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AKIBA.AWS 第4回 基礎編 動画配信入門「放送・デジタルメディアを支えるAWS 〜re:Invent 2017以前・以後〜」

Seigo Watanabe
January 25, 2018
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AKIBA.AWS 第4回 基礎編 動画配信入門「放送・デジタルメディアを支えるAWS 〜re:Invent 2017以前・以後〜」

コンテンツ制作から配信まで、放送・映像業界があつかう全ての工程で AWS は活用されています。
2017年11月開催の InterBEE 2017、AWS のブースではその概要が語られていました。
その半月後、re:Invent 2017 にて発表された様々なアップデートはそれらにどのような影響をもたらすか、現状を概説しつつ今後を予想してみます。

Seigo Watanabe

January 25, 2018
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Transcript

  1. ⾃⼰紹介  渡辺聖剛 - クラスメソッド '17/01⼊社 - AWS事業部 オペチー所属 -

    AWS認定取得 - re:Invent 参加回数 : 1回 (2017) - Echoの招待 : 未着 - インフラエンジニア歴 : 2x年 - 放送業界との関わり - 局常駐で送出系システム運⽤ : 5年 - 学⽣アルバイト・サークル : 4年 - 独⾃研究 : 2x年
  2. - 動き出したIPライブ伝送制作の現状と展望 - CDN最新動向 - インターネット放送を⽀えるAkamaiプラットフォーム - クラウドファースト時代のCDN ―Amazon CloudFront

    - 放送局が取り組む純国産CDN - CDNをマルチで活⽤︕コストと品質を最適化するマルチ CDNの最新動向 Inter BEE 2017 基調講演  - 4K・8K実⽤放送に向けて - 配信新時代 〜キー局とプラットフォーム〜 - Society5.0で変わる新しいメディア体験 - ⼈とロボットとの共存から⽣まれる新しいメディア体験 - 旅の感動を伝える・⽣み出す新しいメディア体験 - ショッピングを媒介にする新たなメディア体験 - 2020年の放送と通信連携サービスを考える - 視聴環境の変化に対応した放送サービスの⾼度化に向け て - 2020年の放送と通信連携サービスを考える - ⼈⼯知能とともに進化する放送局 - 映像の未来 〜感情、創作、消費〜 - 放送局が⼈⼯知能を徹底活⽤するためには ※ http://www.inter-bee.com/ja/forvisitors/conference/forum_1.html
  3. Inter BEE 2017 特別講演7 (SP-164)  - メディア業界におけるクラウドファーストの実践 - AWSの⼒で価値創造にドライブをかける︕IMAGICA

    R&D グループの取り組み - 世界初 Jリーグ クラウドメディアセンターの全貌 - Amazon Pollyが命を救う。AIが⽣んだ、次世代ラジオ放送 ※ http://www.inter-bee.com/ja/forvisitors/conference/forum_2.html
  4. Amazon Pollyが命を救う。AIが⽣んだ、次世代ラジオ放送  ※ https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/20171115-awssolutiondays-aiml-sessiondoc/20171115-1400-awssolutiondays-aiml-fmwakayama.pdf ÙüaÚď"ûIčóAWSæ ñāöď_|ïĂïóØ Amazon Polly Amazon

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 Cognito >L>Q  MySQL Javascript SDK & SMTP RYV Listeners Authentication / Authorization  SSML Parse DB  GYE  7 PHP
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    ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf ϝσΟΞαϓϥΠνΣʔϯ
  6. Inter BEE 2017  - 正式名称 : (第53回)2017年国際放送機器展 - International

    Broadcast Equipment Exhibition 2017 - 主催 : ⼀般社団法⼈ 電⼦情報技術産業協会 - 「映像と放送と通信のプロフェッショナル展」
  7. Inter BEE 2017 の⾒所  - 放送⽤機器・設備の 8K 対応
 -

    映像の⾼付加価値化
 - クラウド技術の活⽤ ※ݸਓͷײ૝Ͱ͢
  8. Inter BEE 2017 の⾒所(cont.)  - 放送⽤機器・設備の 8K 対応
 →

    4K,8K 対応による⾼速・⼤容量化への要求 - 映像の⾼付加価値化
 → 素材の多様化、映像・動画コンテンツの多⽬的利⽤ - クラウド技術の活⽤
 → 機能のクラウド集約・地理に縛られないワークフロー ※ݸਓͷײ૝Ͱ͢ → ߴ଎ճઢɺେ༰ྔετϨʔδɺߴίϯϐϡʔςΟϯάੑೳ → ߴੑೳ͔ͭॊೈͳίϯϐϡʔςΟϯάɺࣗಈԽ(AI) → େ༰ྔετϨʔδɺߴੑೳΫϥ΢υσεΫτοϓɺ ɹ ೝূೝՄɾ؅ཧɾηΩϡϦςΟ
  9. 8Kってどれだけ⼤変なの  - 画素数が単純に 16倍+(フルHD -> 8K) - ⾊空間の拡⼤、HDR(10bit ->

    12bit) - ⾼fps対応(30fps -> 最⼤120fps) - 未圧縮状態で「従来⽐ 32〜96倍」らしい - 伝送帯域、ストレージ、メモリ - 圧縮コーデックの負荷向上(H.264(AVC) -> H.265(HEVC)) - CPU / GPU / SoC - 環境の変化 - DRM、著作権保護技術の⾼度化 - 多チャンネル素材 -> 最終出⼒チャネルの拡⼤
  10. AIの適応分野と重要性、あるいは何が期待されているか  - 素材の⾃動解析・タグ付け - 映っているものの⾃動判別、タグ・メタデータ作成 - 視聴者投稿動画の⼀次チェック(公序良俗的な判断など) - ⾳声の書き起こし、⾃動翻訳

