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    상황 인식 인코딩 개요

    이 주제에서는 컨텍스트 인식 코드화의 개요를 제공합니다.

    소개

    우리는 전화, 태블릿, TV, 직장, 기차, 길을 걷다가 등을 통해 온라인으로 더 많은 비디오를보고 있습니다. 스트리밍 서비스가 더 많은 화면, 스토리지 및 해당 화면에 비디오를 제공하는 데 필요한 대역폭 비용이 증가합니다. 광범위한 장치에 고품질 비디오를 효율적으로 제공하는 것이 Brightcove에서하는 일의 핵심입니다. 상황 인식 인코딩은 비디오 저장 및 스트리밍 비용을 크게 줄이면서 시청자의 재생 품질을 향상시킬 수 있습니다. 상황 인식 인코딩은 고급 컨텐츠 분석 알고리즘을 사용하여 각 비디오에 대해 생성 할 변환의 수와 품질을 결정합니다. 대부분의 경우 시각적 품질을 유지하면서 비디오 파일 및 CDN 청구서가 줄어 듭니다.

    상황 인식 인코딩에 가입

    상황 인식 인코딩에는 추가 요금이 필요합니다. Context Aware Encoding 번들에 대해서는 계정 관리자에게 문의하여 비디오에 대한 최적의 변환 세트를 얻으십시오.

    적응 형 비트율 스트리밍 - 우리가 여기에 왔는지

    오늘날 인터넷을 통해 제공되는 대부분의 비디오는 HLS 및 MPEG-DASH와 같은 ABR (Adaptive Bitrate) 스트리밍 기술을 사용하여 비디오 재생을 최적화합니다. ABR 스트림에는 "해상도"라고하는 동일한 비디오의 여러 복사본이 포함되어 있으며 다른 해상도와 비트 전송률로 인코딩됩니다. 사용자가 재생 버튼을 누르면 player 재생할 수있는 변환을 나열하는 매니페스트를받습니다. 그만큼 player 현재 사용 가능한 대역폭, 버퍼 가득 참 및 재생 창의 크기를 포함하여 여러 가지 요소를 기반으로 재생할 적절한 변환을 선택합니다. 재생 과정에서 이러한 요소가 변경되면 player 버퍼링을 최소화하여 시청자가 최상의 비디오 품질을 얻을 수 있도록 고품질 변환 또는 낮은 품질 변환으로 전환 할 수 있습니다.

    스트리밍 서비스는 일반적으로 콘텐츠의 모든 부분을 인코딩하는 데 사용되는 사전 정의 된 일련의 ABR 변환 ( "래더 (ladder)"라고도 함)에 대한 단일 인코딩 구성을 만듭니다. ABR 사다리에 넣을 해상도와 비트율 목록을 결정하는 것은 정확하지 않습니다. 경우에 따라 ABR 래더를 특정 유스 케이스에 맞출 수 있습니다. 예를 들어 애니메이션은 일반적으로 내용이 덜 복잡하므로 더 낮은 비트 전송률로 인코딩 할 수 있습니다.

    정적 ABR 문제

    폭 넓은 잠재 고객에게 다가 가면 단일 비트 전송률 래더를 사용하여 다양한 최종 사용자 장치의 다양한 콘텐츠 유형을 인코딩하여 단일화 된 전체 시나리오에 맞게 스트리밍을 수행 할 수 있습니다. 대부분의 경우 하나의 ABR 래더가 TV 재생 용 HD 스포츠 콘텐츠는 물론 휴대 전화 재생 용 만화를 인코딩하는 데 사용됩니다.

    문제가 있습니까? 단일 비트 레이트 사다리를 사용하면 서로 다른 유형의 컨텐츠간에 일관성없는 품질을 초래할 수 있습니다. 스포츠 콘텐츠와 같이 복잡도가 높은 비디오는 애니메이션보다 만족스러운 시청 경험을 얻기 위해 더 많은 비트가 필요합니다. 예를 들어, 스포츠 콘텐츠가 멋지게 보이도록 더 높은 비트 전송률로 ABR 래더를 왜곡하면 동일한 프로필을 사용하여 애니메이션 콘텐츠를 인코딩 할 때 저장 공간과 대역폭이 낭비됩니다. 그 낭비 된 스토리지 및 대역폭 비용 진짜 돈.

    컨텍스트 인식 인코딩을 사용하여 ABR 스트림 최적화

    이것이 바로 Brightcove의 Context Aware Encoding 기술이 도입 된 곳입니다. Context Aware Encoding은 모든 컨텐츠에 대해 하나의 ABR 래더를 사용하는 대신 각 소스 비디오를 분석하고 각 컨텐츠에 대해 사용자 정의 비트 전송률 래더 (변환 세트)를 지능적으로 구축합니다. 또한, 컨텍스트 인식 인코딩은 콘텐츠를 보는 데 사용되는 전송 네트워크 및 장치와 관련된 제약 조건을 고려합니다. 모든 타이틀에서 일관된 품질 수준을 유지하면서 필요한 변환 수와 각 해상도 및 비트 전송률을 결정합니다. 이를 통해 스토리지 및 대역폭 비용을 대폭 절감하면서 사용자의 재생 환경을 개선 할 수 있습니다.

