ABEMA を次のフェーズへ進化させる技術への取り組み
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The presentation illustrates efforts ABEMA has made and is going to make in terms of http streaming, content delivery, and ad technology.
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ABEMA を次のフェーズへ進化させる技術への取り組み
- 1. ABEMA を次のフェーズへ 進化させる技術への取り組み 株式会社サイバーエージェント 五藤佑典 - 2020.09.03 東海地区電気・電子・情報関係学会連合大会招待講演-
- 2. 五藤 佑典 YUSUKE GOTO https://ygoto3.com/ @ygoto3_ ● California State University, San Bernardino グラフィックデザイン専攻 ● ソフトウェアエンジニア @ サイバーエージェント ● ABEMA 開発本部 ○ New Device チーム あらゆるデバイスにAbemaTV を展開するための技術を提供するチーム ○ Streaming Client チーム AbemaTV の再生品質を軸にUX エンジニアリングにコミットするチーム ○ 動画技術エバンジェリスト 世界各国に足を運び動画技術に関する情報をキャッチアップし、 社内外の動画サービスの発展に貢献するロール ○ DesignOps 推進バックエンド 大規模組織でスケールできるプロダクトデザイン開発組織を構築する活動
- 3. in Video Technology and Product Design
- 6. すべて無料 オリジナル番組をはじめ、アニメやドラマ、音 楽、スポーツなど、すべて無料で提供してい ます。 100% プロコンテンツ サイバーエージェントとテレビ朝日のそれぞ れの強みを活 かした制作体制で高品質のコ ンテンツを拡充しています。 完全編成型 24 時間 365 日配信で、いつでもテレビを見る ような感覚で楽しむことができます。 多彩なラインナップ オリジナルの生放送や、ドラマ、ニュース、ア ニメ、スポーツなど約 20 チャンネルを取り揃 えています。
- 9. ベーシック ABEMA プレミアム 無料コンテンツ 無料コンテンツ 有料コンテンツ 有料コンテンツ 追っかけ再生 追っかけ再生 動画ダウンロード 動画ダウンロード 見逃しコメント 見逃しコメント ABEMA プレミアム
- 12. アジェンダ 1. ストリーミングを進化させる技術 2. コンテンツデリバリーを進化させる技術 3. 広告を進化させる技術
- 13. ストリーミング
- 14. ABEMA のストリーミングの特徴 2 つのストリーミングプロトコル 2 つのメディアフォーマット 20 以上のサポートプラットフォーム HTTP Live Streaming MPEG-DASH MPEG-2 TS fragmented MP4 ...
- 15. 20 以上のサポートプラットフォーム ● iPhone ● iPad ● Apple TV ● Android Smartphone ● Android Tablet ● Android TV ● Fire Tablet ● Amazon Fire TV ● Google Chrome ● Mozilla Firefox ● Internet Explorer ● Microsoft Edge ● Apple Safari ● Google Chromecast ● Google Daydream View ● Amazon Echo ● LINE Clova Desk ● SONY BRAVIA ● Panasonic VIERA ● TOSHIBA REGZA ● LEOPALACE21 Life Stick ● CCCAIR Air Stick ● ...
