導(dǎo)言
2013年開年，如果讓視頻行業(yè)業(yè)內(nèi)人士提名當(dāng)前視頻行業(yè)內(nèi)最熱的劇集，《紙牌屋 (House Of Cards)》一定會榜上有名。該劇一經(jīng)發(fā)布，立刻在全球引起熱烈討論，視頻行業(yè)關(guān)注的重點是：
* 制片方是一匹黑馬，既不是電視臺，也不是傳統(tǒng)的電影公司，而是Netflix - 北美最大的付費視頻訂閱網(wǎng)站；
* Netflix宣稱，《紙牌屋》是其大數(shù)據(jù)分析的第一次戰(zhàn)略應(yīng)用；
* 整部劇集是Netflix一次性在網(wǎng)站發(fā)布，供訂閱者觀看，完全顛覆了傳統(tǒng)的劇集發(fā)布(每周一集)的模式。Netflix之所以有底氣這樣做，是因為其基于3100萬訂閱用戶(北美)的收視行為，通過大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)了如下規(guī)律：
* 熱播三要素：凱文.史派西；大衛(wèi).芬奇和BBC出品三者結(jié)合，就可以吸引大量用戶訂購；
* 收視行為模式變更：越來越多的人不再像30年前那樣，在固定晚上的固定時刻守在電視機(jī)前，等著收看電視劇的最新劇集，而是“攢”起來，直到整季劇情全部播放完畢之后，才選一個自己方便的時間段和地點，在方便的設(shè)備，多數(shù)是網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，如電腦、iPad上一次性觀看。
* 這應(yīng)該是歷史上大數(shù)據(jù)技術(shù)在視頻行業(yè)里首次顛覆性的應(yīng)用。在Netflix之后，Amazon也不甘人后，開始了通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，制作自制劇的過程。
從國內(nèi)視頻行業(yè)來看，2013年最為火爆的關(guān)鍵詞就是：大數(shù)據(jù)，OTT，多屏，也有人聲稱2013年是“大數(shù)據(jù)元年”。似乎一夜之間，發(fā)言時不提到“大數(shù)據(jù)”就落伍了。
那么大數(shù)據(jù)到底是什么，它能夠給視頻行業(yè)帶來哪些變化，筆者將在下文嘗試對此進(jìn)行初步的分析和描述。
大數(shù)據(jù)簡介
伴隨著云計算的持續(xù)高熱，大數(shù)據(jù)也成為ICT行業(yè)的必備詞匯。它究竟為何方神圣，具備哪些特點，下文將嘗試闡述。
大數(shù)據(jù)定義
對于“大數(shù)據(jù)”（Big Data），業(yè)內(nèi)并沒有統(tǒng)一的定義，更多代表了一種新的思維方式，商業(yè)機(jī)會，未來趨勢，其核心是“數(shù)據(jù)化”。
研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義：“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。從數(shù)據(jù)的類別上看，“大數(shù)據(jù)”指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集。
最早提出“大數(shù)據(jù)”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。” “大數(shù)據(jù)”在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通訊等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們關(guān)注。
而最近最為經(jīng)典的著作《大數(shù)據(jù)時代》（維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫）中，提到了進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代最大的思維轉(zhuǎn)變是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說更多關(guān)注知道“是什么”，而不僅僅知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的3個“V”，或者說特點有三個層面，業(yè)界將其歸納為3個“V” - Volume，Variety，Velocity：第一，數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。第二，數(shù)據(jù)類型繁多。互聯(lián)網(wǎng)常提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，處理速度快，即吸入、處理和產(chǎn)生價值的快速度，最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。這三者缺一不可，綜合在一起才能稱之為“大數(shù)據(jù)”。
對于其他一些文章中提到的第四個V（Value或Veracity），筆者并未在本文中討論。
