본 연구는 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원으로 수행되었습니다.

Mobile Video Optimization for Mobile Operators

목 차

1 모바일 인터넷 비디오 트래픽의 폭증
인터넷 트래픽
모바일 인터넷 트래픽
2 OTT 비디오 전달기술과 무선망 환경에서 문제점
HTTP Adaptive Streaming
HTTP Adaptive Streaming의 문제
HTTP Progressive Download
HTTP Progressive Download의 문제
3 Mobile Video Optimization 기술
Video Pacing
Online Transrating/Transcoding
Dynamic Bit Rate Adaptation
4 결 어

Netflix와 YouTube같은 OTT 서비스의 이용자와 트래픽량이 폭증하고 있고 유선 PC 환경뿐 아니라 스마트폰, 태블릿, 노트북 등 모바일 환경으로도 급속히 서비스 커버리지를 넓히고 있다. 본 고에서는 유무선 환경에서의 OTT의 인터넷 비디오 전달 기술을 살펴보고 문제점을 분석한다. Netflix와 같은 유료형 OTT 사업자와 달리 YouTube와 같은 무료형/UCC형 OTT 사업자는 통신 사업자의 Wholesale CDN 서비스를 구매하지 않을 것이고 또한 이미 비디오 최적화 기술이 적용된 HTTP Adaptive Streaming으로 플랫폼을 변경하지도 않을 것이다. 이러한 환경에서 통신사업자내에 모바일 비디오 최적화(Mobile Video Optimization) 기술이 작년부터 이동통신 사업자망에 도입되기 시작하고 있으며 이 기술들에 대해서 개념과 효과를 분석해본다.

2012년 2월 18일
www.netmanias.com
손 장 우 (010-3460-5747, son@netmanias.com)

1. 모바일 인터넷 비디오 트래픽의 폭증

그림 1에 전세계 인터넷 트래픽 증가 예측치와 2011년 미국 인터넷 트래픽 응용별 분포가 나타나 있다. Cisco VNI에 따르면 전세계 인터넷 트래픽은 매년 34%씩 증가하여 2015년에 60 Exabytes per Month에 이르고 2015년 전체 트래픽의 61%가 인터넷 비디오일 것으로 예측하고 있다. 2011년 북미 전체 인터넷 트래픽의 응용별 분포를 보면 BitTorrent가 7.62%에 그치고 HTTP는 17.8%인데 반해 일개 OTT(Over-The-Top) 사업자인 Netflix가 32.7%, 역시 일개 OTT 사업자인 YouTube가 11.3%로 두 회사만 합쳐도 북미 전체 인터넷 트래픽의 43%를 차지한다. 그러니까 북미의 인터넷은 인터넷이 아니라 두 인터넷 비디오 회사의 비디오 트래픽 전달망이 되어 버린 것이다.

그림 1. 인터넷 트래픽 증가 예측치와 2011년 미국 인터넷 트래픽 응용별 분포

OTT 사업자는 초기에는 주로 유선망에 접속된 PC를 대상으로 인터넷 비디오 서비스를 제공해왔는 데 몇 년전 스마트폰의 출현과 함께 모바일 단말로 비디오 서비스 범위를 확장시켰다. 그림 2에 전세계 모바일 인터넷 트래픽 증가 예측치와 2011년 전세계 모바일 인터넷 트래픽 응용별 분포가 나타나 있다. Cisco VNI에 따르면 모바일 인터넷 트래픽은 매년 92%씩 증가하며 2015년에는 전체 트래픽의 66.4%가 모바일 비디오일 것으로 예측하고 있다. 2011년에 전세계 모바일 인터넷 트래픽의 39%가 비디오 스트리밍이며 이중 절반 정도 또 전체 트래픽의 22%가 YouTube이다. 또한 어느 미국의 4G 사업자의 비디오 트래픽 중 49%가 Netflix이고 26%가 YouTube이다. 이미 모바일 인터넷 망도 OTT의 인터넷 비디오 전달망화되고 있는 것이다.

