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    Context Aware Encoding の概要

    このトピックでは、コンテキスト・アウェア・エンコーディングの概要について説明します。

    賃貸システムの概要

    私たちは皆、携帯電話、タブレット、テレビ、職場、電車の中、通りを歩いているときなど、より多くのビデオをオンラインで見ています。ストリーミングサービスがスケールアップして、より多くの画面、ストレージ、 deの帯域幅コストliveそれらの画面にビデオを鳴らします。 効率的にdeliveブライトコーブで行うことの中心は、高品質のビデオをさまざまなデバイスに大規模にリングすることです。 コンテキストアウェアエンコーディングは、視聴者の再生品質を向上させながら、ビデオの保存とストリーミングのコストを大幅に削減できます。 Context Aware Encodingは、高度なコンテンツ分析アルゴリズムを使用して、各ビデオ用に作成するレンディションの数と品質を決定します。 ほとんどの場合、これにより、視覚的な品質を維持しながら、ビデオファイル(およびCDN請求書)が小さくなります。

    Context Aware Encodingへのサインアップ

    Context Aware Encodingには追加料金が必要です。 ビデオに最適なレンディションのセットを取得するには、Context Aware Encodingのバンドルについてアカウントマネージャーに連絡してください。

    アダプティブビットレートストリーミング - 私たちはここに来た

    ほとんどのビデオデlive今日のインターネット上の赤は、ビデオ再生を最適化するために、HLSやMPEG-DASHなどのアダプティブビットレート(ABR)ストリーミングテクノロジーを使用しています。 ABRストリームには、「レンディション」と呼ばれる同じビデオの複数のコピーが含まれています。これらのコピーは、異なる解像度とビットレートでエンコードされています。 ユーザーが再生ボタンを押すと、 player 再生可能なレンディションをリストしたマニフェストを受け取ります。 の player は、現在使用可能な帯域幅、バッファの空き容量、再生ウィンドウのサイズなど、いくつかの要因に基づいて、再生する適切なレンディションを選択します。 これらの要素は再生中に変化するため、 player は、高品質のレンディションに切り替えたり、低品質のレンディションに切り替えたりして、視聴者が最小限のバッファリングで最高のビデオ品質を得ることができるようにします。

    ストリーミングサービスは、コンテンツのすべてをエンコードするために使用される、しばしば「はしご(ladder)」と呼ばれる所定のABRレンディションのセットに対して、単一のエンコード構成を作成します。 ABRラダーに入れる解像度とビットレートのリストを決めることは、不正確な科学です。 場合によっては、ABRラダーを特定のユースケースに合わせることができます。アニメーションは、コンテンツの一般的に複雑さが低いほど低いビットレートでエンコードすることができます。

    静的ABRの問題

    広い範囲に達する audience 単一のビットレートラダーを使用して、さまざまなエンドユーザーデバイスのさまざまなコンテンツタイプをエンコードし、ストリーマーをXNUMXつのサイズですべてに対応するシナリオに強制します。 ほとんどの場合、単一のABRラダーを使用して、テレビ再生用のHDスポーツコンテンツや、電話で再生するための漫画をエンコードしています。

    問題? 単一のビットレートラダーを使用すると、異なるタイプのコンテンツ間で品質が一貫しないことがあります。 スポーツコンテンツなどの複雑度の高いビデオでは、アニメーションよりも許容できる視聴体験を得るためにより多くのビットが必要です。 たとえば、ABRラダーをより高いビットレートに歪ませることで、スポーツコンテンツの見栄えを向上させると、同じプロファイルを使用してアニメーションコンテンツをエンコードするときに、ストレージと帯域幅が浪費されます。 その無駄なストレージと帯域幅は本当のお金です。

    コンテキスト・アウェア・エンコーディングによるABRストリームの最適化

    そこで、BrightcoveのContext Aware Encodingテクノロジーが登場します。ContextAwareEncodingは、すべてのコンテンツにXNUMXつのABRラダーを使用する代わりに、各ソースビデオを分析し、コンテンツごとにカスタムビットレートラダー(レンディションのセット)をインテリジェントに構築します。 さらに、コンテキストアウェアエンコーディングは、deに関連する制約を考慮に入れますliveコンテンツの表示に使用されているネットワークとデバイス。 すべてのタイトルで一貫したレベルの品質を維持しながら、必要なレンディションの数と、それぞれに使用する解像度とビットレートを決定します。 これにより、ユーザーの再生エクスペリエンスを向上させながら、ストレージと帯域幅のコストを大幅に節約できます。