大數(shù)據(jù)處理
為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)的特性，在數(shù)據(jù)的處理方式中，必然會具備不同的手段和特征，同時這些特征會與大數(shù)據(jù)的特性相對應(yīng)：
數(shù)據(jù)存儲(Volume and Variety)
所謂數(shù)據(jù)存儲，并不是指要關(guān)注底層存儲細(xì)節(jié)，只需要數(shù)據(jù)存儲和讀取方便快捷即可。為了更好的處理海量數(shù)據(jù)的存儲，首先要了解多樣性中的一個分類：結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。事實上信息里的“結(jié)構(gòu)”是永遠(yuǎn)存在的，只不過結(jié)構(gòu)尚未被發(fā)現(xiàn)，或結(jié)構(gòu)變化無定（半結(jié)構(gòu)化或多結(jié)構(gòu)化），或者結(jié)構(gòu)存在但機(jī)器卻處理不了。就像最典型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)—文本，它有語言學(xué)意義上的結(jié)構(gòu)（語法和語義），又有敘事意義上的結(jié)構(gòu)（三段式、先破后立等），還具有結(jié)構(gòu)化的元數(shù)據(jù)（作者、標(biāo)題、發(fā)布時間等），但文本一直是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的典型。
對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，文件系統(tǒng)是主流的存儲選擇，但是在存取、索引以及元數(shù)據(jù)管理上不是最優(yōu)。而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要依靠關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，主要問題是結(jié)構(gòu)變化時太折騰，當(dāng)數(shù)據(jù)在TB級是也太慢。NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)時而生，一是能支持靈活的結(jié)構(gòu)（schema）和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，二是針對大數(shù)據(jù)體量可擴(kuò)展性更好。同時，文件系統(tǒng)也得到了發(fā)展，與對象存儲相映生輝，不僅在效率上提升（如Facebook Haystack對小圖片文件），也能更好地支持管理和分析（如支持SQL-like語言來操作）。
數(shù)據(jù)處理(Velocity)
大數(shù)據(jù)的處理，應(yīng)用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方式已然捉襟見肘，需要新的技術(shù)以有效的處理海量的數(shù)據(jù)，目前業(yè)內(nèi)最常用的分布式并行處理框架 – Hadoop就是其中的代表。數(shù)據(jù)處理又可以分為兩個階段：
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)處理前會有大量的時間做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（到達(dá)80%），涉及到抽取、清洗、轉(zhuǎn)換和集成
數(shù)據(jù)計算，對于完成準(zhǔn)備的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)計算可以通過“分而治之”的手段描述出相關(guān)數(shù)據(jù)的特征。事實上Hadoop的設(shè)計宗旨就是基于此。
在云計算和大數(shù)據(jù)大行其道的今天，Hadoop及其相關(guān)技術(shù)起到了非常重要的作用，是這個時代不容忽視的一個技術(shù)平臺。事實上，由于其開源、低成本和和前所未有的擴(kuò)展性，Hadoop正成為新一代的數(shù)據(jù)處理平臺。
Hadoop是基于Java語言構(gòu)建的一套分布式數(shù)據(jù)處理框架， 框架中最核心的設(shè)計就是：MapReduce和HDFS。MapReduce的思想是由Google的一篇論文所提及而被廣為流傳的，簡單的一句話解釋MapReduce就是“任務(wù)的分解與結(jié)果的匯總”。HDFS是Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System）的縮寫，為分布式計算存儲提供了底層支持。
MapReduce從它名字上來看就大致可以看出個緣由，兩個動詞Map和Reduce，“Map（展開）”就是將一個任務(wù)分解成為多個任務(wù)，“Reduce”就是將分解后多任務(wù)處理的結(jié)果匯總起來，得出最后的分析結(jié)果。