그림 2. 모바일 인터넷 트래픽 증가예측치와 2011년 전세계 모바일인터넷 트래픽 응용별 분포

2장에서는 OTT의 인터넷 비디오 전달 기술을 살펴보고 원래 유선망 PC 환경에서 시작된 OTT의 비디오 전달기술이 그대로 모바일 단말에도 적용되고 있는 데 이 때 발생하는 문제점들에 대해 분석해보고 3장에서는 이에 대한 해결책으로 제시되고 있는 모바일 비디오 최적화 기술에 대해 분석한다.

2. OTT 비디오 전달기술과 무선망 환경에서 문제점

자기 통신망을 소유하고 있지 않아 IP 네트워크 QoS를 제공받을 수 없는 OTT 사업자는 이용자에게 비디오 품질(끊김 없는 화면)을 보장해주기 위해 HTTP PDL (HTTP Progressive Download)이나 HTTP Adaptive Streaming 방식을 사용하고 있다. HTTP Adaptive Streaming은 애초부터 단말과 스트리밍 서버간에 가용대역폭이 가변적인 상황을 전제로 만들어낸 스트리밍 방식이므로 모바일 단말에 적용하는 것이 자연스러운 반면에 HTTP PDL는 비디오 컨텐츠의 인코딩율보다 빠르게 가능한 최대한 빠르게 다운로드 해주는 방식이어서 무선망 환경에서는 단말과 서버간에 가용 대역폭이 높아도 낮아도 가변적이어도 모두 문제가 발생한다.

HTTP Adaptive Streaming : HTTP Adaptive Streaming은 클라이언트가 네트워크 상황-매 청크의 Download Speed-과 단말 상황-단말의 Video Rendering Capability (CPU/RAM 부하상태), 단말의 스크린 해상도, 화면상황(백그라운드 or 풀스크린)-을 고려하여 다음 요청할 청크의 비디오 품질 레벨 (해상도, 인코딩율)을 결정하고 웹서버로 요청한다. 따라서 단말과 서버간에 가용 대역폭이 감소하면 비디오 품질을 낮추고 증가하면 비디오 품질을 높여 가면서 끊김 없는 시청이 가능하다 (망적응성). 즉 HTTP Adaptive Download는 QoE 보장형 기술이다. HTTP Adaptive Streaming은 HTTP PDL와 달리 가용한 최대 대역폭으로 파일 전체를 한번에다운로드받는 것이 아니라 클라이언트가 서버로 2초에 한번씩 지속적으로 청크를 요청하여 받아가기 때문에 딱 보고 있는 만큼의 비디오 파일이 단말로 전달된다(스트리밍). 따라서 정액제여도 통신사업자는 망대역폭 낭비가 없으므로 문제가 없고 종량제이어도 이용자는 시청한 분량만큼만 통신 비용을 지불하면 되므로 억울함이 없다.

HTTP Adaptive Streaming의 문제: 그러나 이 좋은 HTTP Adaptive Streaming도 문제가 있는 데 Adaptive Streaming을 위해 OTT 오리진 서버에 비디오 품질 레벨 수만큼의 트랜스코딩된 비디오 파일을 생성해야 하며 또한 현재는 HSS, HLS, HDS의 서로 다른 포맷으로 패키징을 해야 한다. 예를 들어 한 컨텐츠당 18개 (3 포맷 x 6개 비디오 품질)의 파일을 물리적으로 생성해야 하며 논리적으로는 수천 개의 청크를 관리해야 한다. 따라서 OTT의 비용 (트랜스코딩/패키징 비용, 스토리지 비용)이 크다. Netflix같은 대형 유료 OTT의 경우는 이 것이 가능하지만(Netflix는 Microsoft HTTP Smooth Streaming을 사용함. 또 Netflix는 트랜스코딩과 패키징은 자기가 직접 하지 않고 아마존의 AWS(Amazon Web Service)를 활용함), 소규모 OTT나 특히 YouTube처럼 무료 서비스를 제공하면서 UCC 기반이라 매주 수십만 개의 새로운 동영상이 업로드되는 OTT의 경우 트랜스코딩 및 스토리지 비용이 상대적으로 저렴한 HTTP PDL 방식을 여전히 고수하고 있다.

