Calcul du volume total de contenu diffusé

Question

Des services de diffusion en continu tels que Spotify, Pandora, Netflix, etc. peuvent verser des royalties aux détenteurs de droits en fonction de la quantité de contenu consommée par leurs utilisateurs. Ce modèle de calcul des redevances peut être complexe en fonction des contrats négociés et de certaines politiques de prévention des abus.

Ma question est de savoir comment calculer combien de données sont consommées?

Approche n ° 1: Les applications clientes telles que consoles, applications, sites Web, envoient des événements/paramètres aux serveurs. Ces événements peuvent être la lecture du début, la lecture finale, la lecture totale, etc. Et sur le serveur, nous regroupons la quantité de contenu consommée. Ensuite, nous alimentons ces données au calcul des redevances.

Contre - Abus: Nous pouvons finir par payer plus de droits, si les agresseurs commencent à envoyer consommation non legit événements liés. Nous pouvons être en mesure d'ajouter quelques validations ou cryptage (aux deux extrémités - serveur et client) pour vérifier la légitimité; Cependant, nous ne serons probablement pas en mesure de modifier le flux de données.

Approche # 2: Si les données de contenu (flux) est fourni par le service fourni directement (et non par CDN externe), puis côté serveur sauriez le volume de données est servi et au lieu de compter sur les paramètres du client, nous comptons sur les mesures du côté service (qui sont plus précises). Cependant, ce n'est pas évolutif pour qu'un serveur serve le contenu. La plupart des services évolutifs dépendraient de CDN (réseaux de diffusion de contenu comme Akamai) pour livrer le contenu. Et ces CDN externes n'enverront pas de métriques sur la consommation au niveau granulaire comme requis par les systèmes de redevances.

Peu importe à quel point vous l'intégrez complètement, les utilisateurs malveillants ont toujours la possibilité de se casser. par exemple. Dans l'approche # 2, nous pourrions toujours avoir des bots jouant du contenu et générant des royalties.

Ce serait génial si les gens pouvaient partager leurs idées/idées sur ce problème.

Merci.

Answer 1

Annonce 1.

Vous parlez de "mauvais traitements" en tant que con aux événements initiés par le client. Ce type d'abus ressemble à la fraude par clic AdSense. Vous pourriez en effet vous inquiéter des clients qui envoient des événements "start" sans vraiment tirer le contenu du socket.

Ceci est en effet une préoccupation si le client est hors de votre contrôle, c'est-à-dire des lecteurs Web.

Si vous supposez un client sécurisé, vous gardez le contrôle sur son comportement et la préoccupation est atténuée. Par client sécurisé je voudrais regarder:

• auto-développé app;
• avec des niveaux de cryptage et d'authentification suffisants;
• déployés sur un système d'exploitation mobile protégé décemment;
• grâce à un canal de distribution dynamique.

Ad 2.Peu importe si vous comptez la consommation de données sur le client ou le serveur, il est toujours possible qu'un flux soit correctement ouvert et téléchargé mais jamais entendu par un être humain. Je suppose que n'importe qui peut ouvrir l'application Spotify et jouer avec le volume à zéro. Mais la mise à l'échelle nécessite le développement de robots.

La protection peut provenir de deux parties:

• en gardant le contrôle de l'écosystème (y compris le client), voir ci-dessus;
• analyse des données de compte

analyse des données de compte est peut-être l'atténuation la plus puissante contre la fraude à grande échelle. Cela n'a aucun sens que 3000 nouveaux utilisateurs, créés le même jour, écoutent exclusivement le même artiste.