大數(shù)據(jù)價值
通過大數(shù)據(jù)分析掘金，發(fā)現(xiàn)價值，這是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最重要目標(biāo)：尋找相關(guān)性，通過對歷史的分析，輔助對未來的預(yù)測。
相關(guān)性不是因果，相關(guān)搞成了因果，差不多和“迷信”就沒有區(qū)別了。商業(yè)應(yīng)用上，其實不太需要拼命挖掘因果。相關(guān)性是因果的前提，但是不等于因果。
大數(shù)據(jù)尋求的是海量數(shù)據(jù)，即全樣本。全樣本和抽樣顯然是不同的。過去的研究，由于操作性的關(guān)系，很難做到全樣本，需要去抽樣。大數(shù)據(jù)首先不是抽樣，它獲得的數(shù)據(jù)是全體樣本數(shù)據(jù)，其次它不是在讓用戶回答問題，而是實打?qū)嵉厝カ@取用戶的“行為”。最重要的一點，大數(shù)據(jù)分析和抽樣分析的核心區(qū)別在于：前者是動態(tài)的，后者是靜態(tài)的。一個隨機(jī)抽樣所形成的結(jié)論，其實是靜態(tài)的，它只能說明在做那次調(diào)研時的一些相關(guān)性。當(dāng)有新的用戶（樣本）加入時，很難再說明過去的相關(guān)性是否能夠成立 — 除非你能找到真正的排除了各種隱形變量后的因果關(guān)系。但大數(shù)據(jù)的分析卻是動態(tài)的，每秒都有可能產(chǎn)生一個新的結(jié)論。
大數(shù)據(jù)+視頻 = 模式創(chuàng)新
筆者認(rèn)為：大數(shù)據(jù)時代，視頻行業(yè)的業(yè)務(wù)型態(tài)不會有大的變化，整個產(chǎn)業(yè)鏈的合作模式將會出現(xiàn)新的變化，產(chǎn)業(yè)鏈中的上下游界限將會變得模糊，重新洗牌的機(jī)會出現(xiàn)。
視頻行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈
圖 1 視頻行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成
目前國內(nèi)，整個視頻產(chǎn)業(yè)鏈，可以大致認(rèn)為由下列角色構(gòu)成：
內(nèi)容制作：視頻內(nèi)容的生產(chǎn)者，例如工作室，傳媒公司、各大電視臺等等，以及互聯(lián)網(wǎng)UGC，和最近兩年興起的視頻網(wǎng)站自制內(nèi)容；
內(nèi)容集成：視頻內(nèi)容的集成和銷售者，例如各大電視臺、視頻網(wǎng)站等等；
內(nèi)容分發(fā)：視頻內(nèi)容的傳播者，例如各大網(wǎng)絡(luò)運營商(包括有線運營商)，通過有線，IPTV，OTT等方式傳播；
用戶：視頻內(nèi)容的消費者，通過多屏和在線，實現(xiàn)“隨時、隨地、隨心”的“互動”和“個性化”視頻體驗，而不再是傳統(tǒng)的“觀看”
廣告主：傳統(tǒng)電視臺的“金主”，在新的環(huán)境下，廣告投放策略在逐漸由粗放的大面積覆蓋轉(zhuǎn)向更“精確”和“定向”營銷
第三方機(jī)構(gòu)：典型機(jī)構(gòu)如Nielsen，多年專業(yè)收視率統(tǒng)計機(jī)構(gòu)（抽樣調(diào)查方式），最近開始引入twitter的社交網(wǎng)絡(luò)信息綜合評價視頻熱度
內(nèi)容監(jiān)管：內(nèi)容消費的監(jiān)督者，確保內(nèi)容合法、有效等，例如國家新聞廣播電影電視總局。
大數(shù)據(jù)給視頻行業(yè)帶來的影響
首先，在視頻行業(yè)可能包含大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域包括：
用戶行為和反饋：目前全國有1.5億有線數(shù)字電視用戶，2000萬IPTV用戶，4億多網(wǎng)絡(luò)視頻用戶，數(shù)億智能終端。如果將其收視行為和反饋都采集下來并進(jìn)行分析，其體量必然十分巨大，理所當(dāng)然是大數(shù)據(jù)的范疇，非常適合用于提供個性化服務(wù)，如相關(guān)推薦，定向廣告；同時結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)中的海量信息分析和引導(dǎo)，還可以用于內(nèi)容制作和推廣，票房預(yù)測，收視率統(tǒng)計和預(yù)測
內(nèi)容分析和監(jiān)管：國內(nèi)目前每年有上萬集電視劇投放，近十萬小時電視節(jié)目上線和上千部電影進(jìn)入市場。對上述內(nèi)容的健康監(jiān)管也是需要重點考慮大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。尤其是從“數(shù)字化”到“數(shù)據(jù)化”的轉(zhuǎn)變，通過圖像和語音識別，使得關(guān)注點不再僅僅是視頻內(nèi)容本身，而是其中蘊(yùn)含的“信息”，從而挖掘其中“數(shù)據(jù)”帶來的“價值”；另外，傳統(tǒng)針對“內(nèi)容”的監(jiān)管是建立在單向傳播的基礎(chǔ)上，而結(jié)合用戶行為，社交網(wǎng)絡(luò)，甚至位置信息的新一代“輿情監(jiān)控和引導(dǎo)”才是符合現(xiàn)在需求的。
