延迟互动协议,适合实时通信和互动直播。 FLV:适用于低延迟直播场景。 同时,SRS 对低延迟传输进行了深度优化,特别是在 WebRTC 场景下,可以实现毫秒级的延迟,满足实时互动的需求。 2.3 开源与社区支持 作为一款开源项目,SRS 拥有活跃的社区支持。 3.2 视频会议 借助 SRS 对 WebRTC 的支持,开发者可以快速搭建低延迟的视频会议系统,实现多人实时互动。 结语 SRS 服务器以其简单、高效和强大的功能,成为了流媒体领域的明星产品。无论你是想搭建一个小型直播平台,还是开发复杂的实时互动应用,SRS 都能为你提供可靠的技术支持。
前言 随着网络基础设施的提高,音视频实时通信越来越成为人们日常生活和工作中必不可少的需求。2011年 WebRTC的出现,则更加速了这种需求变为现实的可能性。 熟悉 WebRTC 的同学应该都知道,WebRTC规范只定义了实时通信中客户端的行为,而没有规范服务端(包括哪些信令、数据如何流转)的行为。 所以,你可以使用WebRTC库方便的实现 1:1 实时通信,但对于多人实时互动,光依靠 WebRTC库显然就无法完成要求了。 那我们该如何实现多人实时互动通信呢? WebRTC 流媒体服务器 要想实现多人的实时互动,如音视频会议、在线教育这类产品,我们必须使用 WebRTC + WebRTC流媒体服务器这种方案。 这些流媒体服务器各有优缺点,下面我就对这几种流媒体服务器作下简要的介绍与比较。
本文来自BITMOVIN,由Jameson Steiner编辑,是实时低延迟流媒体系列的最后一部分。 前两篇文章介绍了OTT和LL-DASH中低延迟流媒体的基本原理。 以下是前两篇文章对应的帖子链接: 实时低延迟流式传输 为什么HLS的延迟较高 当前规范中的HLS优先考虑流可靠性而不是延迟。可以接受更高的延迟来换取稳定的播放而不会被打断。在6.3.3节中。 低延迟HLS之路 2017年,Periscope——当时最受欢迎的用于用户生产内容的实时流传输的平台——研究了流传输解决方案,以一种更具可扩展性的方式替代其基于RTMP和HLS的混合方法。 04 播放列表重载的阻止 发现新片段可用于HLS实时流的方法通常是由客户端以固定间隔重新加载播放列表文件并检查是否添加了新片段来应用的。 考虑到该规范仍会更改,并且尚未定稿,流媒体供应商可能会花一段时间才能采用它,而我们最终会在市面上看到低延迟的HLS。简而言之,可以使用HLS进行实时的低延迟流传输,但是要付出较大的服务器复杂性代价。
WHIP: WebRTC HTTP Ingestion Protocol 应用场景 开场 本视频是 Global Video Tech Meetup:BCN 站的一场演讲,由 Millicast 的流媒体工程师 如何使用 WebRTC 和 AV1 创造低延迟交互服务 要达到交互,首先必须要具备的条件就是实时性,即全球范围不超过半秒钟的端到端实时性。 而我们需要做的就是让他们使用实时应用场景,而许多硬件还尚不支持 AV1 的实时编码。Google Chrome 最近更新的 M19 版本里,在浏览器内部实现了 AV1 的实时编码。 他们是第一个支持实时 AV1 的浏览器,意味着你可以开始在软件中使用浏览器原生的视频编码,这对于需要实时交互的平台来说十分重要。 这就是 WebRTC 能够成为实时流媒体通信的公认标准协议的原因:他是一个可以部署在我们每天都在使用的设备上的实时通信协议。
前言 本文来自论文《基于 RTMP 协议的流媒体技术的原理与应用》,文中研究了基于 Flash 平台的流媒体系统中使用的 RTMP 协议的原理和应用,并对网络上实时流媒体的各种传输方式的优缺点进行了分析 更多实时音视频开发资料,请见社区精选专辑《实时音视频开发资料汇总》。以下是《基于 RTMP 协议的流媒体技术的原理与应用》的论文全文。 本文将会对其特点进行详细的分析,并搭建一个基于RTMP协议的流媒体直播系统。 2 流媒体 当前互联网中的流媒体服务从传输方式上大体上可以分为两种方式:顺序流式传输和实时流式传输。 顺序流式传输如下图: 基于RTMP数据传输协议的实时流媒体技术研究(论文全文)_QQ20160430-0.png 2实时流式传输 实时流式传输采用专门的流媒体服务器存储多媒体文件。 实时流式传输如下图: 基于RTMP数据传输协议的实时流媒体技术研究(论文全文)_QQ20160430-1.png 3 实时流式传输 流媒体系统中媒体数据传输需要相应的实时流 式传输协议支持。
Offline Reinforcement Learning 论文链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3625468.3652183 内容整理:王柯喻 引言 近年来,实时通信
流媒体加密技术原理 看视频分为两种,看点播和看录播。 要看点播可以通过下载完整个视频后再看,或者通过流媒体边下边看。 看直播只能通过流媒体看最新的画面。 加密流媒体的技术很少,也很难找到学习资料,本文主要介绍流媒体加密技术。 流媒体加密原理 可以看出一个规律这些流媒体传输协议都必须把视频流拆分成连续的小块之后再被传送,只不过分块的大小和视频容器的格式不一样而已。 之所以选择对称加密是因为流媒体要求很强的实时性,数据量又很大。公钥密码算法的计算都比较复杂,效率较低,适合对少量数据进行加密。对称加密效率相对较高,所以流媒体加密首选对称加密。 HLS 加密 HLS 是目前最成熟的支持流媒体加密的能应用在浏览器里的流媒体传输协议,HLS 原生支持加密,下面来详细介绍它。
