快手正式发布了基于流式的直播多码率自适应标准 LAS

快手正式发布了基于流式的直播多码率自适应标准 LAS（Live Adaptive Streaming），其用于提供低延迟、平滑、流畅的直播体验

重点解决三大痛点：卡顿、模糊与延迟大。

对于这些问题，单独优化某一个指标并不难，难点在于彼此之间互相制约。例如通过降低码率能降低卡顿率，提升观看直播的流畅度，但降低码率损失了清晰度的体验，会引起直播画面模糊。同时低延迟会带来良好的体验感受，但过低的延迟，客户端的缓存数据也越少，对网络抖动的抗性也越差，又会增加用户的卡顿风险。

多码率方案已经成为平衡清晰度与卡顿的最佳选择

多码率自适应是在抖动网络下保证观看流畅度最有效的手段之一，主要包括 MPEG-DASH 和 HLS 这类国际标准协议。优点在于部署快，见效快。但二者均是基于分片传输，设计之初主要用于点播场景，而非直播

直接用于直播场景会造成延迟过大，直接影响直播体验

本次快手推出的直播多码率自适应方案包含两大特性：一是基于流式传输，保证低延时；二是支持多码率，依据每个用户的网络状态，自适应选择最佳的视频清晰度。

与传统的基于分片的多码率架构相比，基于流式的直播多码率能提供更低的延迟，在架构上也有一些特性，主要包括：

转码：不同于 MPEG-DASH 或 HLS，基于流式的直播多码率方案在转码时不需要进行切片操作，只需在转码时保证不同的转码流 I 帧的 pts 严格对齐，从而保证视频流的无缝切换

CDN 功能升级：CDN 侧也即基于流式的直播多码率方案的服务侧，需要升级支持三种拉流模式，即默认位置拉流（传统拉流模式）、绝对位置拉流（指定吐流绝对位置）与相对位置拉流（指定吐流相对位置）

自适应算法：在自适应算法上，与分片传输的策略相比，基于流式的传输逻辑会一定程度增加自适应算法的难度（例如在流式传输中，因为源数据实时产生，观测到的平均带宽值近似等于当前请求的视频码率，无法反应真实的带宽），但流式架构更加灵活，并且能显著降低分片架构中存在的传输 ON-OFF 现象，从而降低了码率切换过于频繁的问题。