掌控內容空間的最后一公里
——電信運營商如何轉型為內容消費的主導者

李 昕 楊 宇

1 北京郵電大學 北京 100876

2 中國聯通研究院 北京 100032

在OTT[1]時代，內容消費及相關產業是互聯網以及移動互聯網的主要營收來源之一，這一領域最為活躍的主體是利用電信運營商的寬帶網絡運營各類OTT業務的互聯網企業，如國外的谷歌、蘋果、Skype、Netflix，國內的騰訊、CNTV、百視通、華數等，電信運營商反而被邊緣化為廉價的管道提供者。在OTT時代，電信運營商所面臨的困境恰好折射出整個IT產業在迅速崛起以及舊的生態系統被顛覆過程中所必然經歷的失衡狀態。電信運營商失去食物鏈頂端地位似乎對于互聯網企業是一個利好，但作為整個IT產業的基礎設施，電信運營商的式微雖然能夠在短期內讓渡一部分傳統的利潤空間，使利益版圖的劃分由一極走向多極，但并不能給IT產業的升級提供可持續發展的源動力。在OTT時代，無論是OTT服務提供商還是用戶，對于網絡基礎設施和帶寬的需求和依賴性將會大大超越此前的任何時期，而電信運營商在轉型期所面臨的困境，也表明傳統的嚴格按照上下游區分的產業鏈模式正在被改變，僅僅依靠提升有線和無線傳輸能力已經不足以讓電信運營商維持高利潤和高增長。

目前有關OTT時代電信運營商轉型之道的主流方案包括兩類，第一類是開展智能管道[2]業務，通過更好地服務于OTT服務商來增加營收，第二類是與OTT服務商開展同質化競爭，直接轉型為OTT服務提供商。本文將在這兩個維度以外，從主動掌控內容空間的角度討論電信運營商的應對策略，提出一種將電信運營商從內容消費的旁觀者變身為參與者和主導者的方案。

1 OTT時代電信運營所面臨的挑戰

OTT時代電信運營所面臨的挑戰來自于業務和網絡兩個方面，而應對挑戰最大的障礙則是以網絡為中心的經營模式。

業務方面，在移動互聯網的推動下，通信行業已由電信運營商主導的單一電信業務演化為兩個獨立業務形態：電信業務和在線業務。電信業務即固定和移動語音業務以及SMS、MMS業務，這些業務構成電信運營商的主要收入來源。電信業務在經過了上世紀90年代至今的高速增長之后，盡管仍然保持著總體增長的態勢，但增長率已經開始明顯放緩，即使是增值業務的增長也不能抵消電信運營商總體收入增長乏力的趨勢。2013年中國移動前三季度凈利潤為915億元，同比下滑1.9%，這是中國移動上市以來首次出現利潤下滑的情況，也被業界認為是電信運營商盈利模式的拐點。與電信運營商的傳統業務所呈現出的下降趨勢相比，在線業務(即OTT業務，如微信、微博等業務)卻呈現爆發性的增長。

網絡是電信運營商的核心資產，而網絡資產的核心是帶寬。電信運營收入的多寡，很大程度上取決于對用戶流量模型以及帶寬復用模式的準確把握。OTT業務、尤其是基于移動互聯網的OTT業務的快速增長，在短時間內深刻改變了傳統的用戶行為模式，使24小時在線成為一種常態，并極大地改變了網絡流量模型，甚至使上下班通勤這個傳統的話務量空閑時段也成為流量的高峰期。這些巨變使電信運營商長期依賴的話務量模型、流量模型以及建立在這些模型之上的收費模式與實際情況脫節，不僅導致運營商利潤率下滑，而且令用戶體驗下降，成為引發“假寬帶、全球最貴資費”等一系列爭議的重要原因之一。