- 16. 2016.04 開局当時はシンプルに始まった 1 つのストリーミングプロトコル 1 つのメディアフォーマット 3 つのサポートプラットフォーム HTTP Live Streaming MPEG-2 TS iOS / Android / Web
- 18. 全てのデバイスは MPEG-2 TS を再生 PAT PMT Video Audio Video Audio Video Audio ts
- 19. 2017.02 DRM サポート より高い保護水準を求められるコンテンツの配信に対応 ● 保護水準はハリウッドスタジオの要求にも耐え得るもの
- 20. DRM のサポートはシンプルだった ABEMA のストリームに 複雑性をもたらした
- 22. HLS の DRM サポート状況（当時）
- 23. MPEG-2 TS の DRM サポート状況
- 24. HLS と MPEG-2 TS だけの配信では 全てのプラットフォームで 基準を満たした DRM 配信ができない HLS + TS
- 25. MPEG-DASH to the Rescue
- 27. HLS 1080p m3u8 720p m3u8 480p m3u8 480p ts 720p ts 1080p ts 480p ts 720p ts 1080p ts 480p ts 720p ts 1080p ts Master m3u8
- 28. MPEG-DASH Manifest mpd 480p m4s 720p m4s 1080p m4s 480p m4s 720p m4s 1080p m4s 480p m4s 720p m4s 1080p m4s audio-low m4s audio-high m4s audio-low m4s audio-high m4s audio-low m4s audio-high m4s
- 30. MPEG-DASH <SegmentTemplate timescale="90000" media="video/$RepresentationID$/$Time$.mp4" initialization="video/$RepresentationID$/init.mp4"> <SegmentTimeline> <S d="720000" t="9360000"></S> <S d="810000"></S> <S d="540000"></S> </SegmentTimeline> </SegmentTemplate> mpd
- 31. HLS / MPEG-DASH Encoded files Transcoder HLS ingest Virtual manifests Manifest playout
- 32. DRM のサポートはシンプルだった ABEMA のストリームに 複雑性をもたらした
- 33. HTTP ストリーミングの遅延 Shoot Encode Frames Segment Playback Buffer
- 34. 低遅延化のトレードオフ High quality Low latencyHigh Scalability
- 35. 低遅延化のトレードオフ High quality Low latencyHigh Scalability
- 36. 低遅延化のトレードオフ High quality Low latencyHigh Scalability
- 37. 低遅延化のトレードオフ High quality Low latencyHigh Scalability
- 38. ABEMA は低遅延化に向き合うべきか テレビの置き換え = 社会インフラとして 多くの人に届ける プロコンテンツを扱っている ライブイベントやニュースなど リアルタイムであることに価値がある High scalability High quality Low latency ?
- 39. ABEMA は低遅延化に向き合うべきか テレビの置き換え = 社会インフラとして 多くの人に届ける プロコンテンツを扱っている ライブイベントやニュースなど リアルタイムであることに価値がある High scalability High quality Low latency
- 40. ABEMA は低遅延化に向き合うべきか テレビの置き換え = 社会インフラとして 多くの人に届ける プロコンテンツを扱っている ライブイベントやニュースなど リアルタイムであることに価値がある High scalability High quality Low latency コンテンツやよって重きが異なる
- 42. 一般的な HTTP ストリーミングの低遅延化手法 ● セグメント長短縮 ● B フレーム不使用 ● バッファー長短縮 ● CMAF チャンク
- 44. CMAF チャンク mdatmoof mdatmoof mdatmoof mdatmoofmdatmoof moof mdat 同じサンプルを複数の CMAF チャンクに CMAF チャンク CMAF チャンク CMAF チャンク CMAF チャンク CMAF チャンク
- 45. CMAF チャンク mdatmoof mdatmoof mdatmoof mdatmoofmdatmoof moof mdat 同じサンプルを複数の CMAF チャンクに Encode flush Encode flush Encode flush Encode flush
- 46. CMAF チャンク mdatmoof mdatmoof mdatmoof mdatmoofmdatmoof moof mdat 同じサンプルを複数の CMAF チャンクに Encode flush Encode flush Encode flush Encode flush LL-HLS や LL-DASH などの低遅延ソリューションも CMAF チャンクベース
- 47. ABEMA のセグメントファイルフォーマット ● CMAF に対応するためには、エンコーダーからプレイヤーまで対応が必要 ● 既存コンテンツの再パッケージングも必要 ※ABEMA Playout の仕組み上の制約 ts m4s
- 48. ABEMA のセグメントファイルフォーマット ● CMAF に対応するためには、エンコーダーからプレイヤーまで対応が必要 ● 既存コンテンツの再パッケージングも必要 ※ABEMA Playout の仕組み上の制約 ts m4s 高コスト
- 49. ABEMA News の低遅延化のアプローチ ● セグメント長の短縮 ○ 4 秒セグメント → 1 秒セグメント ● インジェスト方式の変更 ○ Pull 型インジェスト → Push 型インジェスト ● まずは HLS から ○ 対応パッケージングを両方に実装するのは大変
