브라이트코브 CAE 계산기

컨텍스트 인식 인코딩 계산기

컨텍스트 인식 인코딩으로 비용 절감

스트리밍 콘텐츠에 대한 수요가 꾸준히 증가함에 따라 스토리지 및 대역폭 비용도 함께 증가하고 있습니다. 컨텍스트 인식 인코딩(CAE) 기술을 사용하면 이러한 비용을 획기적으로 절감하는 동시에 시청자의 재생 품질을 향상시킬 수 있습니다.

컨텍스트 인식, 콘텐츠별

스트리밍 서비스는 다양한 형태와 규모로 제공됩니다. 어떤 서비스는 시간이 지남에 따라 수만 건의 조회 수가 누적되는 TV 프로그램이나 영화의 대용량 콘텐츠 카탈로그를 스트리밍하기도 하고, 어떤 서비스는 수십 개의 다른 디바이스에서 수많은 시청자가 동시에 시청하는 스포츠 프로그램이나 라이브 스포츠 이벤트를 제공하기도 합니다. 콘텐츠도 다르고, 인코딩도 다르고, 대역폭 사용량도 다릅니다.

그렇다면 CAE가 특정 콘텐츠에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요? 문맥 인식 인코딩 계산기를 사용하여 아이디어를 얻으세요.

어떻게 작동하나요?

CAE 계산기는 강력한 알고리즘을 사용해 각 동영상의 콘텐츠를 분석합니다. 네트워크 연결 상태와 콘텐츠를 소비하는 디바이스 유형을 살펴봄으로써 시청 환경의 맥락을 고려한 다음 최적의 비트레이트 래더를 생성합니다. 이 프로세스는 스트림 품질을 유지하면서 전체 렌더링 수와 각 렌더링의 비트레이트를 최적화하므로 사용 가능한 대역폭에서 더 적은 스토리지, 더 낮은 전송 비용, 더 높은 품질의 동영상을 제공할 수 있습니다.

스트리밍의 효율성 향상

수백 개의 동영상과 수백만 개의 스트림을 관리하는 콘텐츠 소유자에게 CAE는 스토리지와 대역폭 모두에서 상당한 비용 절감 효과를 제공하는 동시에 시청 경험을 실제로 개선합니다. CAE는 개별 동영상의 콘텐츠 복잡성에서 파생된 맞춤형 인코딩 프로필을 생성하여 더 빠르게 시작하고 버퍼링이 적은 고품질 동영상을 제공할 수 있습니다.

컨텍스트 인식 인코딩: 더 나은 쥐덫 구축하기

2015년, 전 세계의 비디오 책임자들은 넷플릭스가 방금 완료하고 라이브러리 전체에 적용한 연구에 놀라움을 금치 못했습니다. 타이틀별 인코딩 최적화 접근 방식은 다음과 같은 분석을 활용했습니다.

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