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Ztream Escalator란 무엇인가요?

Zstream Escalator는 스트리밍 미디어 자동 확장을 위한 차세대 솔루션입니다. 사용자 요구에 맞춰 워크플로 리소스를 관리하도록 구성할 수 있으며, 서비스의 통신사업자급 가용성을 본질적으로 증진합니다.

스트리밍 미디어에 적합한 메트릭 및 알고리즘을 사용하여 Escalator는 지능적으로 소스를 가용 리소스에 할당합니다.

Escalator는 전체 스트리밍 미디어 워크플로를 이해하면서 개별 구성 요소의 용량도 관리합니다.

Ztream Escalator는 다양한 유형의 확장을 지원합니다:

  • Reactive: 수요 변화에 따라 중단 없이 동적으로 적응합니다.

  • Scheduled: 예상되는 사용량 급증에 대해 사전에 구성할 수 있습니다.

  • Predictive: 예측 확장 자동화로, 자체 과거 데이터, 익명화된 동료 서비스 제공자의 과거 데이터 또는 외부 데이터를 기반으로 미래 변화를 예측할 수 있습니다.

Ztream Escalator의 주요 특징

  • 스마트 할당: 고객 메타데이터 및 과거 데이터를 사용하여 소스를 최적의 분할 및 사용 밀도로 할당합니다.

  • 워크플로 인식: 인코딩, 패키징 및 배달과 같은 개별 구성 요소뿐만 아니라 전체 스트리밍 미디어 워크플로를 인식합니다.

  • 관련 메트릭: 스트리밍 미디어와 워크플로의 목적에 관련된 메트릭 및 통계를 기반으로 모니터링 및 확장합니다.

  • 다중 지역 및 다중 제공자: 최적의 지리적 근접성과 위험 감소를 위해 여러 지역의 리소스를 활용할 수 있습니다.

Ztream Escalator의 특성

  • API를 통한 프로그램 인터페이스로 리소스 관리를 제공하는 모든 컴퓨팅 제공자와 통합할 수 있습니다. 기존 구현에는 Amazon Web Services와 Microsoft Azure가 포함됩니다.

  • 네트워크 로드 밸런서 및 콘텐츠 배달 네트워크와 같은 제공자의 서비스와 협력할 수 있습니다.

  • 높은 가용성을 위해 소프트웨어 패키지는 자체 규제를 지원하며, 클러스터링을 지원합니다.

  • Docker + Kubernetes 및 가상 또는 물리적 머신 등 다양한 런타임 환경을 지원합니다.

전통적인 자동 확장이 스트리밍 미디어에 부족한 이유:

  • ‘확장(Scale)’이라는 단어는 스트리밍 산업에서 많이 사용됩니다. 이는 비디오 플랫폼이 사용자 수요의 변동을 처리하는 능력을 설명합니다. 이러한 변동은 시청자 수 증가 및 실시간 스트림 증가로 인해 발생할 수 있습니다.

  • 마지막 마일 배포에서는 확장을 통해 콘텐츠 배포자가 전 세계 수백만 명의 시청자에게 동시에 도달할 수 있습니다. 이는 전 세계 비디오 콘텐츠를 배포할 때 쉽지 않습니다.

  • 왜 그럴까요? 신뢰성과 확장성은 서로 상충하기 때문입니다. 시청자 수가 커질수록 고품질 경험과 끊김 없는 신호를 보장하기 어려워집니다. 또한 특정 방송에 얼마나 많은 사람들이 시청할지 예측하는 것은 거의 불가능합니다.

  • 예를 들어 2022 FIFA 남자 월드컵을 생각해보세요. 거의 2,600만 명의 시청자가 라이브 경기를 시청했으며, 그 중 900만 명은 온라인 스트리밍을 통해 시청했습니다. 이전에 비해 엄청난 증가였기 때문에 이를 예측하기 어려웠습니다. 이는 경기를 스트리밍하는 조직이 시청자 수 변동에 신속하게 대응할 수 있는 솔루션을 갖추고 있어야 했음을 의미합니다.

  • OTT 서비스인 Fubo, Netflix 및 Amazon Prime Video뿐만 아니라 YouTube, TalkShopLive, Instagram Live와 같은 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 플랫폼도 이 문제를 직면하고 있습니다. 이러한 응용 프로그램의 경우, 스트리밍 워크플로의 기여 측에서 자주 발생합니다

  • 스트리밍 미디어 플랫폼에서 자동 확장은 트래픽 증가 기간 동안 콘텐츠가 시청자에게 도달하도록 보장하는 데 중요합니다.

  • 자동 확장은 스트리밍 서비스가 수요에 따라 리소스를 자동으로 조정하는 것을 설명합니다. 즉, 더 많은 사용자가 플랫폼에 접근할 때 시스템이 자동으로 확장되어 품질과 신뢰성을 보장합니다. 반대로, 수요가 감소하면 시스템은 리소스 사용량과 비용을 줄이기 위해 축소됩니다.

  • 모두가 확장에 적응하지 못한 스트림을 경험한 적이 있을 것입니다. 버퍼링 휠이나 실패한 스트림으로 인한 검은 화면이 바로 그 예입니다. 최종 사용자 경험은 크게 손상됩니다.

  • 스트리밍 미디어 플랫폼에서 자동 확장은 트래픽 증가 기간 동안 콘텐츠가 시청자에게 도달하도록 보장하는 데 중요하며, 속도 저하나 중단 없이 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 또한 콘텐츠 배포자에게 민첩성을 제공합니다. 자동으로 확장 및 축소할 수 있는 기능이 없으면 스트리밍 제공자는 리소스를 과잉 할당해야 하므로 비용이 증가하고 리소스 활용이 비효율적일 수 있습니다.