- 50. ABEMA News の低遅延化のアプローチ ● セグメント長の短縮 ○ 4 秒セグメント → 1 秒セグメント ● インジェスト方式の変更 ○ Pull 型インジェスト → Push 型インジェスト ● まずは HLS から ○ 対応パッケージングを両方に実装するのは大変 約 15 秒の遅延短縮に成功
- 54. 低遅延ストリームのカナリアリリース ● Feature Toggle - Bucketeer ● Real User Monitoring - YOUBORA
- 55. 低遅延ストリームのフォールバック ユーザーがアプリケーション使用中に x 秒内に ● リバッファリング ● 再生エラー が y 回発生したら自動フォールバック 致命的な視聴体験の低下を回避しながらリリース
- 56. 低遅延ストリームのモニタリング オリジナルストリームからの通常の偏差を見て 著しく低下している場合は 視聴体験を悪化させている判断 監視メトリクス ● リバッファー率 ● 再生時エラー率 トグルオフ
- 57. コンテンツデリバリー
- 58. 2016.04 開局当時 CDN Devices Manifest Request Segment Request Segment Request ユーザーごとにマニフェストを処理 ● ユーザーやデバイス別に CM やフィラーを切り替えられる設計 Origin
- 60. マニフェストデリバリーに CDN 導入 ユーザーやデバイスごとに出し分け → グループごとに出し分け ● デバイスタイプ ● DRM タイプ ● コーデックタイプ グループごとにキャッシュが可能に
- 61. オリジントラフィック削減 CDN Devices Manifest request w/ types query Segment requestSegment request Manifest request Origin
- 65. IPv6/IPv4 比較 IPv6 の導入は本当にユーザーの通信を改善したのか？ ● Average Bitrate ○ Linear : 18％↑ ○ VOD : 5％↑ ● Exit Before Video Starts ○ Linear : 2.8％↓ ○ VOD : 3.4％↓ ● Play failure % ○ VOD : 90％↓ RUM でモニタリング
- 67. The Cedexis Methodology 参照 ● Availability ○ Availability also known as 'cold start probes' are intended to allow media organizations to warm the caching services from the provider. Although there is a measurement value associated with this probe, at a high level, the availability probe can be used by a media organization to determine whether the provider is available or not. ● RTT/Latency/TTFB ○ This is the time for a single packet to be returned in response to an HTTP request. (ResponseStart - RequestStart) using the Resource Timing API provides this metric. ● Throughput ○ The throughput is measured (kilobits per second) for an entire request and response based on a large-test object download. File size (kilobytes) * 8 / (responseEnd - requestStart) using the Resource Timing API. https://blogs.akamai.com/2019/10/akamai-outlook-optimizing-edge-delivery-performance-and-monitoring.html
- 68. The Cedexis Methodology 参照 ● Availability ○ Availability also known as 'cold start probes' are intended to allow media organizations to warm the caching services from the provider. Although there is a measurement value associated with this probe, at a high level, the availability probe can be used by a media organization to determine whether the provider is available or not. ● RTT/Latency/TTFB ○ This is the time for a single packet to be returned in response to an HTTP request. (ResponseStart - RequestStart) using the Resource Timing API provides this metric. ● Throughput ○ The throughput is measured (kilobits per second) for an entire request and response based on a large-test object download. File size (kilobytes) * 8 / (responseEnd - requestStart) using the Resource Timing API. https://blogs.akamai.com/2019/10/akamai-outlook-optimizing-edge-delivery-performance-and-monitoring.html
- 69. Throughput と RTT の相関 RTT 20ms につき Throughput は 23% 減少する https://www.slideshare.net/vrtsandbox/akamai-caspar-wiegel
