비디오 스트리밍 파이프라인의 자동 진단 경고 시스템

Table of Contents:

자동 진단 경고

• 자동 진단 경고란?
• 엔지니어링 팀 소개
• 소프트웨어 개요
• 영상 스트리밍 파이프라인 구조
  • 비디오 플레이어
  • CDN
  • 알잔디어 엔코더
• Anomaly Detection 알고리즘
  • 이상 감지 과정
  • 근원 원인 진단
  • 기계 학습 모듈
• 시스템 구현과 성능 평가
• 향후 계획 및 고려 사항

자동 진단 경고

엔지니어링 팀 소개

안녕하세요! 저희는 칸나에바(가상 회사명)의 엔지니어링팀에서 일하고 있는 예약자료입니다. 오늘은 저희가 최근에 개발한 한 프로젝트인 '자동 진단 경고'에 대해 이야기하려고 합니다.

소프트웨어 개요

'자동 진단 경고'는 인터넷 비디오 스트리밍 파이프라인에서 이상현상을 자동으로 감지하고, 이상의 근원 원인을 진단하여 즉각적인 조치가 이루어지도록 하는 시스템입니다. 이 시스템은 영상 스트리밍의 품질을 모니터링하고 KPI를 계산합니다. 그리고 클라이언트 측과 백엔드 측에서 실행되는 고급 알고리즘을 통해 영상 품질을 지속적으로 개선합니다.

영상 스트리밍 파이프라인 구조

영상 스트리밍 파이프라인은 다양한 요소로 구성되어 있습니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

비디오 플레이어

사용자는 다양한 디바이스를 사용해 영상을 스트리밍할 수 있습니다. 각 디바이스에는 플레이어 소프트웨어가 탑재되어 있으며, 이 플레이어는 영상 이용 품질을 측정하고 기록합니다.

CDN (Content Delivery Network)

CDN은 글로벌 서버 네트워크입니다. 영상 컨텐츠를 수신하는 사용자의 지역에 가장 가까운 서버에서 컨텐츠를 제공하여 저지연으로 빠른 스트리밍 경험을 제공합니다.

알잔디어 엔코더

알잔디어 엔코더는 영상을 압축하고 스트리밍 가능한 형식으로 변환합니다. 다양한 품질 및 해상도 설정을 지원하여 최적의 영상 품질을 유지합니다.

Anomaly Detection 알고리즘

영상 스트리밍 품질의 이상 현상을 감지하기 위해 다음과 같은 알고리즘을 사용합니다.

이상 감지 과정

이상 감지는 품질 지표의 이상적인 패턴을 기반으로 이루어집니다. 이상 감지 알고리즘은 각 품질 지표의 시계열을 분석하여 이상을 감지하고 경고를 생성합니다.

근원 원인 진단

이상이 감지된 경우, 근원 원인을 찾기 위해 진단 그래프를 구축합니다. 진단 그래프는 각 그룹의 부모-자식 관계를 나타내며, 부모 그룹의 이상은 모든 하위 그룹에 영향을 미칩니다. 이를 통해 근원 원인을 보다 체계적으로 찾아냅니다.

기계 학습 모듈

알잔디어 엔코더 등 소수 그룹의 이상을 감지하는데에는 어려움이 있습니다. 이를 보완하기 위해 기계 학습 모듈을 도입하여 이러한 소수 그룹의 성능을 예측하는데 도움을 줍니다.

시스템 구현과 성능 평가

'자동 진단 경고'는 실제 운영 환경에 성공적으로 적용되었으며, 다수의 영상 플랫폼에서 사용되고 있습니다. 현재까지 우리는 25개의 영상 퍼블리셔에서 매분마다 많은 세션을 처리할 수 있으며, 다양한 품질 지표들을 모니터링하고 진단할 수 있습니다. 향후에는 정확도 평가를 위한 체계적인 방법을 개발하고, 시스템을 향상시키기 위해 다양한 알고리즘을 적용할 예정입니다.

향후 계획 및 고려 사항

더 많은 품질 지표와 파이프라인의 다른 차원을 고려하여 검증 알고리즘을 개발하고, 시스템의 일정 지연 시간을 개선하기 위해 조치를 취할 계획입니다. 또한, 고객들의 피드백을 수집하여 정확도를 높이는데에 기여할 예정입니다.

Please note that the content above is a summary of the topic and does not cover every detail or aspect.