质量数据分析功能提供质量数据的总览、各维度的质量数据表现。本文档以常见质量数据分析场景为例，为您演示如何通过质量数据分析功能排查音视频质量问题。

以下场景为音视频业务开展过程中的典型质量分析场景。

• 判断音视频业务稳定性。音视频服务上线之后，整体运行情况是否稳定？
• 分析质量问题的各维度表现。近期个别用户反馈了一些卡顿情况，类似的卡顿问题是共性问题吗？
• 监控指定维度的质量数据。在大型运营活动期间，如何监控大型音视频房间的质量效果？

案例1：判断音视频业务稳定性

• 场景：音视频服务上线之后，整体运行情况是否稳定？

  在音视频业务首次上线或持续运行过程中，线上运维人员需要定期监控音视频服务的线上运行情况，保证服务稳定性，及时排查卡顿等质量问题。

• 分析方式：

  • 监控当前状态。定期查看最近一段时间的总览区域数据，查看用户的整体线上情况报告。建议关注加入房间的等待时间、看到画面/听到声音的等待时间、视频卡顿率、音频卡顿率等指标，判断音视频通话的实时性和体验效果。
  • 监控发展趋势。定期查看最近一个月的总览区域数据，通过折线图分析近期各个维度的质量数据发展趋势。建议关注加入频道成功率、音视频卡顿率、音视频网络延迟等数据。

案例2：分析质量问题的各维度表现

• 场景：近期个别用户反馈了一些卡顿情况，类似的卡顿问题是共性问题吗？

  在线上业务运营过程中，或新版本上线时可能遇到此类问题，需快速定位异常，判断出是个别用户问题还是升级后产品的整体质量问题。例如：

  • 新版本上线后，有用户反馈新版的音视频表现差于历史版本。
  • 最近一段时间，收到大量音视频质量问题的反馈，例如视频卡顿、掉帧等情况。

• 分析方式：

  建议根据实际情况选择不同的维度，对比各维度质量数据，排查问题出现的维度。

  • 查看 SDK 版本区域，通过对比问题用户的 SDK 版本号，判断此问题是否在不同应用版本中出现，排查版本原因。
  • 查看操作系统区域，对比问题用户的设备类型，判断问题是通用问题，还是个别机型设备的个例。

案例3：监控指定维度的质量数据

• 场景：在大型运营活动期间，如何监控大型音视频房间的质量效果？

  大型运营活动期间，活动火爆的情况下，一个房间中可能会承载大量终端用户，为避免高并发造成的服务器崩溃，需要观察高并发场景下大型音视频房间的质量表现，保证线上业务持续稳定进行。通过质量分析功能，可以对于线上不同并发人数房间的质量数据进行差异化对比分析。

• 分析方式：

  查看频道同时在线人数区域，分析线上不同并发人数房间的质量数据详情，对比判断大房间的音视频效果。建议关注加入频道成功率、音视频卡顿率、音视频网络延迟等可能影响音视频体验的指标。