생활 속에 더 가까워지고 있는 CDN: 비디오, 게임 등 ⅲ

by 라임라이트 기술영업부

비디오 파일은 특히 크기가 크므로 압축하여 분산 된 조각으로 분리 한 다음 필요에 따라 수억 명의 요청자에게 동적으로 다시 조립하고 스트리밍하여 고해상도와 최소 지연 시간을 갖도록 하는 엄청난 기술이 필요합니다. OTT 비디오 콘텐츠의 양과 정교함이 증가함에 따라 보다 빠르고 안정적인 콘텐츠를 제공하는 CDN에서 더 많은 트래픽, 더 많은 라우팅 및 관리, 최적화 및 예측에 대한 요구가 커지고 있습니다.

라이브 비디오 스트리밍은 CDN에 심각한 문제를 야기 할 수 있습니다. 라이브 비디오 스트리밍은 콘서트 및 스포츠 게임과 같은 실시간 이벤트를 지원하지만 소셜 스트리밍 서비스를 포함하여 누구나 비디오를 스트리밍 할 수 있습니다. 소셜 스트리밍 플랫폼 인 TikTok을 출시 한 후 중국의 ByteDance는 처음 2년 동안 거의 10 억 다운로드를 기록했습니다. 많은 사람들이 자신의 삶을 세상에 스트리밍하여 청중에게 자신을 알리고, 시청자로 하여금 무료로 콘텐츠를 시청할 수 있는 기회를 갖도록 하였습니다., 2018 년의 라이브 비디오 스트리밍은 총 58EB의 CDN 비디오 트래픽 중 11 엑사 바이트 (EB)를 차지했습니다. 2024 년까지 라이브 스트리밍은 총 453 EB 또는 전체 비디오 스트리밍의 절반에서 238 EB를 차지할 것으로 예상됩니다.

라이브 스트리밍 서비스에 대한 청중이 증가함에 따라 CDN도 증가 해야 합니다. 라이브 스트리밍 미디어를 제공하는 CDN은 실시간으로 비디오를 인코딩하여 PoP로 복사하고 콘텐츠 요구를 관리 할 수 ​​있어야 하기 때문입니다. 대규모 콘서트 및 챔피언십과 같은 계획된 이벤트에는 미리 네트워크 리소스가 할당 될 수 있지만 다른 이벤트에는 예상치 못한 트래픽이 발생 할 수도 있습니다. CDN은 이러한 트래픽 급증을 신속하게 감지하고 지역 또는 전 세계의 수요를 지원하기 위해 동적으로 대응할 수 있어야합니다.

타이밍 및 리소스 할당과 관련된 문제 외에도 CDN은 다양하고 동적 인 네트워크, 통신 사업자, 장치 및 대상을 대상으로 운영 해야 하는 문제를 해결해야합니다. 이를 위해서는 지속적인 분석과 응답성이 필요하며 네트워크 성능에 대한 지속적인 가시성에 크게 좌우됩니다. 통신 사업자 네트워크를 통해 콘텐츠를 이동하는 CDN의 경우 라우팅 스트리밍 인텔리전스는 고성능 스트리밍을 보장하는 데 중요합니다. 이러한 시스템은 처리량이 적고 스트리밍이 위험에 처한 경우 통신 사업자간에 트래픽을 동적으로 전환 할 수 있습니다. 반송파 성능도 평가하면 CDN이 결함이 발생한 위치를 판별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 스트리밍은 CDN 네트워크의 경계를 넘어 유선 및 무선 통신 업체와 수많은 액세스 포인트를 포함하는 최후의 네트워크를 통과 해야 합니다.

궁극적으로 경쟁이 치열 해지는 미디어 회사 및 CDN 제공 업체의 경우 최종 사용자를 위한 고품질 환경을 보장하는 것이 최우선 과제입니다. 저품질 비디오 및 버퍼링 된 스트리밍은 CDN 운영자의 평판을 빠르게 손상시킬 수 있으므로 정교한 모니터링 및 분석 기능에 투자 해야 합니다. 소프트웨어 계층은 상태 대시 보드를 제공하고, 데이터 분석을 추출 및 운영하며, 네트워크 규모로드 밸런싱, 결함 감지 및 수요 예측을 자동화 하는 것이 좋습니다. 보다 정교한 데이터 과학 및 기계 학습 솔루션은 최종 사용자에게 디지털 콘텐츠 및 하드웨어 자산을 배치하기 전에 실패율을 예측할 수 있기 때문입니다. 마찬가지로 특정 지역 내 수요 급증을 예측 한 다음 새로 출시 된 영화와 같은 콘텐츠를 특정 지역 기기로 복사하는 경우에도 해당 PoP에 직접 리소스를 사전 할당 할 수 있습니다.

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