具体展开来看，首先需要构建QoE、QoS的立体实时监控体系以及辅助AI的异常检测方法，做到实时发现问题。第二步在发现问题后用秒级诊断能力，快速诊断体验原因，这个原因可以具体到用户行为级。基于诊断结果，第三步就需要做体验提升，一般有两种方法：第一种是依靠人工经验做优化，另一种方法是智能调度，我们在面向不同行业、不同场景的情况下，基于智能调度策略在成本可控的情况下做到用户体验最优。
基于上述体验质量优化体系，接下来我将具体展开分享华为云在视频直播和RTC实时音视频方面的体验优化实践的案例。
音视频服务体验优化实践1——直播体验优化我们首先看一下华为云视频直播体验优化实践案例，我们在做到低时延、不卡顿、高清晰的同时，还实现了成本可控。总体分为三个阶段：第一阶段质量监控，第二阶段问题诊断，第三阶段体验提升。
视频直播的质量监控，我们首先构建了覆盖流质量、体验、规模、网络、成本、设备六个维度的立体质量监控体系，涵盖了QoE、QoS、QoC三十多个指标，其中包括帧率、码率等核心的QoS指标，秒开率、卡顿率等QoE体验指标和带宽、回源率等成本QoC相关的指标。
第二个阶段问题诊断——视频直播的秒级质量诊断，这是基于网络数据+端数据构建的直播流全链路监控体系。诊断流程贯穿了第一公里主播端监控推流帧率等QoS指标，到网络节点间帧率、码率等QoS质量指标监控，带宽回源率、成本指标，以及最后一公里观众端卡顿、秒开、黑屏等QoE指标。这样就实现端到端实时的秒级监控，如果发现异常情况可以及时反馈给顾客和调度系统，比如我们在第一公里发现帧率、码率出现异常，就通知客户在主播端进行策略调整，如果实在网络发现异常，就做一些节点用户数据调动或其他策略的优化，而当观众端出现体验异常时，智能调度系统会做调度策略的调整。以上整个全链路监控系统覆盖了12路直播全场景和全协议监控。
直播流全链路监控系统——从第一公里、到媒体网络、再到最后一公里，整个都是可视化的，这样可以提升问题诊断的效率。
第三步体验提升，视频直播体验提升大致分为两种方法。其一是通过运维同学的经验实施，另一种方法是基于智能调度系统——基于端、边、云数据协同做智能调度体验优化，这种方法利用了统一视频数据湖技术，实现端、边、云的QoS、QoE、QoC数据的协同，通过智能分析引擎生成流、客户、网络链路、节点、观众的实时画像，基于实时画像+调度策略由智能调度系统实施智能调度，在成本可控的情况下做到最佳体验。衡量指标主要选取两类指标，一类指标是成本指标，比如通过回源率来衡量成本是否下降；另一类指标为体验指标，通过卡顿率、秒开率等判断用户体验是否有提升。以上是视频直播在质量监控和体验提升的一些实践案例。
音视频服务体验优化实践1——RTC体验优化接下来分享实时音视频RTC的体验优化的实践案例。RTC属于第二代音视频业务，它和第一代直播在业务方面有很多差异，比较关注时延以及行为级的监控，基于这些差异性，我们也采用了三个不同优化体系。
第一点是质量监控，RTC质量监控体系建立了覆盖通话、网络、成本、设备等六个维度的立体质量监控体系，覆盖QoE、QoS、QoC三十多个指标。其中核心指标包括等码率、帧率、丢包率、抖动质量QoS指标和秒开率、时延、卡顿率、入房和选看成功率等用户体验QoE指标，以及带宽等成本QoC指标，与直播监控指标相比，特别是端到端的时延指标，这是基于前面提到的差异性着重关注的。