HTTP Progressive Download: HTTP PDL는 비디오 컨텐츠의 단말로의 전달을 PC에서 일반 데이터 파일을 다운로드(HTTP/TCP)하는 것과 동일하게 취급한다. 스트리밍이 아니고 다운로드이다. 딱 하나 다른 점은 일반적으로 파일을 다운로드할 때는 다운로드가 완료되어야 그 컨텐츠를 볼 수 있는 데 PDL는 비디오 파일을 다운로드하면서 초기 일정량이 다운로드되면 바로 재생에 들어가면서 다운로드를 계속한다는 점이다. 파일을 다운로드할 때의 속도는 서버와 클라이언트간에 가용한 최대 속도(TCP이므로)로 다운로드를 하며 네트워크 상황이 좋으면 비디오의 재생율보다 훨씬 빠른 속도로 다운로드를 받는다(그림 3의 a). 일정량이 채워지고 재생에 들어가면 이후의 패킷 수신은 손실이 있거나 지터가 커도 아무런 문제가 되지 않고 끊김 없는 화면이 제공된다(패킷 손실이 발생해도 화면 재생 전에 TCP로 재전송 받아와도 문제가 안될 만큼 충분한 시간적 여유가 있으므로).
HTTP Adaptive Streaming과 달리 HTTP PDL는 망상황 적응력이 없어(재생 중에 비디오 비트율을 스위칭할 수 없어) 다운로드 속도가 인코딩율보다 빠르면 재생되나 늦으면 로딩이 발생한다. 즉, HTTP PDL는 QoE 보장형 기술이 아니다(복불복). 그래도 유선 액세스망 환경이 이미 광대역화되어 있고 비디오 컨텐츠의 생성 및 운영 비용(트랜스코딩, 스토리지 비용)이 작아서 많은 OTT들이 HTTP PDL 방식을 사용하고 있다.

HTTP Progressive Download의 문제: OTT 사업자들(예, YouTube )이 서비스 단말을 모바일로 확장하면서 모바일 단말로의 비디오 컨텐츠 전달을 유선 PC로 전달하던 HTTP PDL 방식을 그대로 적용하고 있다. 그런데 무선망 환경은 유선망과 달리 단말의 가용대역폭이 지극히 가변적이고 무선 구간 대역폭의 희소성으로 인해 정액제뿐만 아니라 다양한 요금제가 적용되고 있어 HTTP PDL 방식으로 모바일 단말에 비디오를 전달하면 단말과 서버간에 가용 대역폭이 높아도 낮아도 가변적이어도 모두 문제가 발생한다(그림 3).


그림 3. HTTP PDL: 가용 대역폭과 인코딩율

먼저 단말의 가용 대역폭이 높은 상황(그림 3의 a: 비혼잡 시간대 또는 최근 우리나라의 경우처럼 4G LTE 초기 가입자수가 적을 때) 발생하는 문제를 살펴보자. 여러 통계 자료에 따르면 인터넷 비디오의 평균 재생시간은 5분 정도인데 50% 이상의 이용자가 평균적으로 60초 정도 보고 시청을 중단한다(다른 거 볼려고). 단말과 서버간에 가용 대역폭이 충분한 경우에는 60초 이내에 5분 분량의 전체 비디오 파일이 다운로드된다(그림 4).

