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。

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另在媒體供應鏈部份,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,決定走在市場前沿,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越來越多。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,能有效紓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 是去年內部啟動的專案,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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