水晶球的通话调查功能以图表的形式展示每一通通话全链路质量数据,可以极大提高解决通话问题的效率。
通话调查中提供的数据包括:
你可以快速从视图和数据指标中识别通话质量问题,点击查看使用水晶球分析通话的案例教程。
登录控制台,点击左侧菜单栏水晶球下的通话调查,进入通话搜索页面。
搜索通话步骤:
保存通话是指保存参与某次通话的所有用户的用户 ID。
保存通话步骤:
你可以点击页面上方的已保存通话,查看和搜索所有已经保存的通话。搜索已保存通话的步骤与搜索通话相同。
如果需要清除单个已保存的通话,在已保存通话页面点击该通话后面的五角星符号取消保存;如果需要清除所有已保存的通话,在已保存通话页面点击右上方的清除保存通话。
通话概览页面显示一个通话中每个用户作为接收端的通话体验(在通话过程中是否卡顿、模糊、没有声音、没有画面),可以帮助你快速了解这个通话的体验质量。在此页面,从上到下你可以看到通话基本信息、用户列表和通话体验质量面板。
通话基本信息显示你的项目名称、频道名称、整段通话的起止时间和总时长。
在用户列表下,你可以看到每个用户的用户 ID(即 uid
或 userId
)、所在区域、进出频道的时间、总时长、在频道内的实际时间和 SDK 版本等。
在列表最右侧的查看体验栏,点击按钮选择是否用通话体验质量面板显示该用户的信息。
通话体验质量面板展示各用户作为接收端的通话体验质量。
面板上方展示用户的基本信息,包括 User ID/User Account、平台、SDK 版本和用户对通话的评分(需要开启评分功能)。
面板中间展示通话体验质量图,横轴表示通话时间,以横轴为界上下分别显示视频和音频的通话体验:
如果发现某一个发送端通话体验质量不佳,点击面板右上角的查看详情,选择该发送端,进入端到端详情页面分析通话质量问题。
如果需要技术支持,点击页面右下角的图标 提交工单。
端到端详情页面提供从特定发送端到特定接收端详细的音频和视频质量指标,这些指标共同影响了最终用户的通话体验。
你可以在以下面板中看到用户的事件轴:
点击事件轴上的竖条可以了解到该用户的行为。你需要着重关注红色的竖条,它代表着比较重要的用户行为,如加入频道失败。
通过分析这些指标,你可以找到通话质量问题出在哪个环节。以下为各项指标的具体含义:
App 和系统的 CPU 占用率。如果用户使用的设备性能较差,CPU 占用率可能会过高,造成音视频卡顿。
用户行为会反映在通话体验质量面板和端对端详情页面的事件轴上。事件轴上有红色、黄色和绿色的箭头,分别代表着严重事件、一般事件和正常事件。
严重事件会直接影响通话体验,接收端将难以看到正常的画面。这些事件包括用户加入频道失败、网络连接失败、主动关闭音视频模块或停止摄像头采集等。
一般事件对通话体验可能造成一定影响。这些事件包括用户网络状态未知、IP 地址变动、用户停止发送/接收音视频流等。
正常事件不会影响通话体验。这些事件包括用户成功加入频道、打开摄像头采集和收到音视频首帧等。
码率是指数据传输时单位时间传送的数据位数。
音频码率越高则音质越好,视频同理。码率低不一定会导致通话质量问题,但是过低的码率往往意味着音视频质量较差。
丢包是指在数据传输过程中发生的数据包丢失,以百分比表示。
发送端的丢包计算的是数据发送过程的丢包,接收端的丢包计算的是从发送端到接收端的丢包。
轻微的丢包通常不会影响用户的体验,丢包率过高(超过 5%)意味着网络质量较差,可能会导致音视频卡顿、视频模糊等问题。
帧率是称为帧的位图图像连续出现在显示器上的速率。
帧率越高视频越流畅,同时也需要更多的带宽和 CPU。帧率过低会造成视觉卡顿。
分辨率是指图像的宽和高的像素值。
接收的视频画面分辨率越高(像素值越大),视频的画面越清晰。
本节介绍通话调查涉及的重要概念,点击了解更多 Agora 的关键概念。
使用 Agora SDK 进行的所有通话都是在频道内发生的。我们把一个 App 比作一栋大楼的话,频道就好比大楼里面的一个房间。
一个频道里可以发生多次通话。频道内有用户加入,通话就开始了,一直到所有用户都离开频道时,通话结束。如果一段时间后,有用户加入了频道,一个新的通话又开始了。我们把从第一个用户加入频道到最后一个用户离开频道的这段时间视作一个通话。通话调查的搜索结果就是一个个符合搜索条件的通话。
通话中的每个用户都有唯一的用户 ID(即 uid
或 userId
)用于标识身份。通话调查中以发送和接收数据的角度来展示和分析用户的通话体验质量。
通话体验概览页面展示的是每个用户作为接收数据的对象,也就是接收端的通话体验质量。通话中的每个用户都有作为接收端的通话体验质量。
发送端是指用户作为发送数据的对象。如果用户在通话中发送数据持续一定的时间,会被视为一个发送端,在用户列表中发送端的用户 ID后面会有一个喇叭的图案标识。
一个通话中的某个用户可能多次加入和离开频道,该时长能准确反映用户在频道内的总时间。