網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：視頻在網(wǎng)絡(luò)中傳播，尤其是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，經(jīng)常會發(fā)生擁塞或者對網(wǎng)絡(luò)傳輸能力帶來巨大的沖擊�；跉v史數(shù)據(jù)，預(yù)先規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)路由也是大數(shù)據(jù)和SDN相結(jié)合的應(yīng)用型態(tài)。
大數(shù)據(jù)對視頻行業(yè)的可能影響包括：
內(nèi)容：上下游角色的融合
伴隨著大數(shù)據(jù)分析能力的普及，產(chǎn)業(yè)鏈中的不同角色的融合變成了趨勢，自制劇被視為提高收視、降低版權(quán)費用的必由之路。目前看來，筆者認(rèn)為有兩種趨勢：
類似于Netflix的OTT視頻網(wǎng)站，他們掌握了大量的用戶數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)，自己投資生產(chǎn)內(nèi)容；
內(nèi)容生產(chǎn)的眾籌，視頻行業(yè)的參與者，通過對未來趨勢的預(yù)測，打通潛在訂閱者和創(chuàng)作者(編劇/導(dǎo)演/演員)的通道，實現(xiàn)內(nèi)容制作的成本/收益/風(fēng)險在參與者中共同分擔(dān)。
監(jiān)管：全媒體內(nèi)容監(jiān)管
內(nèi)容監(jiān)管一向是我國文化產(chǎn)業(yè)的基本政策，針對海量內(nèi)容，實現(xiàn)全媒體的內(nèi)容監(jiān)控一直是個難題。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，視頻內(nèi)容的采集和分析成為可能，模式識別/機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)的延伸能夠有效的降低內(nèi)容監(jiān)管的人力要求和可靠程度；
網(wǎng)絡(luò)：智能優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)傳輸
伴隨著SDN在網(wǎng)絡(luò)中的開始普及，利用大數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)的歷史利用數(shù)據(jù)，可以有效的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中擁塞節(jié)點和時間點的出現(xiàn)和概率，提升用戶體驗。可以認(rèn)為未來的視頻分發(fā)者的網(wǎng)絡(luò)越智能，他/她才會更受產(chǎn)業(yè)上游的青睞。
廣告主：效果是核心，營銷是重點
廣告業(yè)一直有一種說法：“我們知道至少浪費了一半的預(yù)算，但不知道是哪一半”，這是典型在單向傳播時代的情況。而在現(xiàn)在，通過用戶行為分析，已經(jīng)可以做到“定向廣告”；更為重要的是，更多的廣告目的不是“品牌宣傳”，而是“營銷”，這時基于用戶行為分析的“精確營銷”能夠幫助提高購買行為轉(zhuǎn)化率，更受到廣告主的歡迎
第三方機(jī)構(gòu)：不能再僅僅依靠采樣數(shù)據(jù)
一直以來，尼爾森是電視節(jié)目收視率的權(quán)威機(jī)構(gòu)——它能統(tǒng)計美國2.5萬戶家庭的收視行為。雖然近年來尼爾森的影響力日漸式微，但是它仍然是一個權(quán)威的信息渠道：它能統(tǒng)計出通過傳統(tǒng)電視機(jī)播放的節(jié)目的收視率。但是在這個OTT和多屏的時代，人們通過更多電視之外的終端，收看非直播類內(nèi)容，同時在社交網(wǎng)絡(luò)（如twitter）上分享著看法。這些信息對于內(nèi)容的傳播效果評估非常重要，同時對于廣告主也非常重要。最終，nielson宣布和twitter展開合作，以便更全面的開展收視調(diào)查。
大數(shù)據(jù)在視頻行業(yè)的應(yīng)用
大數(shù)據(jù)在視頻行業(yè)還在初期應(yīng)用階段，目前還集中在互聯(lián)網(wǎng)視頻領(lǐng)域
推薦引擎
目前相對最成熟的應(yīng)用，netflix據(jù)稱75%的觀看來自推薦，其個性化和推薦算法也曾獲得大獎，而國內(nèi)視頻網(wǎng)站也都會有相關(guān)推薦。雖然算法各異，目的只有一個，通過推薦與用戶相關(guān)的內(nèi)容，提高用戶觀看時長和黏度。
收視情況分析
Nielson與twitter合作的收視調(diào)查，優(yōu)酷土豆的“優(yōu)酷指數(shù)”逐步演進(jìn)為“中國網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”，“數(shù)據(jù)邦”基于微博粉絲行為的收視熱點分析，這些都是比較好的應(yīng)用嘗試
