На выставке NAB Show 2026 компания Witbe представила новую инфраструктуру тестирования и мониторинга потокового видео, построенную на принципе «AI-native». Решение предназначено для операторов связи, медиакомпаний и видеоплатформ, которые хотят контролировать качество стриминга и быстро выявлять проблемы в работе сервисов.
🎬 Главная особенность системы — использование интеллектуальных алгоритмов на всех этапах работы инфраструктуры: от запуска тестов до анализа результатов и выявления ошибок. Платформа способна автоматически обнаруживать проблемы с качеством видео, классифицировать их и определять возможные причины. Например, она может выявлять ухудшение качества стриминга в зависимости от устройства пользователя, интернет-провайдера или региона.
📊 Тестирование выполняется на реальных устройствах и в настоящих сетях, что позволяет точнее оценивать пользовательский опыт. Система анализирует результаты в режиме реального времени и может адаптироваться к изменениям интерфейсов приложений без необходимости писать или обновлять скрипты тестирования.
⚙️ Архитектура платформы включает несколько ключевых компонентов. Среди них — сеть специальных устройств-роботов для выполнения тестов, инструменты автоматизации, виртуальный центр управления операциями и аналитическая система, которая анализирует результаты тестов и выявляет закономерности в больших массивах данных.
🌍 По словам разработчиков, новая инфраструктура позволяет перейти от реактивной модели работы — когда проблемы устраняются уже после их появления — к проактивному контролю качества. Система способна заранее обнаруживать сбои и предупреждать команды эксплуатации о потенциальных проблемах до того, как они повлияют на зрителей.
📡 Подобные технологии становятся всё более востребованными на рынке потокового видео. С ростом числа платформ, устройств и форматов трансляций операторам требуется более сложная инфраструктура контроля качества, которая сможет обеспечивать стабильный просмотр видео для миллионов пользователей по всему миру.
📊 Тестирование выполняется на реальных устройствах и в настоящих сетях, что позволяет точнее оценивать пользовательский опыт. Система анализирует результаты в режиме реального времени и может адаптироваться к изменениям интерфейсов приложений без необходимости писать или обновлять скрипты тестирования.
⚙️ Архитектура платформы включает несколько ключевых компонентов. Среди них — сеть специальных устройств-роботов для выполнения тестов, инструменты автоматизации, виртуальный центр управления операциями и аналитическая система, которая анализирует результаты тестов и выявляет закономерности в больших массивах данных.
🌍 По словам разработчиков, новая инфраструктура позволяет перейти от реактивной модели работы — когда проблемы устраняются уже после их появления — к проактивному контролю качества. Система способна заранее обнаруживать сбои и предупреждать команды эксплуатации о потенциальных проблемах до того, как они повлияют на зрителей.
📡 Подобные технологии становятся всё более востребованными на рынке потокового видео. С ростом числа платформ, устройств и форматов трансляций операторам требуется более сложная инфраструктура контроля качества, которая сможет обеспечивать стабильный просмотр видео для миллионов пользователей по всему миру.
__
30 марта 2026