그림 4. HTTP PDL의 문제점: 대역폭 낭비 이슈

이용자가 가입한 요금제가 정액제 (Sprint 3G, KT 3G)인 경우 가입자는 보지 않은 비디오 분량이 단말에 빨리 다운로드되어도 그 만큼 돈을 더 내는 것이 아니므로 문제가 없지만 통신사업자 입장에서는 아까운 무선 구간 대역폭이 아무 의미없이 낭비되는 것이고 이로 인해 무선망 전체 품질이 떨어지게 된다. 종량제라면 통신사업자가 오히려 좋겠지만 이용자 입장에서는 보지도 않은 비디오 분량에 대한 통신 비용을 통신사업자에게 지불해야 하므로 억울하다(불안해서 보겠나).
다음으로 단말의 가용 대역폭이 낮거나 가변적인 상황(그림 3의 b: 혼잡 시간대 또는 이동 중 음영지역/혼잡지역으로 진입) 발생하는 문제를 살펴보자. OTT가 알 수 있는 이용자 단말 정보(HTTP Header의 User-Agent)는 브라우저 타입/버전, OS 타입/버전, 모바일 단말 모델명이다. 단말의 네트워크 인터페이스 정보, 즉 이 단말이 현재 3G로 인터넷에 접속되어 있는 지, Wi-Fi인지, 4G인지, 유선 이더넷인지 알 수가 없다. 또한 현재 이 단말이 접속되어 있는 네트워크가 혼잡상태인 지, 가용 대역폭이 충분한 상태인지도 알 수 없다. 따라서 단말 상황에 맞는 비디오 품질 레벨 (해상도, 인코딩율)을 결정해서 해당 비디오 파일을 다운로드해줄 수가 없다.
이용자가 비디오를 선택하면 특정 비트율로 인코딩된 비디오 파일 하나 (Single Bit Rate File Download)가 단말로 다운로드되고 다운로드 속도가 인코딩율보다 느리면 로딩이 발생하게 된다. 무선 액세스망은 유선망보다 훨씬 대역폭이 작고 또 가용 대역폭의 변화가 심하여 망 상황에 따라 이용자 화면은 로딩과 재생을 반복하게 된다. HTTP PDL는 이용자가 일단 재생 버튼을 누르면 망 상황에 따라 비디오 비트율을 변경할 방법이 없다. 통계에 따르면 5명 중 4명이 로딩 상태로 들어가면 시청을 포기한다고 한다.


표 1. HTTP Adaptive Streaming과 HTTP PDL의 비교
HTTP Adaptive Streaming
File Format
- Microsoft HSS: ismv
- Apple HLS: ts
- Adobe HDS: f4f
Player
- Microsoft HSS: Silverlight
- Apple HLS: iOS/Quicktime
- Adobe HDS: Flash Player
망 적응성
- 제공 (Adaptive Bit Rate)
QoE
- 끊김 없는 화면을 제공함
Unwatched Video로 인한 무선대역폭 낭비
- 없음 (Streaming)
OTT Cos
- High: Multi-Rate Transcoding, Multi-Protocol Packing, Storage
OTT 오리진 서버
- Microsoft HSS: Microsoft IIS 7.0
- Apple HLS: Web Server
- Adobe HDS: Flash Media Server
통신사업자 망비용
- Low

HTTP PDL
File Format
- FLV, F4V, MP4, MOV, 3GP, ASF, WMV
Player
- Flash Player, Silverlight, Quicktime, NexPlayer, etc.
망 적응성
- 없음
QoE
- 복불복 (망 상황에 따라 다름)
Unwatched Video로 인한 무선대역폭 낭비
- 발생 (다운로드 속도가 인코딩율보다 빠른 경우)
OTT Cos
- Low: YouTube 경우 3-5개의 비디오 파일 (240p, 360p, 480p, 720p, 1080p)
OTT 오리진 서버
- Any Web Server
통신사업자 망비용
- High

Microsoft HTTP Smooth Streaming (HSS)
Apple HTTP Live Streaming (HLS)
Adobe HTTP Dynamic Streaming (HDS)이상에서 살펴본 바와 같이 HTTP PDL는 비디오 컨텐츠의 생성 및 운영 비용(트랜스코딩, 스토리지 비용)이 저렴하여 YouTube를 비롯한 많은 OTT 사업자들이 채택하여 사용하고 있으나 무선망 환경에서는 무선 대역폭 낭비, 과금이슈, 이용자 QoE 이슈 등의 문제를 가지고 있다.

