コンテキストアウェアエンコーディング： コスト削減と品質向上のためのテスト

OTTサービスはこれまで以上に多くのデバイスやプラットフォームにリーチするようになり、より高品質な動画コンテンツへの需要が高まっています。しかし、このような高画質への欲求にはコストがかかります。具体的には、コンテンツ・ストレージの追加、オリジン・サーバーの高スループット化、コンテンツ・デリバリー・ネットワーク（CDN）の帯域幅の利用拡大などによるインフラと運用コストの増加があります。

課題は、視聴者の体験品質（QoE）を損なうことなくCDNコストを下げることです。その解決策がコンテキストアウェアエンコーディング（CAE）です。

CAEは、ストレージとストリーミングのコストを削減しながら、運用の複雑さを軽減する機会を提供します。機械学習由来のアルゴリズムを活用することで、CAEはQoEを損なうことなくストリーミング効率を自動的に改善します。CAE Calculatorを使って、ご自分の目でお確かめください。本当かどうか疑問に思われる場合のために、私たちは自社のOTTサービスであるPlayTVでテストしてみました。結果をご覧になるには、以下をクリックしてください。また、スクロールを続けて、CAEの仕組みについてご確認ください。

目次

• コンテキストアウェアエンコーディングを理解する
• コンテキストアウェアエンコーディングの利点
• コンテキストアウェアエンコーディングの実装
• コンテキストアウェアエンコーディングの結果
• コンテキストアウェアエンコーディングの概要
• コンテキストアウェアエンコーディングの推定節約量

コンテキストアウェアエンコーディングを理解する

従来型エンコーディング

今日、インターネット上でストリーミングされるほとんどの動画は、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、動画の再生を最適化しています。ABRストリームは、同じ動画の複数の "レンディション "を含み、それらは事前に定義されたエンコーディング・ラダーに従って、異なる解像度とビットレートでエンコードされます。

ユーザーが再生ボタンを押すと、プレーヤーは再生可能なレンディションのマニフェストを受け取ります。プレーヤは、利用可能な帯域幅、バッファの満杯状態、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レンディションを選択します。再生中にこれらの要素が変化すると、プレーヤはより高画質または低画質のレンディションに切り替えることができ、最小限のバッファリングで可能な限り最高の動画画質を表示します。

しかし、静的なビットレート・ラダーは、コンテンツの種類によって品質に一貫性がないことが多い。スポーツのような複雑度の高いビデオコンテンツは、アニメーションのような複雑度の低いコンテンツよりも、許容できる視聴体験を得るために多くのビットを必要とします。そのため、異なるタイプのコンテンツや異なるチャンネル用のコンテンツをエンコードするために同じプロファイルを使用すると、ストレージや帯域幅が無駄になることがよくあります。

ストリーミング配信は、OTTサービスにとって最も大きなコストセンターの一つです。過剰なストレージ、非効率的なキャッシュ利用、ストリーミング帯域幅は、特にコンテンツ・ライブラリが成長し、サービスがより多くの視聴者を引き付けるにつれて、大きなコストとなり得ます。

コンテクストアウェアエンコーディング

従来のエンコーディング手法とは異なり、コンテクストアウェアエンコーディングは、コンテンツの種類、デバイスの機能、ネットワークの状態、視聴者の行動などのコンテキスト情報を利用して、動画ストリーミングを最適化します。すべてのコンテンツに1つのABRラダーを使用するのではなく、CAEは各ソース動画を分析し、コンテンツごとにカスタムエンコーディングラダー（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CAEは、コンテンツの視聴に使用される配信ネットワークやデバイスに関連する制約も考慮します。CAEは、すべてのタイトルで一貫した品質レベルを維持しながら、必要なレンディションの数、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。

CAEを使用してアセットを最適化することで、大幅なコスト削減が可能になり、公開期間が長くなるほど、また視聴者数が増えるほど、その効果は高まります。しかし、ストリーミング事業者にとって、コスト削減は唯一の原動力ではありません。視聴者のエンゲージメントが高いことは非常に重要であり、QoE障害ほど視聴者のエンゲージメントに悪影響を与えるものはほとんどありません。