運營商長期秉持的以網絡為中心的經營模式是導致上述困境的一個重要原因。這種以相對靜態網絡特征為基礎的模式，只有在用戶和業務具有較為穩定的長期規律特征時才能夠獲得最佳的網絡資源利用率。在OTT時代，變化不僅更容易發生，而且變化本身更迭的周期也大大縮短，這種以重資產為核心的經營模式反而構成了運營商轉型的最大障礙。

2 電信運營商在OTT時代所面臨的機遇

OTT業務可以劃分為面向通信和面向內容兩大類。通信類包括微信、Skype、QQ等提供的點對點語音和消息服務，此類業務對傳統的電信運營構成了最為直接的威脅。內容類包括視頻、音頻、新聞等媒體類服務，包括百度音樂、QQ音樂、優酷、愛奇藝等音視頻網站以及CNTV、百視通、華數、南方傳媒等內容提供商。內容服務以視頻為主，目前互聯網視頻流量每年增長34%，無線視頻流量年增長率90%。在不久的將來，視頻流量占整個互聯網帶寬的比重將超過90%[3]，互聯網絕大部分帶寬都在為視頻服務。因此，在OTT時代，對于電信運營商而言，對內容空間進行有效地干預和掌控具有兩方面的意義。1)使電信運營商在優化網絡帶寬資源利用率以及利潤率方面獲得更大的主動性；2)直接干預OTT服務并獲得盈利能力，改變廉價管道的不利位置。

內容空間的兩大核心要素是用戶和內容。與OTT內容服務提供商相比，電信運營商的劣勢在于缺乏內容制作、推廣方面的基礎和經驗，與CDN、網絡緩存服務提供商相比，運營商缺少內容推送的技術基礎。但電信運營商所擁有的用戶信息以及用戶行為數據的豐富性和全面性卻遠遠超過任何OTT服務提供商。這就意味著電信運營商即使不直接參與OTT業務，也能夠獲得三方面的優勢。

1) 獲得內容流行度在時間和空間上的最細粒度分布情況，對用戶的內容消費趨勢進行更為準確的分析和預測，為內容推送以及相關廣告推送提供更為精準的決策依據，從管道提供商躍升為內容服務咨詢商。

2) 通過對用戶內容消費行為的持續測量和分析，獲得更為精準的流量模型及其未來變化趨勢，以便對網絡中帶寬、存儲等資源進行更加精準和細粒度的分配和調度，提升網絡資源的復用度。

3) 利用自身網絡基礎設施帶寬資源充足、數據中心覆蓋率高等巨大優勢，以及直抵末端用戶的接入網絡，直接提供高滲透CDN和內容緩存服務；一方面有效降低骨干網帶寬壓力，提升用戶體驗和滿意度，解決用戶抱怨寬帶不寬所引起的一系列問題；另一方面，有效控制內容空間的最后一公里，建立起以用戶行為特征全面刻畫為核心的主動內容推送和廣告投放體系，由網絡服務提供商變身為內容服務接入商，直接參與內容消費的收入分配，打開新的盈利空間。

上述優勢建立在電信網絡現有的設施和技術基礎之上，易于平滑過渡，不需要運營商通過急劇轉型進入不占優勢的內容制作發行領域，而且能夠獲得與現有OTT業務更為緊密的雙贏共生關系。而實現這一方案，需要一套完善的技術創新體系作為后盾，建立以用戶大數據為中心的內容服務體系。

3 以用戶大數據為中心的內容服務體系

云計算、云存儲、網絡虛擬化是當前最受矚目的技術，主流的OTT內容服務幾乎都建立在云化平臺之上。云化平臺的優勢在于兩個方面。1)能夠更有效地組織調度網絡、存儲、計算等資源，使資源的分配與服務的部署匹配，提升資源復用度；2)能夠更有效地部署服務，使服務能夠在大的時間和空間范圍內快速響應用戶的請求。