    아래 차트는 일반적인 뉴스 클립을 위해 생성 된 컨텍스트 인식 래더의 예와 함께 일반적인 정적 ABR 래더를 보여줍니다.

    Context Aware Encoding은 절반의 변환을 사용하고 각 변환에 대해 더 낮은 비트율 또는 더 높은 해상도를 사용하여 정적 ABR 래더와 동일한 품질을 제공 할 수있었습니다. 이는 재생 성능과 비용 효율성에 긍정적 인 영향을 미칩니다.

    낮은 비트 전송률에서 향상된 재생 성능

    정적 ABR 래더를 사용하면 3kbps의 대역폭을 유지하는 모바일 1,000G 사용자는 360kbps의 900p 변환에서 피크를 보입니다. 컨텍스트 인식 인코딩은 더 낮은 비트 전송률 (432kbps)로 더 높은 해상도의 777p 변환을 생성 할 수 있다고 결정했습니다. 이 변환은 13 % 적은 비트를 사용하며 실제로는 더 높은 해상도와 품질을 제공합니다 (아래에서 나란히 비교할 수 있음). 아래 예에서 Context Aware 클립의 더 세밀한 세부 사항은 맨 아래의 텍스트와 사람의 머리에서 눈에.니다.

    마찬가지로 3,000kbps의 연속 대역폭을 제공하는 경제적 가격의 주거 인터넷 계획을 보유한 사용자는 정적 ABR 래더 아래의 720p 변환에서 최상위를 차지할 것이며 컨텍스트 인식 인코딩을 사용하여 전체 1080p로 스트리밍하여 Full HD 환경을 제공 할 수 있습니다 .

    스토리지 및 대역폭 비용 절감

    정적 ABR 래더의 14,750 개 버전으로 비디오를 인코딩하면 총 885kbps의 데이터가 생성됩니다. 4,950 분 분량의 비디오는 297MB입니다. 오른쪽의 상황 인식 래더는 66kbps 만 생성합니다. 따라서 50 분 분량의 비디오는 XNUMXMB에 불과하므로 스토리지 비용이 XNUMX % 절약됩니다. 사용되는 대역폭은 시청자 수와 비디오 시청 시간에 따라 달라 지므로 대역폭 절약 효과는 스토리지보다 훨씬 더 높을 수 있습니다. 전체적으로 Brightcove는 스토리지 및 대역폭 비용을 최대 XNUMX % 절약 할 것으로 예상합니다. 변환의 비트 전송률을 시각적 품질을 유지하는 데 필요한 최저 속도로 조정하면 시청자는 일반적으로 각 시청 세션 동안 더 적은 대역폭을 소비하므로 대역폭 비용을 추가로 절약 할 수 있습니다.

    컨텍스트 인식 인코딩 및 동적 전달

    컨텍스트 인식 인코딩은 동적 전달. 컨텍스트 인식 인코딩은 각 소스 비디오를 분석하고 각 컨텐트에 대해 사용자 정의 비트 전송 래더 (rendition 세트)를 지능적으로 작성합니다. 시청자가 재생을 누를 때, Video Cloud 요청하는 장치를 식별하여 기대하는 미디어 형식 (코덱, 전달 방법, 사용하는 DRM, 자막 캡션, 오디오 언어 등)을 알 수 있습니다. 그런 다음 Dynamic Delivery는이 정보를 사용하여 다양한 품질 수준을 실시간으로 처리하여 콘텐츠를 요청하는 장치에 적합한 형식으로 제공합니다.

    Dynamic Delivery 아키텍처를 보여주는 다이어그램이 아래에 나와 있습니다. Dynamic Delivery에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 동적 전달 개요.

    컨텍스트 인식 인코딩 사용 Video Cloud

    비디오 퍼블리싱 관점에서 볼 때, 두 가지가 내부적으로 다르게 나타날 것입니다. Video Cloud 사진관. 먼저 업로드 모듈을 사용하여 동영상을 업로드하면 문맥 인식 인코딩 가져 오기 프로필을 선택할 때 섹션

    미디어 모듈에 녹색 구름 아이콘이 표시됩니다 ()를 동적 전달 또는 컨텍스트 인식웨어 하우스 프로파일을 사용하여 처리했습니다. 기존의 가져 오기 프로필을 사용하여 가져온 동영상에는 회색 아이콘이 표시됩니다 ().


    22 년 2020 월 XNUMX 일에 마지막으로 업데이트 된 페이지