통신사업자 입장에서는 OTT 사업자들이 “Streaming 방식”이라 무선 대역폭낭비 이슈가 없고 “Adaptive 방식”이라 화면이 끊기지 않도록 망 상황에 적응하여 비디오를 전달해주는 HTTP Adaptive Streaming 방식을 사용하길 희망하지만 모든 OTT가 비싼 비용이 소요되는 이 방식을 채택할 지 불투명하고 특히 무료이며 매일 업로드되는 신규 동영상 수가 수십만 개인 YouTube가 HTTP Adaptive Streaming 방식으로 전환할 확률은 필자 판단으로는 없다.

그렇다면 HTTP PDL 방식의 OTT 트래픽을 자사 모바일 네트워크를 통해 이용자에게 전달해주는 통신 사업자 입장에서는 이 OTT 트래픽에 대해 뭔가 가공을 해 무선대역폭 낭비도 없애고 이용자 QoE를 개선시켜주는 기능이 필요하게 되고 이러한 기능들을 모바일 비디오 최적화 (MVO: Mobile Video Optimization) 기술이라고 부른다.

모바일 비디오 최적화 기술은 최근에 상용망에 적용되고 있으며 미국의 경우 2011년에 Sprint와 Verizon Wireless가 MVO 장비를 도입하였다. 다음 장에서는 이 모바일 비디오 최적화 기술에 관해 살펴본다.

3. Mobile Video Optimization 기술

앞 장에서 설명한 바와 같이 현재 모바일 인터넷 비디오 트래픽들은 HTTP PDL 방식과 HTTP Adaptive Streaming 방식으로 단말로 전달되며 HTTP AS은 이미 단말 환경과 네트워크 환경을 고려하여 비디오 재생되는 비트율이 변화하여 로딩 현상을 없애고, 시청시간 내내 2초마다 청크 (2초 어치 비디오 파일) 요청을 서버로 보내 해당 청크를 다운로드 받게 하여 시청한 비디오 분량만큼만 다운로드하게 함으로써 불필요한 무선 대역폭 낭비를 없앤 최적화된 기술이다. 반면에 HTTP PDL는 한번의 요청으로 파일 전체를 다운로드 받고 재생 가능한 분량만큼의 비디오 파일이 단말 버퍼에 도착하면 재생을 시작하는 기술이기 때문에 다운로드 속도가 인코딩율(즉 재생율)보다 빠르면 무선 대역폭 낭비가 발생하고 늦으면 로딩 현상이 발생한다. 따라서 HTTP PDL 방식을 사용하는 OTT의 경우 다운로드 되는 비디오 파일에 대해 통신 사업자 망내에서의 모바일 비디오 최적화(Video Pacing, Online Transrating/Transcoding, Dynamic Bit Rate Adaptation)가 필요하다. 현재 Cisco, Bytemobile, Openwave, Vantrix, Ortiva, Skyfire 등의 벤더들이 MVO 장비를 출시하고 있으며 본 보고서에서는 Cisco와 Bytemobile사의 솔루션 위주로 설명하겠다.

3.1 Video Pacing
Video Pacing은 HTTP PDL의 단점인 무선 대역폭 낭비를 막아 주기 위한 기술로 그 개념과 효과가 그림 5에 나타나 있다. 모바일 네트워크의 GGSN/PGW 상단에 또는 내장형으로 Video Pacing 기능이 있는 Mobile Video Optimization (MVO) 장비를 도입하여 단말과 OTT 오리진 서버간 구간을 단말과 MVO 장비, MVO 장비와 OTT 오리진 서버의 두 구간으로 스플릿시킨다. MVO 장비는 OTT 오리진 서버로부터 최대한 빠르게 다운로드 받아 큐잉을 해놓고 MVO장비가 단말로 전달해줄 때는 해당 비디오 파일의 원래 인코딩율을 자동으로 계산하여 인코딩율로 비디오 파일의 전송율을 Shaping(패킷레벨 쉐이핑임)하여 전달해주는 것이다. 이로 인해 MVO 장비와 단말사이에서는 인코딩율과 다운로드 속도가 같아져 마치 RTSP나 RTMP와 같은 실시간 스트리밍과 같은 효과를 준다.
이용자가 중간에 시청을 중단하면 MVO 장비는 더 이상 비디오 파일을 전달해주지 않으므로 무선 대역폭과 백홀 대역폭의 낭비는 없어지게 된다. MVO는 비디오 파일의 전송율을 조정하는 것이지 비디오 파일 자체는 수정하지 않는다. 즉 원래 OTT 오리진 서버에 있던 비디오 파일이 파일 사이즈가 100MB, 포맷은 FLV, Codec은 H.264, Frame Rate이 30 f/s, 인코딩율이 1Mbps, 해상도가 480p (853x480), 재생시간 10분인 파일이면 단말은 이와 똑 같은 파일을 MVO 장비로부터 전달받는다.