發揮上述優勢的核心在于有效的控制策略，而控制策略的正確性和效率則取決于決策的依據是否充分。OTT內容服務皆以用戶為中心展開，因此獲取完備的用戶數據至關重要。

人們通常認為，OTT服務提供商在用戶數據的獲取和分析方面占有絕對的優勢，而電信運營商則不具備這方面的技術能力和行業基因。就細分領域和單一維度而言，這種判斷不無道理，但從全維度、全時空的角度看，卻有失偏頗。例如優酷、愛奇藝、PPLIVE等視頻網站的視頻類型以及客戶群體偏好均存在差異性，并非完全同質化，而且各個視頻網站所能收集的用戶數據集中于觀看行為，對于用戶在其他維度的觀看偏好、觀看視頻以外的網絡行為信息以及其他視頻網站的用戶信息采集乏力，因而在精確刻畫用戶特征方面面臨天然的障礙。而電信運營商卻可以憑借對網絡以及用戶信息的高度掌控能力，利用深度包檢測、移動終端定位等技術，獲得用戶行為特征以及用戶間關聯特征的全時空、全維度信息，而不僅限于某一特定領域或某一類特定行為。在固定網絡中，OTT服務提供商面臨更大的用戶個人、位置等信息壁壘，而這些信息對于電信運營商的透明度就要高得多，這是網絡擁有者所具備的天然優勢。通過與互聯網電視牌照商等OTT內容提供商合作，利用自身的網絡優勢，電信運營商完全有可能把OTT內容服務發展成為另一個重大戰略性產品。發揮上述優勢需要以用戶大數據為中心建立網絡資源和內容調度技術體系，該體系由兩套相輔相成的系統支撐。

3.1 以用戶網絡行為特征分析為導向的網絡資源組織調度系統

該系統中面向網絡設備的控制部分仍然沿用現有網絡管控系統中的配置、計費、故障、性能、安全管理技術手段?；蛘哒f網絡管理策略的執行部分無需修改，但網絡管控策略的生成需要由依賴人工經驗轉變為對用戶帶寬消費行為大數據的分析，從用戶、群體、區域等不同粒度掌握流量分布和演化特性。傳統的流量特征分析技術，并不涉及IP包中的內容，因而分析的重點是對歷史流量特征進行提取，并利用長周期特性進行宏觀的未來走勢判斷。但在OTT時代，用戶的內容消費行為更具有爆發性特征，傳統的流量建模技術無力預見短期的流量波動，而通過對用戶流量、協議、內容的綜合分析，運營商將有可能建立用戶內容消費特征模型，進行更為精準的流量預測，對網絡資源進行更為精細的部署，提高應對突發流量高峰的能力。

3.2 基于用戶偏好預測的深度內容推送系統

熱門內容推薦以及CDN是提升OTT服務質量以及用戶黏性的關鍵技術。內容推薦建立在大量用戶觀看行為分析的基礎上，而CDN則是通過將內容推送到邊緣網絡提升應對并發請求的能力，二者的效能取決于用戶網絡行為分析預測以及內容推送的廣度和深度。對于OTT服務提供商來說，內容的推薦和推送分別發生在內容空間和網絡空間，是兩個完全分離的過程，而電信運營商則有可能利用自身優勢將二者融合，在內容服務方面形成新的優勢。

3.2.1 基于用戶網絡行為時空關聯特性分析的用戶偏好預測技術

電信運營商對用戶偏好的預測可以建立在全維度、全時空基礎之上。除了內容消費行為以外，用戶的位置、通信等信息亦可用于刻畫更為精準的個性特征以及群體特征，并以此為基礎獲得用戶自身以及不同用戶、群體之間的時空關聯特性，用于進行更為準確和長期的預測分析。

時空關聯性是用戶行為的一項重要特征，基本內涵包括兩個方面。

1) 特征接近的個體、群體之間更容易相互影響，即使這些群體在地理上分散，仍然會表現出趨同性，而這種趨同性在時間上的不同步特征為預測提供了天然的便利條件。

內容推薦的關鍵在于根據用戶特征預測熱門內容。熱門內容的涌現在時間和空間上具有差異性，這種差異性主要體現為截然不同的內容，但另一方面，具有全局特征的大度值內容，在涌現的過程中更多表現為涌現時間和空間上的多樣性，這種多樣性的背后，隱含著時空關聯性規律，對這種關聯性規律進行挖掘，將為提高推薦的準確性和前瞻性提供新的可能。

