17LIVE与AWS深度合作,迎接娱乐4.0新时代商机
近年OTT浪潮席卷全球,新媒体或自媒体大量兴起,使媒体与娱乐业(M&E)面临转型挑战,也让影音内容制作及创作需求激增,若能快速产出独特高品质串流内容,方可建构核心竞争力。如果把剪辑、特效、动画等耗时费工的后制流程云端化,让全球资源在单一工作平台上进行协作,也逐渐成为不可避免的趋势。另在媒体供应链部分,影音内容的转档、传输、保存、DRM、Metadata萃取及管理等,皆需依靠一个安全快速的网络架构,及符合企业工作流程及业界标准的专业媒体服务。
着眼于此,17LIVE集团技术副总经理Eric Hsu表示,在全球拥有超过5,000万用户的17LIVE,决定走在市场前瞻,利用AWS关键技术的整合,致力提供用户最佳化使用体验,带领直播产业迈向娱乐4.0新时代。回顾从前,M&E已出现几波转变,如1920年第一波Broadcast TV,1999年第二波随选视讯,改变使用者对视讯内容的掌控度;从2015年开始的第三波Live Streaming Entertainment,导致很多直播互动新技术产生,17LIVE也在此时崭露头角。
近年随5G脉动,更多高科技注入在手机平台,对高画质的直播串流服务的要求愈来愈多。透过5G、AI、大数据的加乘,逐步揭开第四波新娱乐媒体时代序幕;17LIVE有幸在大的风潮上,与AWS深入合作,不论在IVS、大数据甚或未来在AI的配合上,都有助维持直播领域龙头地位。
17LIVE是亚太区第一名品牌,有超过5,000万注册用户,累计逾1,000万次下载;现已开始使用派对功能、在线大型演唱会等大量创新技术,争取更多和电玩、音乐、时尚品牌的合作契机。归纳17LIVE在串流产业的创新技术,首先在于Self Adapt Latency,透过不同适应时间的延迟,设计一个大型系统的基本原则。其次为AISI(AI in Streaming Industry)新概念。
Eric Hsu说,以Self Adapt Latency而论,17LIVE提出CDN Cache做法,透过一个Worker定期从后台拉取数据,之后透Intelligent Timers,了解何时应更新数据,再把数据Deploy到CDN,这时使用者透过撷取CDN即可快速拿到数据,即便有再大人流涌进,都唯一接触以CDN为主的服务,能有效舒缓大量人流对系统造成的压力。
再者Self Adapt Streaming Players大量运用许多协定,达成不同Latency效能,如需高品质低延迟就以IVS为主,如派对直播需要一秒内延迟,便转换为WebRTC-based,让它展现非常实时的速度。总之中间会由Adapting Layer执移动态调节,决定什麽情况下要用什麽串流技术,适切呈现在使用者眼中。
借重AWS多元技术,挖掘数据新价值
AISI是2021年内部启动的专案,期望解决AI落地到串流产业的议题,涵盖几个面向,一是AI in Infrastructure,为AIOps概念,意在为瞬息万变的串流场景求取最佳平衡,确保系统升级动作,都自动且准确落在对营收影响最小的时机点。
此外目前在业界,数据仓储或数据湖都已成为显学,17LIVE也不例外。透过数据仓储汇集数据,再经由ETL整理,开始进行模型训练,进而透过真实环境验证实际状态的准确性,便开始进入实际应用,同时透过统计模型去判断当前设计是否符合基本假设条件。
17LIVE也有数据湖,可执行PB等级的Data Ingestion,每次采集数据的过程,会偕同专案经理、数据科学家,思考每一笔数据如何妥善运用、是否有增进营收的可能性,期望成本及报酬间有好的平衡。接着谈到AI in Business,重点在于如何借助AI为17LIVE 创造在串流产业的利基,尤其着重Waiting Time层面,当一个使用者进来,多快能找到他想看的内容、愿意进行消费,有赖AI进行设计。
至于如何与AWS合作?Eric Hsu说,主要是大量运用Kinesis,把数据收进S3,再透Amazon Athena把数据导进数据湖;原本17LIVE有自己的数据湖,未来希望大量运用AWS技术,让它更稳固。现在采取并行方式,一边透过原有Matomo、Fluentd,一边透过Kinesis,甚至将来也透过Kafka,同步发动另一个Data Ingestion,希望不要遗漏任何宝贵数据。
针对另一个AI in Streaming议题,重点是营造出好的品质、稳定度、最适化延迟,顺应各种直播间的不同人流、网络状态、互动应用,适时给予最佳方案。如最近发现有些使用者面临网络延迟或不稳定状况,此时即需调降Resolution、提高顺畅度;有时过多人流进入造成网络壅塞,就要采取静态CDN方式,把延迟稍稍拉高但仍让使用者感受顺畅内容。因此举凡动态调配Resolutions/Protocols,都是17LIVE现正研发的重点项目。
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