動画ストリーミングにおけるオブザーバビリティの実現

新機能 Streaming Video & Ads をご紹介です！動画ストリーミングにおけるユーザーの視聴体験をプレイヤーからサーバーサイドまで一貫して観測できるようになります！

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# 動画市場の現状
動画広告や配信サービス市場は成長を続けており、2025年には8,408億円、2028年には1兆1,471億円に達する見込みです。この状況で視聴者体験がますます重要です。

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（引用: https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=31459 ）

動画配信事業者以外の企業でも活用は増えており、例えば製品の説明なども静止画で紹介するよりも、BGMやテロップを駆使して動画で紹介する方がコンバージョンが良いと言われています。

そのような背景の中で、品質の低いQoE（Quality of Experience）を体験している視聴者は5−10％存在し、平均13.4秒のバッファリングで解約を検討することがあり、視聴体験の把握は非常に重要です。
(引用: https://www.streamingmediablog.com/2024/09/poor-qoe.html)
(引用: https://www.advanced-television.com/2022/11/22/research-buffering-risks-streaming-churn/)

# Streaming Video & Adsとは？
この機能により、動画再生中断による体験劣化を防ぎ、QoEを向上します。

- 動画/広告のQoEを向上: 動画/広告の信頼性と品質の指標を分析して、高品質な視聴体験を維持できます
- 再生の問題に対処する: 個々のユーザーセッションを視覚化して、動画の再生や、メインコンテンツ再生前の広告の再生の問題を診断し、解決します
- フルスタックオブザーバビリティの実現: 動画プレイヤーだけでなく、バックエンドのサーバー・アプリケーション、CDNのデータなどスタック全体のデータを関連付けて、動画/広告配信の問題を迅速に特定して解決できます

幅広い動画プレイヤーに対応しており、例えばブラウザの場合、現時点で8種類のプレイヤーに対応しています。
<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3485441/02e53658-6e5c-4ec6-a030-61554a3bbb14.png" width="80%">
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New RelicのUI上で選択した動画プレイヤーにあわせたセットアップ手順を確認しながら、簡単にセットアップが出来るようになっています。
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各エージェントの互換性と要件は以下ページでご確認いただけます。

https://docs.newrelic.com/jp/docs/streaming-video-&-ads/installation/install-the-streaming-video-&-ads-agent/

# どんなデータを見られるのか？
Streaming Video & Ads を導入することで確認できるデータを以下に紹介します。

## 動画パフォーマンス指標
Summaryページでは重要な指標を俯瞰し、リアルタイムでユーザー体験を分析できます。
再バッファリング率、平均ビットレート、平均開始時間、動画開始の失敗、再生の失敗などを重要な指標を評価します。
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再バッファリング率: バッファリングが発生した再生の割合
平均ビットレート: 再生されたビット数に基づく動画品質の測定
平均開始時間: 最初のフレームが読み込まれるまでの時間
動画開始の失敗: ユーザーによる終了を除く、失敗した再生試行
再生の失敗: 開始されたが完了前に失敗した再生

また、視聴者が動画再生に成功しているのか、失敗しているのかなどのイベントの発生状況を確認し、リアルタイムで把握・分析します。

動画試行: 再生試行の合計回数
動画再生: 少なくとも 1 つのフレームが視聴され、再生が成功しました
完了した再生と未完了の再生: 動画の完全再生と部分再生
失敗と終了: 動画の開始前に失敗とユーザーの終了が発生します

## セッション分析
QoEの低下による解約を防ぎ、視聴体験を強化するにはユーザー毎の動画再生の状況まで把握して、改善につなげていくことが重要です。視聴しているユーザーのセッション単位での視聴体験の状況を可視化、分析もできるようになっています。

タイムライン分析: 動画の再生と広告のインタラクションによるユーザーアクションを分析
エラー検出: 関連する再生エラーを検出します
地域分析: 地域、プラットフォーム、その他のメタデータごとにデータを分析し、対象を絞った改善を実施

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## NRQLで柔軟に分析
NRQLで詳細なカスタムクエリを作成し、ユーザーに関する深い分析を行うことも可能です。例えば、動画プレーヤーがコンテンツをリクエストしてから再生を開始するまでの時間だけでなく、CDNが個々のマニフェストファイルとセグメントファイルを返すまでの時間も把握したい場合、個々のユーザーIDでフィルタリングしたクエリを実行し、そのユーザーセッションの正確な動作を確認することもできます。

```sql:NRQLクエリ例
FROM VideoAction, VideoAdAction, AjaxRequest SELECT
actionName, contentSrc, requestUrl, timeSinceRequested , timeToLoadEventStart*1000, timeToSettle*1000
WHERE enduser.id = '<a user id>' limit max
```
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3485441/1c6ed3d2-f7c0-4ae8-8758-845c2be33eab.png)

# フルスタックオブザーバビリティの実現
プレイヤーの裏で動くアプリケーションにAPM、サーバにInfrastructure、Amazon CloudWatchなどパブリッククラウドのデータ連携も導入することで動画ストリーミングサービス全体のデータを関連付けて、End to Endで動画/広告配信の問題を迅速に特定して解決できるようになります。

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3485441/79d427b3-8adb-4a0f-b4e5-39c03247917c.png" width="80%">

# まとめ
本記事では、Streaming Video & Ads により視聴しているユーザーの体験の状況、改善が必要な点を可視化、把握できることを紹介しました。今回の新機能以外にも多数の新機能が登場してます！詳細は以下記事をご覧下さい。

https://qiita.com/ktst79/items/9706a0da830cc4723680#%E6%9C%80%E5%BE%8C%E3%81%AB

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