快⼿正式发布了基于流式的直播多码率⾃适应标准 LAS（Live Adaptive Streaming），其⽤于提供低延迟、平滑、流畅的直播体验
重点解决三⼤痛点：卡顿、模糊与延迟⼤。超前止水后浇带
对于这些问题，单独优化某⼀个指标并不难，难点在于彼此之间互相制约。例如通过降低码率能降低卡顿率，提升观看直播的流畅度，但降低码率损失了清晰度的体验，会引起直播画⾯模糊。同时低延迟会带来良好的体验感受，但过低的延迟，客户端的缓存数据也越少，对⽹络抖动的抗性也越差，⼜会增加⽤户的卡顿风险。
多码率⽅案已经成为平衡清晰度与卡顿的最佳选择
多码率⾃适应是在抖动⽹络下保证观看流畅度最有效的⼿段之⼀，主要包括 MPEG-DASH 和 HLS 这类国际标准协议。优点在于部署快，见效快。但⼆者均是基于分⽚传输，设计之初主要⽤于点播场景，⽽⾮直播 直接⽤于直播场景会造成延迟过⼤，直接影响直播体验
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本次快⼿推出的直播多码率⾃适应⽅案包含两⼤特性：⼀是基于流式传输，保证低延时；⼆是⽀持多码率，依据每个⽤户的⽹络状态，⾃适应选择最佳的视频清晰度。
废盐焚烧炉选型与传统的基于分⽚的多码率架构相⽐，基于流式的直播多码率能提供更低的延迟，在架构上也有⼀些特性，主要包括：
转码：不同于 MPEG-DASH 或 HLS，基于流式的直播多码率⽅案在转码时不需要进⾏切⽚操作，只需在转码时保证不同的转码流 I 帧的pts 严格对齐，从⽽保证视频流的⽆缝切换大数据广告
CDN 功能升级：CDN 侧也即基于流式的直播多码率⽅案的服务侧，需要升级⽀持三种拉流模式，即默认位置拉流（传统拉流模式）、绝对位置拉流（指定吐流绝对位置）与相对位置拉流（指定吐流相对位置）
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⾃适应算法：在⾃适应算法上，与分⽚传输的策略相⽐，基于流式的传输逻辑会⼀定程度增加⾃适应算法的难度（例如在流式传输中，因为源数据实时产⽣，观测到的平均带宽值近似等于当前请求的视频码率，⽆法反应真实的带宽），但流式架构更加灵活，并且能显著降低分⽚架构中存在的传输 ON-OFF 现象，从⽽降低了码率切换过于频繁的问题。
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