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    컨텍스트 인식 인코딩 개요

    이 항목에서는 컨텍스트 인식 인코딩에 대한 개요를 제공합니다.

    서문

    우리는 모두 휴대 전화, 태블릿, TV, 직장, 기차, 거리를 걷는 동안 더 많은 비디오를 온라인으로 시청하고 있습니다. 더 많은 화면에서 더 많은 콘텐츠에 대한 수요를 충족하기 위해 스트리밍 서비스가 확장됨에 따라 해당 화면에 비디오를 전송하는 데 드는 저장 공간 및 대역폭 비용이 늘어납니다. 광범위한 장치에 대규모로 고품질 비디오를 효율적으로 전송하는 것은 브라이트코브의 핵심입니다. 컨텍스트 인식 인코딩을 사용하면 비디오 저장 및 스트리밍 비용을 대폭 절감하는 동시에 시청자의 재생 품질을 향상시킬 수 있습니다. 컨텍스트 인식 인코딩은 고급 컨텐츠 분석 알고리즘을 사용하여 각 비디오에 대해 만들 변환의 수와 품질을 결정합니다. 대부분의 경우 시각적 품질을 유지하면서 비디오 파일 크기가 작아지고 CDN 청구서가 작아집니다.

    컨텍스트 인식 인코딩 등록

    컨텍스트 인식 인코딩에는 추가 요금이 필요합니다. 컨텍스트 인식 인코딩을 번들링하는 방법에 대해서는 계정 관리자에게 문의하여 비디오에 대한 최적의 변환 세트를 얻으십시오.

    적응 비트 전송률 스트리밍 - 우리가 여기 온 방법

    오늘날 인터넷을 통해 제공되는 대부분의 비디오는 HLS 및 MPEG-DASH와 같은 ABR (적응형 비트 전송률) 스트리밍 기술을 사용하여 비디오 재생을 최적화합니다. ABR 스트림에는 서로 다른 해상도와 비트 전송률로 인코딩된 “변환”이라는 동일한 비디오의 여러 복사본이 포함되어 있습니다. 사용자가 재생 버튼을 누르면 재생에 사용할 수 있는 변환이 나열된 매니페스트를 받게 됩니다. 플레이어는 현재 사용 가능한 대역폭, 버퍼 충만, 재생 창 크기 등 여러 가지 요인에 따라 재생할 적절한 변환을 선택합니다. 재생 중에 이러한 요소가 변경됨에 따라 플레이어는 최고 품질의 변환으로 전환하거나 낮은 품질의 변환으로 전환할 수 있으므로 최소한의 버퍼링으로 최상의 비디오 품질을 얻을 수 있습니다.

    스트리밍 서비스는 일반적으로 모든 콘텐츠에 대해 단일 인코딩 구성을 만듭니다. 즉, 모든 콘텐츠를 인코딩하는 데 사용되는 미리 결정된 ABR 변환 집합인 “래더”라고 합니다. ABR 사다리에 넣을 해상도 및 비트 전송률 목록을 결정하는 것은 부정확 한 과학입니다. 경우에 따라 ABR 래더를 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어 애니메이션은 콘텐츠가 일반적으로 덜 복잡하기 때문에 낮은 비트율로 인코딩될 수 있습니다.

    정적 ABR의 문제점

    다양한 대상에 도달하면 스트리머는 단일 비트 전송률 래더를 사용하여 다양한 최종 사용자 장치에 대해 다양한 콘텐츠 유형을 인코딩하여 모든 상황에 맞는 시나리오를 만들 수 있습니다. 대부분의 경우 단일 ABR 래더를 사용하여 TV 재생용 HD 스포츠 콘텐츠를 인코딩하고 휴대폰에서 재생할 만화를 인코딩합니다.

    문제? 단일 비트 전송률 래더를 사용하면 서로 다른 유형의 콘텐츠 간에 품질이 일관되지 않는 경우가 많습니다. 스포츠 콘텐츠와 같이 복잡도가 높은 동영상은 애니메이션보다 적절한 시청 경험을 얻기 위해 더 많은 비트가 필요합니다. 예를 들어 스포츠 콘텐츠가 멋지게 보이도록 ABR 래더를 더 높은 비트 전송률로 기울이면 동일한 프로필을 사용하여 애니메이션 콘텐츠를 인코딩할 때 저장 공간과 대역폭이 낭비됩니다. 낭비되는 스토리지와 대역폭은 실질적인 비용을 초래합니다.

    컨텍스트 인식 인코딩으로 ABR 스트림 최적화

    브라이트코브의 컨텍스트 인식 인코딩 기술이 바로 이곳에서 제공됩니다. 컨텍스트 인식 인코딩은 모든 컨텐츠에 대해 하나의 ABR 래더를 사용하는 대신 각 소스 비디오를 분석하고 각 컨텐츠에 대한 사용자 정의 비트레이트 래더 (변환 세트) 를 지능적으로 구축합니다. 또한 컨텍스트 인식 인코딩은 콘텐츠를 보는 데 사용되는 전송 네트워크 및 장치와 관련된 제약 조건을 고려합니다. 모든 제목에서 일관된 품질 수준을 유지하면서 필요한 변환 수와 각 변환에 사용할 해상도 및 비트 전송률을 결정합니다. 따라서 저장 공간 및 대역폭 비용을 대폭 절감하는 동시에 사용자의 재생 환경을 개선할 수 있습니다.