コンテキストアウェアエンコーディングの利点

コンテキストアウェアエンコーディングは、CDN配信コストに複数のメリットをもたらします。

• 帯域幅の効率的な利用を促進し、データトラフィックを削減してコストを削減。
• 各メディアのABRラダーを最適化することで、ストレージ要件を低減。
• より少ないディスクリートバリアントとコンテンツに合わせた圧縮設定により、より効率的なキャッシュを生成（これにより、知覚される画質が向上し、ロード時間が短縮され、スムーズな再生が可能になります）。

これらは実際にテストし、定量化できるメリットです。以下は、自社のOTTサービスでCAEの利点をテストするために行った手順です。

• 標準的なエンコーディングプロファイルで新しいコンテンツを取り込む
  • 資産保管要件ごとの測定
  • 視聴者ビューとビューあたりの平均ビットレートの測定
  • QoEパフォーマンスの測定
  • オーディエンスのエンゲージメント・スコアを測定
• 30日間のストリーミング使用後、CAEに最適化されたインジェスト・プロファイルでコンテンツ・ライブラリを再処理
  • ABRラダーの違いを識別
  • ストレージコスト、ストリーミングレート、QOEパフォーマンス、視聴者エンゲージメントの違いを定量化
• 影響を計算し、結論をまとめる

コンテキストアウェアエンコーディングの実装

PlayTV は、Brigtcoveが提供する動画に特化した OTT ストリーミングサービスで、ウェブ、モバイル、CTV アプリで利用できます。

PlayTVでCAEをテストするために、まず再処理に最適なアセットを特定しました。どのアセットが視聴（ひいてはコスト）を促進しているかを分析し、それらのアセットに対する視聴者のエンゲージメントを測定しました。QoE Insightsを使用して、標準エンコーディングラダーが視聴者にどのように配信され、QoE障害が視聴者にどのような影響を与えたかのスナップショットを作成しました。

再処理後、アダプティブ・ビットレート（ABR）ストリーミング構成では、以下のような変化が見られました。

当初、アセットABRラダーには7つのバリエーションがあり、合計10.4Mbpsの帯域幅が必要でした。CAEにより、さまざまなアセットタイプで作成されるレンディションの組み合わせが変更され、5つのバリアントで5Mbpsしか必要としなくなりました。シーンの複雑さやその他の属性によって、わずかに高いアセットもあれば、わずかに低いアセットもありました。しかし、素材に共通性があることから、前述のラダーは再処理されたほとんどのアセットの典型的なものでした。

コンテキストアウェアエンコーディングの結果

ストレージコスト

CAEの導入はストレージコストに大きな影響を与えました。典型的なアセットストレージ要件は、4.5GB/時間から約2.1GB/時間に削減されました。その結果、コンテンツ1時間あたりのコストは0.363ドルから約0.173ドルに下がり、ストレージコストは推定52%削減されました。

ストリーミングコスト

QoE Insightsは、視聴者全体でデバイス別に配信されたストリームのバリエーションに関する詳細なレポートを提供しました。このデータにより、視聴者に到達するために必要なストリーミング帯域幅と、どのレンディションが帯域幅の消費を引き起こしているかを明確に把握することができました。

上のグラフは、CAEが標準のラダーよりも540pより小さいストリームバリアントをより頻繁に配信したことを強調しています。この結果、ストリーミング帯域幅の使用率が約20%削減されました。

もちろん、より多くの視聴者が低解像度のバリアントでより多くの時間を費やすことで、QoEが損なわれる可能性はあります。当初は直感に反すると思われるかもしれませんが、CAEはコンテンツに対してより優れた圧縮戦略を適用し、ビットを無駄にしないエンコーディング設定を実現しました。CAEは、特定の解像度をターゲットとしながらも、高品質のストリームを提供するのに十分なビットレートを適用していないストリームバリアントを排除しました。QoEの詳細を調べると、CAEのストリームバリアントが一貫して優れた視聴体験を提供しているという明確なパターンが浮かび上がりました。