    - 制作補助 - コンテンツの⾃動⽣成・編集 - 素材の加⼯ - ⽩⿊素材の着⾊、⼈物の顔を認識して⾃動的にモザイクをかける - 出演者としてのAI - 圧縮アルゴリズムへの適応・帯域制御や圧縮率向上 - 評判の分析 - 顧客分類、リコメンデーション - 感情分析、チャーン分析(顧客離れ分析)
  11. ίϯςϯπऔಘ  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf ίϯςϯπऔಘ 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* %".ΞʔΧΠϒ ϙετϓϩμΫγϣϯ

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 Ϋϥ΢υʹอଘ - ө૾ૉࡐΛޮ཰Α͘AWSʹड͚౉͢ - VPC(Peering,PrivateLink),VPN - Direct Connect - Snowball,Snowball Edge - S3 Transfer Acceleration - IAM(Federation,Cognito)
  12. %". %JHJUBM"TTFU.BOBHFNFOU ΞʔΧΠϒ  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf πऔಘ 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"*

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 ίϯςϯπΛηΩϡΞʹసૹ - ετϨʔδ - S3(S3 Select) - Glacier(Glacier Select) - ؅ཧ - EC2(ECS,Fargate),Lambda - DB(RDS,DynamoDB,Neptune) - VPC(Peering,PrivateLink),VPN - Rekognition Video
  13. ϝσΟΞαϓϥΠνΣʔϯ  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* %".ΞʔΧΠϒ ϓϨΠΞ΢τɹɹɹɹ ϝσΟΞαϓϥΠνΣʔϯ

    - ඼࣭؅ཧ(QC) / τϥϯείʔυ / 
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 ҆ՁͰબ୒ࢶͷଟ͍Ծ૝αʔό - Elastic Transcoder - StepFunctions - KMS - EC2(ECS,Fargate),Lambda - VPC(Peering,PrivateLink),VPN - S3(S3 Select)
  14. ੍࡞ˍϙετϓϩμΫγϣϯ  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf ίϯςϯπऔಘ 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* %".ΞʔΧΠϒ ϙετϓϩμΫγϣϯ

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 Ϋϥ΢υ্ͰՔಇ - AWSͷϦιʔεΛ׆༻ͨ͠ө૾੍࡞ - VPC(Peering,PrivateLink),VPN - Direct Connect - WorkSpaces - EC2(ECS,Fargate),Lambda - S3(S3 Select)
  15. ૹग़ ϓϨΠΞ΢τ ύϒϦογϯά  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* ϓϨΠΞ΢τɹɹɹɹ

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  16. *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"*  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* ϓϨΠΞ΢τɹɹɹɹ - ෼ੳج൫Λ׆༻͠ࢹௌऀσʔλΛ෼ੳ


    ޿ࠂ΍Ϩίϝϯυɺ඼࣭޲্ʹ׆༻ - αʔϏε඼࣭ͷ޲্ͱΦʔτϝʔγϣϯ - EC2(ECS,Fargate),Lambda - GPU - VPC(Peering,PrivateLink),VPN - Kinesis,Kinesis Video Streams - ES(Kibana),EMR,QuickSight - RDS,Redshift,Neptune - Athena - S3 - Rekognition,Rekognition Video - ML,SageMaker - IoT - Transcribe,Translate,Comprehend
  17. .FEJBܑఋ  ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf - MediaConvert - ಈըม׵αʔϏε - MediaLive

    - ϥΠϒಈըॲཧαʔϏε - MediaPackage - ৴པੑͷߴ͍ಈըͷ࡞੒ͱอޢ - MediaStore - ϝσΟΞ޲͚ʹ࠷దԽ͞ΕͨετϨʔδαʔϏε - MediaTailor - ϏσΦετϦʔϜʹλʔήοτ޿ࠂΛݸผʹܝࡌ
  18. 055 ύϒϦογϯά *P5Ϗοάσʔλ෼ੳ"* %".ΞʔΧΠϒ ϙετϓϩμΫγϣϯ ϝσΟΞαϓϥΠνΣʔϯ ϓϨΠΞ΢τɹɹɹɹ ίϯςϯπऔಘ .FEJBܑఋ 

    ※ https://d1.awsstatic.com/whitepapers/Analytics/ME%20Advanced%20Analytics%20on%20AWS.pdf MediaConvert MediaLive MediaPackage MediaStore MediaTailor
  19. ≫素材の多種多様化、映像・動画コンテンツの多⽬的利⽤  - AI,分析 - Kinesis Video Streams, Neptune -

    コンピューティング/ネットワーク能⼒向上 - Transcribe, Translate - Rekognition Video, SageMaker, Comprehend - 多⽬的利⽤ - AppSync - Time Sync Service(時刻同期) - MediaLive, MediaPackage, MediaTailor - Sumerian? Alexa?
  20. ≫地理に縛られないワークフロー  - クラウドデスクトップ - EC2(GPU) + NICE DCV (Desktop

    Cloud Visualization) - EC2(GPU) + EDIUS Pro 9 (2018〜) - クラウド内ネットワーク - VPC Peering, PrivateLink - 認証・認可・セキュリティ - Single Sign-on (SSO) - GuardDuty