2022年2月8日
By Dom罗宾逊特约编辑
博客

可持续性、流媒体和数据归因挑战

目前，“可持续性”是流媒体行业最常见的流行语之一. 公平地说, 这个流行词比“3D”更重要(在更广泛的社会中更有吸引力),”“metaverse,”“非功能性测试,或“AI”:不像这些时尚, 每个人都在形成关于流媒体的功率效率问题的看法.

问题是, 有这么多的人试图为他们的营销目的建立一个“可持续性优势”, 有很多基于孤立逻辑的可持续性主张, 以及“改进”营销材料的案例研究, 但是，当你在更广泛的背景下探索这种说法的有效性时，而不仅仅是流媒体供应链中的单个元素，实际上是相对无意义的.

坦率地说，这些加起来有很多, 我敢说，大多数公司都在努力做正确的事情, 但是，当他们专注于一个基本的改进时，无意中掩盖了他们作为一个企业的真正影响. 例如, 对于一个更大的端到端工作流的一个小的离散子系统元素，武断地承诺减少“流工作流90%的电力需求”，实际上可能意味着只节省(例如)0.系统总能量的5%. 更糟糕的是，它实际上可能导致上游或下游的电力需求飙升数倍以上.

仅仅因为一种新的视频压缩可能节省10%的带宽, 我们必须问自己，这是否意味着底层运营商将把可用的基础设施缩减10%，或者是否意味着将对一个庞大的长尾内容库进行转码，而这个长尾内容库是任何人都不会看的, 然后，用于转码的能量可能远远超过以旧的“效率低10%”格式分发偶尔观看的流所需的基础设施电力需求.

流工作流需要从整体上考虑，以确保工作流中子系统效率的原子性改进 实际上 提高端到端的效率——特别是当您将下游业务操作的变更成本等因素考虑在内时. 推出一种新的编解码器需要巨大的成本, 不仅在商业上，有时在硬件的生产和新硬件的供应上也是如此.

科学还没有发展出一个完整的图景, 即使是对数字媒体工作流程的最稳健的可持续性分析，通常也只能对一个水平层面有深刻的理解，而对大多数其他垂直整合层的粒度却很差.

我个人认为，随着围绕流媒体和数字媒体的权力和气候科学的发展，一种思维文化——数据归因技术——加剧了这一挑战. 在多租户/多服务/多用户共享的基础设施环境中，例如internet, 将(使服务可用的)所需能源的一部分只归给每个特定的服务提供者或用户已经成为一种常见的做法. 简单地, 如果您与另一个云用户共享云服务器, 并且只有10%的数据流量或10%的CPU周期被您的服务使用, 然后你要为10%的权力负责. 如果你每天只使用这10%一个小时，那么你的服务只会占用服务器功率的1/24 × 10%.

如果该服务器由100W服务器供电(同样是为了简单起见)，那么您的服务将被认为仅使用~0.那台服务器的4W功率, 这就是你的“碳会计”将用来为你公司的可持续发展故事做出贡献的东西.

乍一看，这似乎完全公平，不是吗? 如果许多服务提供商正在使用基础设施, 那么从逻辑上讲，这是分配责任的唯一方法. 它提供了一种简单的碳核算方法，并使单个公司的情况看起来清晰明了. 使用的数据或CPU越少，操作就越环保. 基础设施共享得越多, 你就越不需要为它通电和一直消耗能量的事实负责.

然而，这种说法极具误导性. 该模型忽略了一个关键事实，即为了使服务可用(“可用性”是这里最重要的一个词)，服务器要么专用于您的服务并且可以打开和关闭——当它打开时，可能是您在短时间内实际使用的整个100W——或者如果它是一个始终处于打开状态的共享百家乐软件, 然后，为了使您的服务在临时基础上处于活动状态，该百家乐软件需要在100%的时间内可用，以便您可以使用它(无论您或其他人有多少) 实际上使用该服务时，在整个可用时间内的能耗为100W.

现在很明显，繁忙的cpu比安静的cpu消耗更多的能量, 如果有的话，这将进一步损害/复杂化共享基础设施中的归属模型. 但这通常会分散服务器始终处于开启状态这一实际问题的注意力. 数据归因倾向于允许运营商将工作负载转移到云端，并以会计师喜欢的方式减轻他们的电力需求，但对所使用的能源几乎没有影响. “净零”是通过将问题外包到账外来实现的.

替代能源归因模型

以突出挑战流媒体绿化成员们，在12月的会议上，我分享了一个我绘制的高级图表所有电信基础设施必须接入电网，才能实现实时流的传输.

