17LIVE與AWS深度合作,迎接娛樂4.0新世代商機
近年OTT浪潮席捲全球,新媒體或自媒體大量興起,使媒體與娛樂業(M&E)面臨轉型挑戰,也讓影音內容製作及創作需求激增,若能快速產出獨特高品質串流內容,方可建構核心競爭力。如果把剪輯、特效、動畫等耗時費工的後製流程雲端化,讓全球資源在單一工作平台上進行協作,也逐漸成為不可避免的趨勢。另在媒體供應鏈部分,影音內容的轉檔、傳輸、保存、DRM、Metadata萃取及管理等,皆需依靠一個安全快速的網路架構,及符合企業工作流程及業界標準的專業媒體服務。
著眼於此,17LIVE集團技術副總經理Eric Hsu表示,在全球擁有超過5,000萬用戶的17LIVE,決定走在市場前瞻,利用AWS關鍵技術的整合,致力提供用戶最佳化使用體驗,帶領直播產業邁向娛樂4.0新世代。回顧從前,M&E已出現幾波轉變,如1920年第一波Broadcast TV,1999年第二波隨選視訊,改變使用者對視訊內容的掌控度;從2015年開始的第三波Live Streaming Entertainment,導致很多直播互動新技術產生,17LIVE也在此時嶄露頭角。
近年隨5G脈動,更多高科技注入在手機平台,對高畫質的直播串流服務的要求愈來愈多。透過5G、AI、大數據的加乘,逐步揭開第四波新娛樂媒體時代序幕;17LIVE有幸在大的風潮上,與AWS深入合作,不論在IVS、大數據甚或未來在AI的配合上,都有助維持直播領域龍頭地位。
17LIVE是亞太區第一名品牌,有超過5,000萬註冊用戶,累計逾1,000萬次下載;現已開始使用派對功能、線上大型演唱會等大量創新技術,爭取更多和電玩、音樂、時尚品牌的合作契機。歸納17LIVE在串流產業的創新技術,首先在於Self Adapt Latency,透過不同適應時間的延遲,設計一個大型系統的基本原則。其次為AISI(AI in Streaming Industry)新概念。
Eric Hsu說,以Self Adapt Latency而論,17LIVE提出CDN Cache做法,透過一個Worker定期從後台拉取資料,之後透Intelligent Timers,了解何時應更新資料,再把資料Deploy到CDN,這時使用者透過擷取CDN即可快速拿到資料,即便有再大人流湧進,都唯一接觸以CDN為主的服務,能有效舒緩大量人流對系統造成的壓力。
再者Self Adapt Streaming Players大量運用許多協定,達成不同Latency效能,如需高品質低延遲就以IVS為主,如派對直播需要一秒內延遲,便轉換為WebRTC-based,讓它展現非常即時的速度。總之中間會由Adapting Layer執行動態調節,決定什麼情況下要用什麼串流技術,適切呈現在使用者眼中。
借重AWS多元技術,挖掘數據新價值
AISI是2021年內部啟動的專案,期望解決AI落地到串流產業的議題,涵蓋幾個面向,一是AI in Infrastructure,為AIOps概念,意在為瞬息萬變的串流場景求取最佳平衡,確保系統升級動作,都自動且準確落在對營收影響最小的時機點。
此外目前在業界,資料倉儲或資料湖都已成為顯學,17LIVE也不例外。透過資料倉儲彙集資料,再經由ETL整理,開始進行模型訓練,進而透過真實環境驗證實際狀態的準確性,便開始進入實際應用,同時透過統計模型去判斷當前設計是否符合基本假設條件。
17LIVE也有資料湖,可執行PB等級的Data Ingestion,每次採集資料的過程,會偕同專案經理、資料科學家,思考每一筆資料如何妥善運用、是否有增進營收的可能性,期望成本及報酬間有好的平衡。接著談到AI in Business,重點在於如何借助AI為17LIVE 創造在串流產業的利基,尤其著重Waiting Time層面,當一個使用者進來,多快能找到他想看的內容、願意進行消費,有賴AI進行設計。
至於如何與AWS合作?Eric Hsu說,主要是大量運用Kinesis,把資料收進S3,再透Amazon Athena把資料導進資料湖;原本17LIVE有自己的資料湖,未來希望大量運用AWS技術,讓它更穩固。現在採取並行方式,一邊透過原有Matomo、Fluentd,一邊透過Kinesis,甚至將來也透過Kafka,同步發動另一個Data Ingestion,希望不要遺漏任何寶貴數據。
針對另一個AI in Streaming議題,重點是營造出好的品質、穩定度、最適化延遲,順應各種直播間的不同人流、網路狀態、互動應用,適時給予最佳方案。如最近發現有些使用者面臨網路延遲或不穩定狀況,此時即需調降Resolution、提高順暢度;有時過多人流進入造成網路壅塞,就要採取靜態CDN方式,把延遲稍稍拉高但仍讓使用者感受順暢內容。因此舉凡動態調配Resolutions/Protocols,都是17LIVE現正研發的重點項目。
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