QoEパフォーマンス

QoE Insightsでは、CAE適用後に視聴者の全体的なエクスペリエンスが大幅に向上したことを検証する詳細な情報が提供されました。以下は、CAE適用前と適用後のサンプル期間の集計詳細を強調するサマリービューです。

QoEパフォーマンスサマリー - CAE最適化前

QoEパフォーマンスサマリー - CAE最適化後

その結果、最もインパクトのあるQoE測定では、CAEストリームバリアントが全体的に優れた体験を提供することがわかりました。

動画開始時間と再バッファリング率が劇的に改善され、効率が向上したため、プレーヤーが最初のフレームに到達するのが速くなりました。CAE ストリーム バリアントは、ローカル プレーヤ バッファにロードするセグメントをより小さくする必要があるため、キャッシュの使用率が向上し、ペイロード サイズが小さくなります。

アップスケール時間は、プレーヤーがディスプレイデバイスの最大解像度よりも低い解像度のストリームバリアントを要求している時間を測定します。アップスケール時間のわずかな増加は、予想された動作と一致しています。CAE に最適化された ABR ラダーに接続する場合、プレーヤーには、QoE を圧倒的に破壊するリバッファリングイベントを防止するためのより良いオプションがあります。

研究によると、QoEの障害は視聴者のエンゲージメントに大きな影響を与えます。これは、QoE Insightsでエンゲージメントファネルの詳細を見るとはっきりとわかります。例えば、下の画像は、動画開始時間と、エンゲージした視聴者としてカウントされる前の離脱の可能性の関係を示しています。

総再生リクエスト4,092件のうち、動画開始時間が6秒を超えた場合、エンゲージ視聴者になったのはわずか164件（4%）でした。一方、動画開始時間が2秒未満の場合は、987件（24%）がエンゲージ視聴者となりました。動画開始時間を改善するだけで、エンゲージ視聴者は600%以上増加します。

QoEの障害は、視聴者のエンゲージメントに大きな影響を与えます。CAEはコスト削減だけでなく、QoEパフォーマンスの向上を通じて視聴者のエンゲージメントを促進します。

コンテキストアウェアエンコーディングの概要

コンテキストアウェアエンコーディングは、アセットあたりのバリアントの数を減らし、シーンの複雑さや視聴者のコンテキストに基づいてバリアントを最適化するなど、数多くの利点を提供します。しかし、私たち自身のOTTサービスでテストした結果、これらの利点は定量的で否定できないものでした。

• 保管コストを52%削減
• ストリーミングコストを25％削減
• 動画のロード時間が44%高速化
• 28%リバッファリングが減少
• イベントのストールが10％減

Brightcove の PlayTV のような小規模な OTT サービスでは、CAE を採用することで、運用を複雑にすることなくコスト削減を実現できました。ストリーミングとストレージのコストを合わせて 32% 節約できると推定されるため、すべての新しいアセットと人気のある古いアセットにデフォルトのインジェスト プロファイルとして導入されました。

コンテキストアウェアエンコーディングの節約

この節約効果を十分に理解するため、Brightcoveがサポートする中堅メディア企業を平均化し、モデルを構築しました。モデルメディア企業には、合計 12,400時間の動画コンテンツに相当する、14,000の公開アセットがあります。毎月、視聴者は約 1,200,000時間のストリーミングコンテンツを消費しています。この推定ストリーミングフットプリントは、コンテキストアウェアエンコーディングを採用することにより、大きな影響を受けます。

これらの数字に標準的なストレージとCDNのレートを適用すると、CAEがモデルユーザーに提供している節約額の合計を見積もることができます。

当社がモデル化した「典型的な中堅メディア企業」は、CAEインジェスト戦略を導入することで、大幅なコスト削減を実現できます。モデル化されたデータと測定されたパフォーマンス指標を使用すると、このお客様は年間約154,000ドルを節約し、より熱心な視聴者を獲得することができます。

コスト削減と体験の質のバランスを追求する上で、コンテキストアウェアエンコーディングは、コスト削減で優れたストリーミング体験を提供できる堅牢なソリューションです。CAEによって削減できるコストを見積もるには、CAE Calculatorをご利用ください。