流媒体加密技术原理 看视频分为两种,看点播和看录播。 要看点播可以通过下载完整个视频后再看,或者通过流媒体边下边看。 看直播只能通过流媒体看最新的画面。 加密流媒体的技术很少,也很难找到学习资料,本文主要介绍流媒体加密技术。 流媒体加密原理 可以看出一个规律这些流媒体传输协议都必须把视频流拆分成连续的小块之后再被传送,只不过分块的大小和视频容器的格式不一样而已。 之所以选择对称加密是因为流媒体要求很强的实时性,数据量又很大。公钥密码算法的计算都比较复杂,效率较低,适合对少量数据进行加密。对称加密效率相对较高,所以流媒体加密首选对称加密。 HLS 加密 HLS 是目前最成熟的支持流媒体加密的能应用在浏览器里的流媒体传输协议,HLS 原生支持加密,下面来详细介绍它。
从电子竞技到广电新闻,实时播放为我们带来了多元的内容形态和更强的交互性。随着直播经济的到来,腾讯云助力广电公司轻松安全地进行直播,而无需执行复杂的基础设施构建和运营操作。 腾讯云媒体直播(Tencent Cloud MediaLive,MDL)致力于让全球用户快速创建稳定、多样、安全的视频输出,以进行直播和流媒体传输。 MediaLive依托腾讯云全球部署的计算资源,结合腾讯自研的音视频技术平台以及全球领先的音视频 AI 技术,将广播级实时视频处理能力开放给用户。 为保护全球用户的视频流安全,MediaLive配设了用于数字版权保护的专用加密方案,支持Google Widevine和Apple FairPlay这两种版权管理功能,保证主流网页浏览器和多种流媒体设备上分发 MediaLive旨在让客户专注于为观众打造最佳的实时视频体验,而无需管理和执行基础架构的运维与构建。MediaLive需开白使用,已于6月10日上线国际站。如需使用,请联系我们。 ?
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ---- AV1视频压缩格式是由开放多媒体联盟 (AOMedia)开发,并于2018年初最终确定。AV1具有功能强大的编码算法,与其前身VP9相比,AV1的压缩性能提升了30%以上。但是,AV1编码器的复杂性也远高于VP9编码器。所以,在AV1格式确定以后,我们的主要目标是优化编码器,使其产品化。今日上午10点,LiveVideoStack邀请到了谷歌高级软件工程师、TLM 王云庆,主要和大家讨论libaom AV1编码器中所采用的优化技术。 讲师信息
目前我们TSINGSEE青犀视频所有的视频监控平台,集成的都是EasyPlayer.js版播放器,它属于一款高效、精炼、稳定且免费的流媒体播放器,可支持多种流媒体协议播放,包括WebSocket-FLV 现在,越来越多的项目现场对H5页面的流媒体视频播放效果提出了越来越高的要求,尤其是一些企事业单位、政府部门等一些视频应用场景。 important;}在功能上,EasyPlayer支持直播、点播、录像、快照截图、MP4 播放、多屏播放、倍数播放、全屏播放等特性,支持网页端实时录像,具备较高的可用性和稳定性。
对此, LiveVideoStack特别邀请到了来自Google的王云庆老师,为我们分享介绍AV1编码器的优化以及其在流媒体和实时通讯中的应用。 我今天要分享的题目是AV1编码器的优化及其在流媒体和实时通讯中的应用。 03 RTC encoding 下面我们看一下实时通讯中的AV1编码。就像我们开头讲的,在实时通讯的应用中,为了保证正常的视频通话,编码器的速度一定要非常快而且不能有延迟。 现在AV1的实时编码器的速度范围是speed5 到10。Speed 5和6共用了一些VOD代码,压缩率高,但也复杂一点。Speed 7-10是专用的实时代码,所以会更快一些。 这也是实时通讯编码器与VOD编码器设计上的不同。 这里给出AV1和VP9实时通讯编码器的速度和BD-rate节省的一个比较。
P2P,看了林哥的博客后对流媒体的概念了解了,感觉不太对劲,于是乎马不停蹄在网上度娘了一把进行验证,果然发现流媒体和P2P是不同的两个东西,但是P2P技术在流媒体领域中应用比较广泛,也难怪之前自己将两者混为一谈 通过在网上查资料和林哥的博客自己对传统媒体,流媒体,加P2P的流媒体技术有了更多的了解,在此与大家共享。 【流媒体进化之路】 1、传统媒体:刚开始的时候大家在网上看视频或音频等媒体是采用传统媒体的方式:从服务器下载完后再能进行播放: 2、流媒体:随着人类生活越来越丰富,品味越来越高(比如:视频要超清滴等 ),逐渐发现传统媒体的方式不能满足人类的需要(比如:要看个超清的电影可能需要缓冲4个小时);于是乎流媒体技术应运而生: 3、加P2P的流媒体:随着互联网的快速发展,利用互联网进行娱乐的人越来越多,相信大家有这样体会 【总结】 1、从传统媒体—>流媒体—>含P2P流媒体:技术复杂度逐渐递增,人的体验越来越好; 2、随着人类的生活越来越丰富需求越来越高,从而推动技术在不断的发展; 3、学习的兴趣来源于经历来源于好奇心