虽然我一开始是出于个人兴趣, 它吸引了很多人，我想在这里与大家分享。点击查看完整尺寸版本):

正如您所看到的，它显示了所有网络层, 所有需要电力的物理硬件都在一个原理图模型中，可以对光纤进行一般抽象, 铜, 蜂窝和无线接入.

每个“路由器”可以被认为是一个分支点. 当你从左到右流动, 在每个路由器中，路由器之后的整个右侧可能经常被复制为原点，以边缘分布风扇向外扩展以满足需求.

你可以看到这是a 很多基础设施必须端到端可用，以便直播流服务提供商提供该流. 这与你是否提供一个流无关, 或者每个分支一个流, 或者一百万次流…

今天, 当数据沿着链传递时，数据归因模型只考虑所有的基础设施, 尽管这条链一直都是可用的.

目前有相当多的工作(IBC/ impp等)集中在机顶盒和流解码器/CPE(图中橙色框)上，并且有很多工作集中在生产方面(Albert/BAFTA)。, 在我的图表中，这是技术上的预编码器.

几, 如果有任何, 到目前为止，报告确实对整个行业进行了反思，即分销链需要多大的力量才能向大众市场观众提供流媒体服务.

虽然大部分基础设施可能是共享的(“70%以上的网络流量是视频”等), 随着每一次分享，一种个人责任减少的感觉越来越强烈, 这降低了个体经营者对问题的“企业社会责任”意识. 然而，在实践中，几乎所有这些基础设施几乎在所有时间都处于“开启”状态, 此外，随着每个服务提供商向该基础设施添加他们的需求, 基础设施必须扩展其峰值可用性，以确保能够交付所有这些服务. 因此，目前减少数据流很少会降低功率.

数据归因可能会导致数据点的粉尘云，这些数据点脱离上下文看起来很好, 但如果整个行业没有端到端的联合起来，没有主动承担责任，而不是试图通过仔细的会计归因，把责任推诿给别人，那么这些责任就没有意义.

事实上，如果我们要求交付链中合适的组织做一些事情，情况可能会是这样少在他们自己的领域里效率很高, 所有的下游基础设施供应商和设备都可能是很多很多倍 更多的 功率效率低，很少或没有改变或努力. 这样的举动可能不是最明显的商业利益之举, 但事实上，它可能会通过端到端系统产生巨大的好处.

我听到的一个思想实验是把所有东西都转回MPEG-2(低能量解码), 由于编解码器的成熟，通常支持dsp, 广泛的现有技术支持和更多….). 在最新的编解码器功能和压缩比方面, 对于任何在这个领域工作的人来说，恢复到MPEG-2是一个可怕的想法, 而且可能是一种非常节能的通过IP网络传输视频的方式.

在我看来，数据效率总是等同于功率效率的假设是未经证实的, 而且，我们必须谨慎地将数据速率(对于流媒体内容来说，数据速率显然很容易衡量)作为电量和“绿色”证书的指标.

我反对盲目接受数据归因模型, 我认为，在将这些措施作为我们营销和可持续发展故事的一部分之前，该行业需要对这些措施进行有力的测试和质疑. 与此同时, 我们需要承担责任，看看我们可以在哪些方面进行实际的工程设计，以全面减少电力使用, 利用我们在运行大规模分布式复杂系统方面的所有专业知识，确保我们共同尽可能高效地实现这一目标. 我们还迫切需要讨论我们的垂直整合点，以确保我们 实际上 减少电力消耗，而不是仅仅将其卸载到供应链的下一层，然后使用数据归因来“化解”责任.

[同样值得注意的是:数据归因模型倾向于将焦点从一个流媒体运营商可能实现与另一个流媒体运营商相同的目标，但在此过程中产生的能源影响存在巨大差异。. 让100名销售主管乘飞机环游地球以实现他们的目标，可能无法与一支能源智能的虚拟销售队伍实现同样的目标相比. 当一家公司宣布它是“绿色”或“净零”时，这种能源的联合责任需要被视为整体图景的一部分."]

我相信“流媒体绿化”的其他成员会有自己的看法, 但当我与其他成员交谈时，我发现这是一个非常有共鸣的讨论和焦点.

如果你想加入的话 www.greeningofstreaming.org, and weigh in on this or other discussions or get involved in our first major project this summer; to establish power usage across the various elements in the chain 一个大型的直播活动, 请伸出援手, 如果您正在研究流媒体行业可持续性和能效项目的最佳实践想法，我们也希望听到您的意见!