內(nèi)容制作
本文開頭提到《紙牌屋》的故事現(xiàn)在廣為人知，“大數(shù)據(jù)”確實起到重要的作用，但在一定時期內(nèi)，“人”仍然應(yīng)該是主要因素。同樣，已經(jīng)出現(xiàn)通過“大數(shù)據(jù)”預(yù)測票房，而減少前期制作風(fēng)險的案例，也還在非常早期應(yīng)用
定向廣告
“定向廣告”和“精確營銷”已經(jīng)提了很多年，但在視頻領(lǐng)域還在初期階段，筆者目前還沒見到成熟應(yīng)用。
音視頻內(nèi)容分析
通過音頻和視頻識別技術(shù)，將內(nèi)容的“數(shù)字化”轉(zhuǎn)為“數(shù)據(jù)化”，可檢索，可分析，便于后續(xù)價值挖掘。目前還只是在專業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用，如廣告插播偵測，內(nèi)容監(jiān)看
目前，“大數(shù)據(jù)”在各個行業(yè)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，開始發(fā)揮出重要的作用，經(jīng)典例子如google預(yù)測流感，機(jī)票價格預(yù)測，DNA排序等等。“大數(shù)據(jù)”自身也在不斷發(fā)展，也許若干年后，我們會認(rèn)為現(xiàn)在的“大”是如此的“小”，就像現(xiàn)在我們回首20多年前PC硬件配置一樣。“大數(shù)據(jù)”的核心是一種尊重“數(shù)據(jù)”的思維，最重要的價值是是對于未來的預(yù)測！
在視頻行業(yè)，大數(shù)據(jù)才剛剛開始嶄露頭角，作用和應(yīng)用還需要進(jìn)一步的發(fā)掘, 會隨著互聯(lián)網(wǎng)與視頻這個傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合而發(fā)揮重要作用！與此同時，筆者認(rèn)為，我們相信大數(shù)據(jù)的價值，但不要迷信，盲目跟風(fēng)，套用“大數(shù)據(jù)”概念；而是應(yīng)該從積累數(shù)據(jù)，整理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)開始，逐步根據(jù)視頻行業(yè)的特點和需求挖掘出真正的“金礦”！
本節(jié)的最后，借用《大數(shù)據(jù)時代》的話：“大數(shù)據(jù)提供的不是最終答案，只是參考答案，為我們提供暫時的幫助，一邊等待更好的方法和答案出現(xiàn)。這也提醒我們在使用這個工具的時候，應(yīng)當(dāng)懷有謙恭之心，銘記人性之本！”
愛立信的價值
愛立信 - 視頻領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者
愛立信公司成立于1896年，是目前全球最大的通信設(shè)備和應(yīng)用服務(wù)供應(yīng)商，總部位于瑞典的斯德哥爾摩。愛立信公司提供通信網(wǎng)絡(luò)、電信服務(wù)和多媒體解決方案，幫助世界各地的人們更加便捷地溝通。愛立信提供的網(wǎng)絡(luò)承載著全球40%以上的移動業(yè)務(wù)；愛立信為運營商提供支持的網(wǎng)絡(luò)正在為超過25億用戶提供服務(wù)。
愛立信的電視解決方案事業(yè)部業(yè)務(wù)遍及全球，在英國、美國、中國等地設(shè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)。通過不斷的技術(shù)研發(fā)，業(yè)務(wù)拓展，和一些重要的并購，如Tandberg Television（視頻壓縮，互動電視后臺），Hyc TV（視頻產(chǎn)業(yè)咨詢），Technicolor（廣播管理服務(wù)），微軟Mediaroom（全球IPTV市場份額第一），Redbee（媒體服務(wù)提供），愛立信已經(jīng)成為電視和媒體（TV&Media）領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者，能夠為業(yè)內(nèi)提供完整的端到端整體解決方案和服務(wù)。
愛立信 – 端到端解決方案
愛立信的端到端解決方案主要包含如下組件：
視頻壓縮：業(yè)內(nèi)最領(lǐng)先的視頻壓縮產(chǎn)品
內(nèi)容管理：以CMS為核心的方案，工作流調(diào)度，面向新媒體需求
多屏業(yè)務(wù)管理平臺：面向多屏?xí)r代需求，統(tǒng)一的后臺管理和多屏門戶方案
媒體分發(fā)網(wǎng)絡(luò)（MDN）：滿足OTT需求，統(tǒng)一面向移動和固定網(wǎng)絡(luò)的方案
愛立信 – 客戶參考案例
愛立信在全球有超過2000多個視頻行業(yè)客戶案例，在國內(nèi)與CCTV，中國電信，各地有線網(wǎng)絡(luò)均已有多年合作。
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