    아래 차트는 일반적인 뉴스 클립에 대해 생성된 컨텍스트 인식 래더의 예와 함께 일반적인 정적 ABR 래더를 보여 줍니다.

    컨텍스트 인식 인코딩은 절반의 변환을 사용하고 각 변환에 대해 더 낮은 비트율 또는 더 높은 해상도를 사용하여 정적 ABR 래더와 동일한 품질을 제공할 수 있었습니다. 이는 재생 성능과 비용 효율성에 긍정적인 영향을 미칩니다.

    낮은 비트 전송률에서 더 나은 재생 성능

    정적 ABR 래더를 사용하면 1,000kbps의 지속 대역폭을 가진 모바일 3G 사용자는 900kbps의 360p 변환에서 최고치를 냅니다. 컨텍스트 인식 인코딩은 더 낮은 비트 전송률 (777kbps) 에서 더 높은 해상도 432p 변환을 만들 수 있음을 확인했습니다. 이 변환은 13% 적은 비트를 사용하며 아래 나란히 비교에서 볼 수 있듯이 실제로 더 높은 해상도와 품질을 제공합니다. 아래 예제에서는 문맥 인식 클립의 더 선명한 디테일이 맨 아래의 텍스트와 남자의 머리카락에서 눈에 띄게 나타납니다.

    마찬가지로 3,000kbps의 지속 대역폭을 제공하는 경제적인 가격의 주거용 인터넷 계획을 가진 사용자는 정적 ABR 래더 아래의 720p 변환에서 최고의 성능을 발휘할 수 있으며 컨텍스트 인식 인코딩을 사용하여 풀 1080p로 스트리밍하여 Full HD 환경을 제공할 수 있습니다.

    스토리지 및 대역폭 비용 절감

    정적 ABR 래더의 8개 변환 모두로 비디오를 인코딩하면 총 14,750kbps의 데이터가 생성됩니다. 1분 비디오의 경우 885MB입니다. 오른쪽의 컨텍스트 인식 래더는 4,950kbps만 생성합니다. 따라서 동일한 1분 비디오의 경우 297MB에 불과하므로 스토리지 비용이 66% 절감됩니다. 사용되는 대역폭은 시청자 수와 시청한 동영상의 지속 시간에 따라 달라지므로 대역폭 절약은 저장 용량보다 훨씬 더 높을 수 있습니다. 전반적으로 브라이트코브는 스토리지 및 대역폭 비용을 최대 50% 절감할 것으로 예상합니다. 시각적 품질을 유지하는 데 필요한 최저 속도로 변환 비트 전송률을 조정하면 시청자는 일반적으로 각 보기 세션 동안 대역폭을 적게 소비하므로 대역폭 비용을 추가로 절감할 수 있습니다.

    컨텍스트 인식 인코딩 및 동적 전달

    컨텍스트 인식 인코딩은동적 전달의기능입니다. 컨텍스트 인식 인코딩은 각 소스 비디오를 분석하고 각 컨텐츠에 대한 사용자 정의 비트레이트 래더 (변환 세트) 를 지능적으로 구축합니다. 시청자가 재생을 누르면 Video Cloud는 요청 장치를 식별하여 어떤 종류의 미디어 형식 (코덱, 배달을 위해 패키징해야 하는 방법, 사용하는 DRM 종류, 필요한 폐쇄 자막, 오디오 언어 등) 을 알 수 있습니다. 그런 다음 Dynamic Delivery 는 이 정보를 사용하여 다양한 품질 수준을 실시간으로 처리하여 콘텐츠를 요청하는 장치에 적합한 형식으로 만듭니다.

    동적 전송 아키텍처를 보여주는 다이어그램은 다음과 같습니다. 동적 전송에 대한 자세한 내용은동적 전송 개요를참조하십시오.

    비디오 클라우드에서 컨텍스트 인식 인코딩 사용

    비디오 게시 관점에서 볼 때 몇 가지 사항이 Video Cloud Studio에서 다르게 나타납니다. 먼저 업로드 모듈을 사용하여 비디오를 업로드할 때 인제스트 프로파일을 선택할 때컨텍스트 인식 인코딩섹션이 표시됩니다.

    미디어 모듈에는 동적 전송 또는 컨텍스트 인식 인제스트 프로파일을 사용하여 수집된 비디오 제목 옆에 녹색 클라우드 아이콘 ( ) 이 표시됩니다. 기존 인제스트 프로파일을 사용하여 수집한 비디오에는 회색 아이콘 ( ) 이 표시됩니다.