그림 5. Mobile Video Optimization: Video Pacing 개념과 효과

그림 6에 Video Pacing 절차가 나타나 있다. 자세한 세부 절차는 넷매니아즈 기술문서[무선 및 백홀 구간 대역폭 절감을 위한 비디오 최적화 기술 - Video Pacing]를 참조하면 된다.

그림 6. Mobile Video Optimization: Video Pacing 절차

여기서 이슈는 “MVO 장비가 어떻게 Shaping Rate을 정하느냐”이다. MVO 장비는 Shaping Rate의 결정할 때, OTT 오리진 서버와 연동이 없이 DPI를 통해 스스로 Shaping Rate을 결정한다. Cisco의 경우 MVO 장비가 HTTP Response 메시지와 비디오 메타 데이타를 보고 해당 비디오 컨텐츠의 인코딩율을 산출해 낸다. MVO는 DPI를 통해 해당 비디오 컨텐츠의 총 바이트 수와 재생 시간을 읽어 낸 후 해당 비디오 인코딩율을 계산한다.

Encoding Rate = Video File Size / Total Video Duration
Video File Size: HTTP Response Header의 Content Length [Byte]
Total Video Duration: Video Metafile의 Total Duration [Sec]

3.2 Online Transrating/Transcoding
앞에서 기술한 Video Pacing은 원래의 비디오 파일에 수정을 가하지 않고 단지 전달 패턴만 변경해주는 데 반해 Transrating과 Transcoding은 OTT 오리진 서버에 있던 비디오 파일에 수정을 가하여 HTTP Progressive Download 파일의 사이즈를 작게 만들어 백홀망과 무선 구간의 대역폭을 절약하게 해준다.
최근에 도입되고 있는 Mobile Video Optimization 장비는 Online으로 Transrating/Transcoding을 수행하는 데 OTT 오리진 서버에서 이용자 단말로 전달되는 HTTP PDL 파일을 인터셉트하여 실시간으로 가공하여 대역폭을 줄인 후 단말로 전달해준다.
Video Bitrate을 얼마로 줄여줄 것인가-라는 이슈가 있는 데 이는 MVO 장비가 통신사업자 AAA와 연동하여 현재 단말 타입 (iPhone or iPad, 스크린 해상도, 3G or 4G)을 알아내 단말에 맞는 Video Bitrate을 선정한다.
그림 7에 Online Transrating/Transcoding의 개념과 효과가 나타나 있다. 모바일 단말은 iPhone이고 3G 무선 네트워크에 접속되어 있는 상황에서 OTT 오리진 서버로부터 480p (853x480, 1.25Mbps) 파일을 HTTP PDL로 전달받고 있는 상황이다. 이 때 단말과 OTT 오리진 서버간에 가용대역폭이 700Kbps 정도라면 단말은 10분짜리 비디오 파일을 10분내에 다운로드 받지 못한다. 따라서 로딩과 재생이 반복된다. 이 상황에서 MVO 장비가 도입되면 MVO 장비는 이 단말이 iPhone이고 3G임을 알고 480p로 인코딩된 파일을 실시간으로 240p(416x240, 500Kbps)로 변환하여 단말로 전달해주면 단말은 화질은 480p보다 떨어지지만 로딩없이 편안하게 동영상을 시청할 수 있다.