    下の図は、一般的なニュースクリップ用に生成されたコンテキスト対応ラダーの例とともに、典型的な静的ABRラダーを示しています。

    コンテキストアウェアエンコーディングは、liver半分の数のレンディションを使用し、各レンディションに低いビットレートまたは高い解像度を使用する静的ABRラダーと同じ品質。 これは、再生パフォーマンスとコスト効率の両方にプラスの影響を及ぼします。

    低いビットレートでの再生パフォーマンスの向上

    静的ABRラダーを使用すると、3kbpsの持続帯域幅を持つモバイル1,000Gユーザーは、360kbpsの900pレンディションでピークになります。 Context Aware Encodingは、より低いビットレート(432kbps)でより高い解像度の777pレンディションを作成できると判断しました。 このレンディションは13%少ないビットを使用し、実際にはlive以下の並べて比較でわかるように、解像度と品質が高くなっています。 以下の例では、コンテキストアウェアクリップのより鮮明な詳細が、男性の髪の毛だけでなく、下部のテキストでも目立ちます。

    同様に、3,000kbpsの持続帯域幅を提供する経済的な価格の住宅用インターネットプランを使用しているユーザーは、静的ABRラダーの下の720pレンディションで最高になりますが、Context AwareEncodingを使用してフル1080pでストリーミングできます。liveフルHD体験を鳴らします。

    ストレージと帯域幅のコストを削減

    静的ABRラダーの14,750つのレンディションすべてにビデオをエンコードすると、合計885kbpsのデータが生成されます。 4,950分のビデオの場合、それは297MBです。 右側のContext Awareラダーは66kbpsのみを生成します。 したがって、同じ50分間のビデオの場合、それはわずかXNUMXMBであり、ストレージコストがXNUMX%節約されます。 使用される帯域幅は視聴者の数と視聴されるビデオの時間に依存するため、帯域幅の節約はストレージの場合よりもさらに大きくなる可能性があります。 全体として、ブライトコーブは、ストレージと帯域幅のコストを最大XNUMX%節約できると予想しています。 レンディションのビットレートを視覚的品質を維持するために必要な最低レートに調整することにより、視聴者は通常、各視聴セッション中に消費する帯域幅が少なくなり、帯域幅コストをさらに節約できます。

    コンテキストアウェアエンコーディングと動的Delivery

    コンテキスト認識エンコーディングは、 Dynamic Delivery。 コンテクストアウェアエンコーディングは、各ソースビデオを分析し、各コンテンツのカスタムビットレートラダー(レンディションセット)をインテリジェントに構築します。 視聴者が再生を押すと、 Video Cloud 要求しているデバイスを識別して、予期しているメディア形式の種類(コーデック、de用にパッケージ化する必要がある方法)を把握します。livery、使用するDRMの種類、必要なクローズドキャプション、音声言語など)。 ダイナミックデlive次に、ryはこの情報を使用して、さまざまな品質レベルをリアルタイムで処理し、コンテンツを要求するデバイスに適した形式になるようにします。

    ダイナミックデを示す図liveryアーキテクチャを以下に示します。 DynamicDeの詳細についてはlivery、参照してください ダイナミックデリバリーの概要.

    コンテキスト・アウェア・エンコーディングの使用 Video Cloud

    ビデオのパブリッシングの観点から見ると、いくつかのことが内部で異なって表示されます Video Cloud スタジオ。 まず、アップロードモジュールを使用して動画をアップロードすると、 コンテキスト認識エンコーディング インジェストプロファイルを選択するときのセクション

    メディアモジュールには緑色の雲アイコンが表示されます()DynamicDeを使用して取り込まれたビデオタイトルの横liveryまたはContextAwareの取り込みプロファイル。 従来の取り込みプロファイルを使用して取り込まれたビデオには、灰色のアイコンが表示されます().


    ページの最終更新日:22年2020月XNUMX日