由于不同地域用戶群體感興趣的大度值內容并非截然不同，某些區域、群體乃至個體之間可能具有較大的相關性和趨同性。在熱門內容形成的過程中，某些區域、群體或個體有可能成為觸發點和引領者，這就是相同內容在不同地域形成熱度過程所具有的時間不同步特性。因此運營商可以利用自身網絡的廣泛覆蓋特性，通過分析大量離散區域在熱門內容上的關聯性，實施提前預測和推送，提升時效性、前瞻性。

2) 個體用戶在不同維度上的網絡行為具有相關性，通過多維分析，將有可能獲得個體用戶不同類型網絡行為之間的時間和空間關聯特性，對用戶個體偏好進行更為準確的預測。

傳統的OTT內容提供商往往通過采集和分析終端應用軟件所收集的用戶行為數據對用戶特征進行分析和預測。但用戶在單一內容維度上的行為往往受到社會、政治、消費、收入、好友等因素的綜合影響，因而OTT提供商所能進行的推薦往往面臨準確性和個性化瓶頸，更傾向于按照少數服從多數原則對內容推薦的次序進行調整。而電信運營商盡管在單一維度上能夠獲得的用戶行為數據粒度不及OTT服務提供商精細，但可以利用對用戶上網、通話等行為數據的全維度采集能力，刻畫用戶的全方位行為特征以及社交特征，實現真正個性化的用戶行為分析和內容偏好分析，使用戶終端在內容呈現方面因人而異、因時而異、因地而異成為可能。利用這種優勢，電信運營商可以為OTT內容服務商提供高附加值的咨詢服務，甚至直接進入OTT運營領域。

3.2.2 基于用戶偏好預測的深度內容推送技術

電信運營商通過將緩存服務器部署于核心網和接入網，將有可能在真正意義上將內容空間滲透到用戶網絡的最后一公里，實現內容空間和網絡空間真正意義上的無縫銜接。

服務器和帶寬資源瓶頸是OTT服務商面臨的兩個主要問題，解決問題的途徑包括兩類：CDN[4]和流量緩存技術[3]。CDN主要面向內容發布者，通過在現有的Internet中增加一層新的存儲網絡架構，將網站的內容發布到最接近用戶的內容服務器內，提高用戶訪問網站的響應速度。流量緩存技術則面向帶寬資源緊張的網絡運營者，通過監測用戶流量獲取應用層內容數據并緩存到本地服務器，以便其他用戶訪問同樣內容時可以直接就近提供，同時根據對用戶訪問量的動態統計對緩存內容進行維護。以存儲換帶寬是CDN和流量緩存技術的共同特征，但受到帶寬租用費的制約，國內主要的CDN服務商也只具備在主要城市部署內容服務器的能力。流量緩存技術盡管不需要額外租用帶寬，但用戶服務請求命中率取決于人群和地域覆蓋的范圍，而且通常不超過35%[5]，只有在大學這種用戶高度同質化的網絡中，才有可能提升到80%以上[6]，因而大部分部署在省市一級。因此，無論是CDN還是流量緩存，對內容的推送能力都遠遠達不到最后一公里范圍。

隨著移動互聯網的迅猛發展以及4G時代的到來，移動終端的帶寬需求將出現爆發式增長，單純寄希望于網絡擴容只能繼續強化電信運營商廉價管道的不利地位。在必要的升級和擴容之外，用戶流量本地化將是解決帶寬難題的有效途徑。但是，與傳統的CDN、流量緩存技術不同，電信運營商可以利用自身的網絡優勢，基于對用戶網絡行為的時空關聯分析，通過將內容緩存服務器前置到固網和移動通信網絡的接入側實現真正意義上的內容流量本地化，通過主動推薦引導用戶的內容消費行為。