그림 7. Mobile Video Optimization: Online Transrating/Transcoding 개념과 효과

3.3 Dynamic Bit Rate Adaptation
Dynamic Bit Rate Adaptation (DBRA)은 네트워크의 상황에 따라 단말별로 HTTP PDL 비디오 파일의 비트율을 실시간으로 변경시켜 전달해주는 기술이다. 모든 단말에 동일한 비트율로 트랜스코딩된 비디오 파일을 전달해주는 것이 아니라 단말별로 다른 비트율을 적용하므로, 예를 들어 이동 중에 음영 지역/혼잡지역으로 들어간 단말 또는 4G에서 3G로 Hand-off하는 단말은 저품질 비디오 파일을 전달받고 에어 환경이 좋은 단말은 동일 컨텐츠에 대해 고품질의 비디오 파일을 전달받게 된다. 단말별 비트율의 결정은 Cisco의 경우 TCP connection을 모니터링하여 비디오 재생 중 Acked TCP Payload의 바이트수를 RTT로 나눈 값을 샘플링하여 현재 단말의 가용 네트워크 대역폭을 추론해 낸다.
DBRA는 단말과 MVO간에 가용 대역폭을 측정하여 가용 대역폭이 가변적인 모바일 망에서 실시간으로 화질을 낮추거나 높여 로딩없는 편안한 시청을 가능케 해주는 진일보한 기술로 HTTP Adaptive Streaming과 동일한 효과를 준다.

그림 8. Mobile Video Optimization: Dynamic Bit Rate Adaptation 개념과 효과

그림 9에 Dynamic Bit Rate Adaptation 절차가 나타나 있다. 자세한 세부 절차는 넷매니아즈 기술문서 [ ]를 참조하면 된다.

그림 9. Mobile Video Optimization: Dynamic Bit Rate Adaptation 절차

DBRA는 HTTP Adaptive Streaming과 비교될 수 있는 데 둘 다 네트워크 상황이 좋지 않은 경우 고정 비트율을 고집하여 버퍼링이 발생하는 것보다 화질을 떨어트려 끊김 없이 지속적인 시청을 가능해 해주는 QoE(Quality of Experience)기술이다.

두 기술 모두 단말 별로 단말의 상황에 맞는 비디오 품질을 제공받는다는 점은 동일하나 HTTP Adaptive Streaming은 비트율의 변경을 단말이 결정하는 데 반해 Dynamic Bit Rate Adaptation은 네트워크에서 결정한다. 따라서 Microsoft Smooth Streaming을 이용하려면 단말에 Silverlight (Player)이 설치되어 있어야 하고 Adobe의 HTTP Dynamic Streaming을 이용하려면 단말에 Flash Player가 설치되어야 한다. 그런데 iDevice에는 Silverlight과 Flash Player가 지원되지 않으며 Android에도 Silverlight은 설치되지 않아 모든 타입의 단말에서 단일 HTTP Adaptive Streaming 기술을 적용하기가 어렵다. 정 하려면 특정 앱을 누군가 개발하고 이용자는 이를 별도로 설치해야 한다.

그런데 Dynamic Bit Rate Adaptation은 HTTP PDL 기반이고 모든 타입의 모바일 단말은 HTTP PDL를 지원하고 있기 때문에 특별한 단말에 대한 요구사항이 없다. 따라서 OTT는 다양한 단말 타입 (Labtop/SmartPhone/SmartPad, iDevice/Android)에 대해 서로 다른 기술을 적용할 필요가 없다.

또한 Dynamic Bit Rate Adaptation은 하나의 파일에 대해 실시간으로 단말에 맞는 비트율로 실시간으로 트랜스코딩하여 전달하기 때문에 네트워크에서 비디오 품질별로 여러 개의 비디오 파일을 저장하고 있어야 하는 HTTP Adaptive Streaming과 달리 많은 스토리지가 필요없다는 장점을 갖는다.