자동 확장 (Autoscaling)이란 무엇입니까?

  • 자동 확장은 시청자 수, 동시 실시간 스트림 및 네트워크 용량과 관련된 주요 메트릭을 모니터링합니다. 이러한 메트릭을 기반으로 시스템은 서버 및 데이터베이스와 같은 추가 리소스를 자동으로 할당하여 증가된 수요를 처리합니다.

  • 자동 확장은 플랫폼의 아키텍처에 따라 수평 확장 또는 수직 확장으로 구성할 수 있습니다. 수평 확장은 동일한 리소스의 인스턴스를 추가하는 것을 포함하며, 트래픽 증가를 처리하기 위해 더 많은 서버를 추가하는 예입니다. 수직 확장은 기존 인스턴스에 더 많은 리소스를 추가하는 것으로, 예를 들어 메모리를 추가하여 서버의 작업량을 처리하는 것입니다.

  • 스트리밍 미디어를 위해 목적에 맞춘 새로운 자동 확장 솔루션을 도입하고 있습니다. 기존의 클라우드 자동 확장과 달리, Ztream Escaltor는 온라인 비디오 전달에 관련된 독특한 과제를 해결합니다.

  • 자동 확장을 트리거하기 위한 세 가지 모델이 있습니다. 이들은 다음과 같이 작동합니다:

    • Reactive: 이름에서 알 수 있듯이 시스템의 변화가 자동 확장을 촉발할 때 발생합니다.

    • Predictive: 예측 확장을 통해 시스템은 수요의 미래 변화를 예상하고 더 많은 리소스를 추가하여 이를 선제적으로 대응합니다. 이는 반응 모델보다 빠른 확장을 보장합니다.

    • Scheduled: 시스템이 예측 가능한 부하 변화에 따라 용량을 증가하도록 구성된 경우를 설명합니다. 이는 정기적으로 콘텐츠를 배포하는 스트리밍 서비스에 적합한 경로입니다.

자동 확장 (Autoscaling)은 어떻게 작동할까?

  • 자동 확장은 수요가 낮은 기간 동안 축소하여 비디오 전달 생태계에서 낭비적 관행을 줄일 수 있습니다.

  • 콘텐츠 배포자는 여러 가지 방법으로 자동 확장의 혜택을 볼 수 있습니다:

    • 가용성 및 신뢰성: 인프라가 변화하는 요구에 적응할 수 있도록 하여 증가된 수요와 관련된 문제를 방지합니다.

    • 비용 효율성: 필요할 때 필요한 리소스를 활용하여 과잉 투자 없이 리소스를 사용할 수 있습니다.

    • 친환경 스트리밍: 수요가 낮은 기간 동안 축소하여 비디오 전달 생태계에서 낭비적 관행을 줄일 수 있습니다.

    • 성능 및 사용자 만족도: 사용자가 실시간 스트리밍을 하거나 시청할 때 일관된 품질을 제공하여 빠르고 반응이 빠른 서비스를 제공할 수 있습니다.

자동 확장 (Autoscaling)의 이점은 무엇일까요?

  • 바이럴 비디오와 사용자 생성 콘텐츠(UGC)의 세상에서, 자동 확장은 모든 스트리밍 미디어 플랫폼의 중요한 구성 요소입니다. 이는 인프라가 피크 시간대에 증가된 수요를 처리하면서 속도 저하나 중단 없이 작동할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 가용성, 신뢰성, 사용자 경험이 개선됩니다. 또한, 자동 확장은 비용 절감과 성능 향상을 제공하여 콘텐츠 배포자와 최종 사용자 모두에게 윈윈(win-win) 상황을 만듭니다.

  • 우리는 스트리밍 미디어를 위해 특화된 새로운 자동 확장 솔루션을 도입하고 있습니다. 전통적인 클라우드 자동 확장과 달리, Ztream Escalator는 온라인 비디오 전달에 관련된 독특한 과제를 해결합니다.

자동 확장 (Autoscaling)을 어떻게 활용할 수 있을까요?

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  • 중요한 이벤트가 발생하면 플랫폼의 실시간 스트림 수가 10배 증가할 수 있으며, 이는 플랫폼이 신속하게 확장되어야 함을 의미합니다.

  • 예를 들어 브뤼셀의 카페에서 몇 명의 사람들이 Instagram을 통해 스트리밍할 수 있습니다. 그러다가 유명인이 들어오면 많은 사람들이 휴대폰을 들고 실시간 스트리밍을 시작합니다. Instagram에 게시되는 스트림 수가 10배 증가하여 플랫폼이 신속하게 확장되어야 합니다. 이러한 시나리오에서는 시청자 수보다는 플랫폼에 게시되는 스트림 수가 중요합니다.

  • 스트리밍 플랫폼의 사용자가 매일 및 매시간 변동함에 따라 콘텐츠 배포자가 직면하는 가장 큰 과제 중 하나는 지속적으로 변동하는 수요를 처리하기 위해 인프라를 확장하는 것입니다. 확장은 이제 첫 번째 마일 인제스트 및 마지막 마일 배포 모두에 중요한 요소로 간주됩니다. 이러한 변화를 신속하게 수용하려면 용량을 늘리기 위한 동적 솔루션이 필요합니다.

  • 자동 확장이 등장하게 된 이유입니다.

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