機械学習を活用したきめ細かなポリシー制御とシグネチャ検出により、ABR ビデオ トラフィックを管理します。
2025 年までにビデオ トラフィックはネットワーク トラフィック全体の 76% を占めるようになります。 インテリジェントに管理することで、ネットワークの CapEx と OpEx を最小限に抑え、新しいサービスを特定し、ユーザーあたりの平均収益 (ARPU) を増加させます。 ABR ビデオ ストリーミングでは、クライアント デバイスは現在のネットワーク状態とデバイスの機能に基づいて適切なビット レートを選択します。
F5 には ABR ビデオを管理するツールがあり、たとえば、制御されていない 4K オンデマンド ビデオ (40 Mbps ストリーム) を 1080p HD (7 Mbps ストリーム) にレート制限することが容易になります。
4,000 を超えるアプリケーション シグネチャを識別できるトラフィック分類エンジンを使用して、幅広いアプリケーションを検出し、分類します。 専用の機械学習アルゴリズムを使用して、ビデオ ストリームの解像度とソース、およびその他の多くの基準を正確に識別します。
加入者プロファイルに基づいてサービスをカスタマイズし、時間、解像度、ピーク時の使用量、その他のオプションに基づいてサービスを収益化します。 たとえば、ピーク時の混雑を管理するためにビデオ ストリームのレートを制限したり、ダウンロードしきい値が一定に達した後にビデオを頻繁に使用するユーザーの HD ストリームを制限したりします。
携帯電話のユーザーには 1080p HD 解像度 (5 Mbps のストリーム) は必要ないので、たとえば携帯電話のトラフィックを最大 720p HD にレート調整します。作成したポリシーに基づいて、OTT HD ビデオ フローをレート調整し、帯域幅を削減します。
トラフィック分類に基づく帯域幅制御ポリシーを、TCP ビデオ トラフィックのレート制限と、YouTube や Hulu などの急増する Quick UDP Internet Connections (QUIC) ビデオ トラフィックのレート ペースの両方に適用します。 BIG-IP Policy Enforcement Manager (PEM) を使用すると簡単になります。
IP アドレスやユーザー名などの加入者情報に基づいてポリシーを作成し、それらをアプリケーション フローと関連付けて、加入者、アプリケーション、またはその他の基準ごとにきめ細かいポリシーを適用します。
詳細な統計情報をエクスポートし、加入者とアプリケーションのフローに関する詳細なレポートを生成します。 たとえば、セッションごとおよびアプリケーションごとのレベルでのアクティビティに関するデータや、イベント駆動型のフローベースのレコードを取得します。
モバイル サービス プロバイダーにとって、COVID-19 は、企業と消費者が仮想的なやり取りに移行するにつれて、トラフィックの劇的な増加のきっかけとなりました。