4. 결 어

OTT의 인터넷 비디오 서비스가 전세계적으로 유행하며 성공을 거두면서 이를 뒷바침해주는 다양한 비디오 전달 기술들이 출현하고 상용망에 적용되고 있다. HTTP PDL 방식이 먼저 출현하였고 현재 주종을 이루고 있으며 몇 년전 출현한 HTTP Adaptive Streaming 방식도 활발하게 적용되고 있다. 두 기술의 속성상 차이로 인해 HTTP Adaptive Streaming은 유료형 OTT (Netflix)들이 채택을 하고 있고 HTTP PDL는 소형 또는 무료형 OTT (YouTube)가 적용하고 있다. 앞으로도 HTTP Adaptive Streaming은 유료형 OTT사업자와 통신사업자 멀티스크린 서비스에서 적극 활용될 것이고 무료이며 UCC 기반 OTT인 YouTube는 HTTP PDL를 계속 사용할 것이다.

통신사업자 측면에서는 Netflix 트래픽과 YouTube 트래픽을 앞으로도 계속 자사 통신망을 통해 이용자들에게 전달해주어야 하는 데, OTT 유형에 따라 다른 방식으로 자사 통신망에서의 OTT 비디오 전달을 최적화(Transit/IP 백본/백홀/무선 구간 비용 최소화, 이용자 QoE 극대화)시켜야 한다.

Netflix와 같은 유료 OTT경우 통신사업자는 자사의 Wholesale CDN 망으로 트래픽을 흡수하여 자사 통신망의 백본 네트워크 비용/Transit 비용을 절감시킬 수 있으며 또 Netflix가 이미 무선망 환경에서 최적화 비디오 기술인 HTTP Adaptive Streaming 방식을 사용하고 있기 때문에 백홀 및 무선 구간에서의 대역폭 낭비 이슈나 QoE 이슈가 없다. 즉, OTT가 통신사업자의 Wholesale CDN 서비스를 구매하고 HTTP Adaptive Streaming 방식으로 비디오를 전달하면 고맙게도 통신 사업자 유무선망 전구간에서 비디오 최적화가 달성된다.

문제는 무료형 OTT라 통신사업자 Wholesale CDN 서비스를 구매하지 않을 꺼고 비디오 전달 기술도 최적화된 기술이 아닌 HTTP PDL 방식을 사용하는 YouTube이다. 즉, 통신사업자망 내부 환경을 전혀 신경 안 쓰고 통신사업자망으로 막 들어오는 막대한 YouTube 트래픽들을 어떻게 처리할 것이냐-이다. 통신사업자는 YouTube에 대해 HTTP Adaptive Streaming으로 바꾸고 우리 회사 Wholesale CDN 서비스를 구매해라-라고 하면 YouTube는 “왜 내가 너한테 맞춰야 되? 니가 나한테 맞춰. 내가 더 커”라고 할 것이다.

따라서 통신 사업자는 YouTube 문제를 YouTube와 상관없이 자기 망내에서 풀어야 한다. 이에 대한 해답으로 Transparent Caching 기술이 제시되고 Level 3, Frontier, MSO 등 상용망에 도입되었다. Transparent Caching은 Wholesale CDN과 같은 효과를 주는 캐싱 기술이어서 통신사업자의 백본 증설 비용 절감 및 Transit 비용 절감의 효과를 준다. 그러나 무선 및 백홀 구간에서의 대역폭 낭비를 막아주거나 망 혼잡상황에서도 끊김 없는 화면을 제공해주는 기술은 아니다.

따라서 Transit 구간과 자사 IP 백본망 구간에서의 트래픽을 줄여준다는 측면에서 최적화 기술인 Transparent Caching 기술 하나만으로 통신사업자망 전구간을 최적화할 수는 없고 “무선 구간과 백홀 구간에서의 발생하는 대역폭 낭비와 망혼잡으로 인한 QoE 저하”를 막아줄 수 있는 기술이 추가적으로 필요한 데 이것이 모바일 비디오 최적화 (Mobile Video Optimization)기술이다. Video Pacing과 Dynamic Bit Rate Adaptation을 대표적인 비디오 최적화 기술로 들 수 있으며 2011년부터 Sprint와 Verizon Wireless 등에 도입되기 시작하고 있다.

향후 인터넷 비디오 전달 기술은 HTTP Adaptive Streaming과 Mobile Video Optimization (HTTP PDL)이 서비스와 시장을 주도해갈 것으로 예상된다.