- 70. Real User Measurement QoS メトリクス ● Throughput ● RTT セグメント ● CDN ● ISP ● City
- 71. 地域／ISP／CDN セグメントでの デリバリーパフォーマンスの可視化 ● 地域特性とデリバリー方式の最適化 ● 新技術の継続的検証
- 72. 広告
- 73. ABEMA の広告の特徴 さまざまなターゲティングオプション ● デモグラフィック ● OS ● キャリア ● エリア ● 時間 ● チャンネル ● カスタムオーディエンス
- 74. 広告ターゲティングの進化 2016.04 2018.02 2018.07 2020.06 Linear Server-Side Ad Insertion VOD Client-Side Ad Insertion 広告クラスター配信 リニアパーソナライズド広告
- 75. Server-Side Ad Insertion (SSAI) サーバーサイドで広告を挿入する技術 Pros ● 番組と広告の切り替え処理がない ● 全デバイスで広告配信ができる ● 広告ブロックに強い Cons ● パーソナライズド処理の 難易度が高い ● トリックプレイに対する 広告制御の難易度が高い
- 76. Client-Side Ad Insertion (CSAI) クライアントサイドで広告を挿入する技術 Pros ● ターゲティング広告挿入が容易 ● トリックプレイに対する 広告制御が容易 Cons ● 番組と広告の切り替えに 処理が発生する ● デバイスによって実装難易度が 異なる ● 広告ブロックに弱い
- 77. リニアインストリーム広告 SSAI を採用 テレビと同等の品質の広告を配信する ● 広告切り替え時にタイムラグがない ● 全てのデバイスで広告配信
- 78. VOD インストリーム広告 CSAI を採用 トリックプレイに柔軟に対応した広告を配信する ● シークなどのトリックプレイも考慮したフリークエンシー制御が可能 ● ターゲティング広告挿入が容易
- 81. リニアにおけるターゲティング広告の難しさ 番組表に沿ってリアルタイムで番組が配信され、 同じ番組の視聴者は広告ブレークのタイミングが同時 本編 広告 本編 広告 広告ブレークのタイミングに負荷が集中
- 83. 広告クラスター配信 CM チャンスの度に視聴者を特定のクラスターに分類し、 各々に適した広告を配信 本編 広告 B 本編 本編 広告 C 本編 本編 広告 A 本編 クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3
- 84. 広告クラスター配信 Playout CDN Devices Manifest Request w/ Cluster ID Ad Cluster Request Manifest Request Ad Cluster API
- 85. 広告クラスター配信 Playout CDN Devices Manifest Request w/ Cluster ID Ad Cluster Request Manifest Request Ad Cluster API 広告クラスター決定のタイミングは非同期
- 86. 広告クラスター配信 Playout CDN Devices Manifest Request w/ Cluster ID Ad Cluster Request Manifest Request Ad Cluster API クラスターごとにストリームキャッシュ ↓ クラスター分のみオリジン流量増加
- 87. 更なる精度のターゲティングへ クラスターでは表現しきれない変数を組み合わせたターゲティング ● 番組という変数でのターゲティング ● 時間という変数でのターゲティング ● ユーザーという変数でのターゲティング ● デモグラという変数でのターゲティング
- 89. まずは HLS に対応
- 90. リニアパーソナライズド広告 ● ユーザーに最適化した広告を 本編 広告 本編 A B C D A E
- 92. リニアパーソナライズド広告 ● 課題は広告ブレークのタイミングに広告決定の負荷が集中すること 本編 広告 本編 A B C D A E 広告決定のタイミングを分散する
- 93. プリフェッチによる分散 広告ブレーク A 広告ブレーク B IN OUT OUTIN 時間 https://www.akamai.com/us/en/multimedia/documents/white-paper/go-live-white-paper.pdf
- 94. プリフェッチによる分散 広告ブレーク A 広告ブレーク B IN OUT OUTIN 時間 広告ブレーク B プリフェッチ （ペーシング） 広告ブレーク C プリフェッチ （ペーシング） https://www.akamai.com/us/en/multimedia/documents/white-paper/go-live-white-paper.pdf
- 95. プリフェッチによる分散 広告ブレーク A 広告ブレーク B IN OUT OUTIN 時間 広告ブレーク B プリフェッチ （ペーシング） 広告ブレーク C プリフェッチ （ペーシング） 新規ユーザーのプリフェッチの期間 （既存ユーザーのプリフェッチは完了済） https://www.akamai.com/us/en/multimedia/documents/white-paper/go-live-white-paper.pdf
- 96. プリフェッチによる分散 広告ブレーク A 広告ブレーク B IN OUT OUTIN 時間 https://www.akamai.com/us/en/multimedia/documents/white-paper/go-live-white-paper.pdf
- 97. Server-Guided Ad Insertion (SGAI) Hulu が実践している Ad Insertion ソリューション サーバーがユーザーの状態を持つのではなく クライアントが自身の状態に応じて 広告をスティッチ
- 98. Server-Guided Ad Insertion (SGAI) MPEG-DASH Patch Update ● サーバーはスティッチングしない ○ 更新情報をどこに取りに行くかガイドするだけ ○ コンテンツと広告が分離される ● スケーラビリティが高くなる ○ 適切な時間管理を必要とする Nest step: より高可用なパーソナライズド広告へ
- 99. 今後の課題 ● ストリーミング ○ より低遅延な報道 ○ MPEG-DASH の低遅延化 ● コンテンツデリバリー ○ 地域特性とデリバリー方式の最適化 ○ 新技術の継続的検証 ● 広告 ○ MPEG-DASH でのパーソナライズド広告 ○ より高可用なパーソナライズド広告