MIT新研发的Minerva视频协议,有着怎样的特点麻省理工（MIT）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的科学家们，最近就研究了如何利用一个播放器状态数据和文件特征，对视频系统进行适当的优化和拥塞控制。
【Minerva协议原理图。来自：MIT/CSAIL，viaVentureBeat】
思科指出，到2021年，全球网络传输的视频内容，将超越每秒100万分钟（1.7万小时）。此外，研究估计视频流已占2017年互联网总流量的75%，且有望在2022年升至82%。
为了确保不同用户在观看时的公平性，CSAIL提出了一种名叫Minerva的端到端协议，特点是能够极大地减少缓冲和像素化，而无需对底层基础设施进行改动。
其指出：“随着视频流量的增长，多个客户分享瓶颈链接的可能性正变得越来越大。若内容提供商采取适当的优化，便有机会提升多个用户的视频观看体验。然而时下的传输协议，并非专为视频流应用而打造，仅能提供连接层级上的公平性”。
大多数视频内容提供商，都对由Reno和Cubic等拥塞减少算法做出的带宽决策感到满意。这些算法通过为竞争流提供链路容量的相等份额，来寻求实现连接层级上的公平性。
结果就是，内容提供商只能孤立地微调观看体验，而无法在客户端之间进一步优化分配带宽。且未能充分考虑诸如屏幕尺寸、分辨率、设备类型、回放缓冲区大小等在内的因素。
【对比演示实例，来自：MIT/CSAIL】
作为对比，即使没有关于竞争视频客户端的明确信息，Minerva协议亦能够动态地调节视频流速率，以实现公平性。当客户端中有人分享了瓶颈链路时，其速率会收敛到不会干扰其它互联网流量的带宽分配。
换言之，Minerva实现了捕获带宽和体验质量之间关系的技术和分布式算法。各个客户端通过视频过程来计算其动态权重，然后确定与网络条件和其它变量相关的带宽比例分配。
在涉及现实世界中家庭Wi-Fi网络和两个连接到八组客户端的亚马逊网络服务（AWS）实例的实验中，研究人员成功地借助Minerva，在1/4时间内、将15-32％的视频质量从720p提升到了1080p。
此外，通过为有可能重新缓冲的视频分配带宽，该协议平均可减少47%的总回收时间——即便数据的到达和离开也是不可预测的。
一篇相关论文的资深作者、兼MIT教授的MohammadAlizadeh表示：
如果你家中有五个人同时播放视频，Minerva可分析各种视频如何受到下载速度的影响。然后基于这些信息，为每个视频提供最佳的观看品质、而不会降低其它视频的体验。