在這一技術架構下，內容緩存服務器將直接部署在移動網絡基站、核心網節點以及固網的接入網，其中部署在固網接入側的緩存服務器可以直接利用運營商現有的電信機房服務器資源，而在移動網絡中部署緩存服務器則需要增加新的設備并對現有的移動通信業務建立/釋放信令流程進行修改。以LTE核心網[7]為例，由于LTE網絡不屬于任何形式的PDN，因此不會部署內容服務器，無論是CDN還是流量緩存服務器，都只能部署到PDN Gateway以外，UE到內容服務器之間端到端業務的建立和釋放流程均是圍繞如何在UE和對應的PDN Gateway之間建立Bearer展開。而一旦將內容緩存服務器加入到LTE核心網，就意味著在用戶發起面向內容類服務的業務建立流程時，LTE核心網中呼叫建立控制機制還要具備以下功能。

1) 識別UE請求的內容是否保存在LTE網絡內部的緩存服務器中，并對相關服務器進行定位。為實現此功能，在LTE核心網中需要部署流量分析、協議分析以及內容緩存、內容定位等功能。

2) 完成UE到相關緩存服務器Bearer的建立和拆除過程。由于緩存服務器并非固定部署在LTE核心網中的某一個位置，因此這種Bearer的末端有可能位于Enodeb、Serving Gateway、PDN Gateway等多個實體。LTE網絡控制平面所有與隧道建立有關的流程都是面向以UE、PDN Gateway為末端的隧道展開，當其他實體也作為GTP-U的末端出現時，控制流程也必須進行相應的調整。

在現有的LTE核心網架構之下，實現上述功能均面臨標準化以及產業化方面的困難，但隨著SDN技術在LTE核心網中標準化進程的加快以及控制平面和數據平面的分離，這些問題都有希望以低成本和靈活的方式解決。

將緩存服務器部署到接入網絡只是完成了內容推送的基礎設施建設，而系統效能則取決于推送什么樣的內容，或者說，取決于緩存內容與用戶喜好的匹配程度。受容量所限，緩存服務器不可能將所有內容都在本地復制一份，因而在內容的選擇上需要根據用戶的偏好進行取舍，并制定靈活的更新策略。但如果僅僅采用類似流量緩存服務器的被動更新模式，依靠統計用戶瀏覽同一內容的頻度決定本地存儲的取舍，在用戶偏好不集中、用戶群體規模不龐大的情況下，往往無法捕捉用戶偏好的動態變化。而如果使用傳統的CDN技術，也只能保證特定內容提供商獲得較好的推送效果，并不能從整體上提升用戶的網絡體驗以及滿意度。傳統的面向用戶個體或特定群體的用戶偏好預測方法往往在準確性和時效性方面面臨瓶頸，而面向群體間相關性分析的時空關聯特性分析則有可能突破這一瓶頸，使電信運營商不僅在用戶偏好預測方面獲得優勢，而且從根本上提高用戶內容請求的命中率，甚至有可能通過推廣電信運營商定制的終端APP以及個性化的主動內容推送，影響和引導用戶的網絡行為，由被動承載轉型為主動干預。

4 總結

在OTT時代，電信運營商面臨的主要困難并非互聯網企業的競爭，而是以網絡為中心的運營模式。盡管近年來電信運營商的市場主體地位面臨危機，并在各類媒體上被視為比特搬運工、廉價管道，但管道中的數據以及終端用戶與管道之間的緊密關聯關系并沒有發生改變。如果能夠將以網絡為核心轉變為用戶數據、用戶行為、網絡資源并重，發揮自己在用戶和網絡兩個方面的潛力，電信運營商完全有可能在OTT時代掌控內容空間的主動權，從內容消費的旁觀者變身為參與者、主導者。

參考文獻

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