영화 제작자, 네트워크 엔지니어, 미디어 비즈니스 경영진에 이르기까지 SSIMWAVE 고객들은 세계에서 가장 높은 수준의 표준에 의거하여 일을 합니다. 그 고객들은 최선을 다해 일할 것을 요구하며, 2015년 엔지니어링 성과 에미상(Emmy award)이 보여 주듯이 그 요구 수준에 맞추어서 작업을 합니다. 또한 그 고객들은 그들의 기술 공급업체/파트너들에게도 같은 높은 기준을 요구합니다. SSIMWAVE의 다소 포괄적인 분석 요구에 대해 해당 수준을 맞추는 데이터베이스는 SingleStore뿐입니다.
SSIMWAVE는 독특한 기술과 분석 요구를 가지고 있습니다. SSIMWAVE는 인간의 시각 시스템을 모방하여 소프트웨어가 시청자가 인식하는 비디오 스트림의 품질을 단일 뷰어 점수로 정량화할 수 있게 합니다. 그런 다음 비디오 전송 시스템을 이 점수에 의해 관리되도록 아키텍처링되고, 관리 및 구성할 수 있습니다. 이 점수는 실제 인간이 영상 화질을 인식할 수 있는 것과 밀접한 관련이 있습니다. 이를 통해 SSIMWAVE 사용자는 자원과 인식된 품질 사이에서 타협점(trade-off)에 대한 정보를 자동이나 수동으로 실시간으로 받을 수 있습니다.
SSIMWAVE가 문제를 해결하다
시스코에 따르면, 2017년에 비디오 데이터는 인터넷 트래픽의 73%를 차지했으며, 이는 2022년까지 82%로 증가할 것으로 예상이 된다고 합니다. 최소한의 대역폭 사용과 가능한 최저 비용으로 이 비디오 콘텐츠의 품질을 극대화하는 것은 온라인 세계에서 가장 중요한 엔지니어링, 비즈니스 그리고 사용자 경험 이슈 중 하나입니다.
비디오 품질과 압축의 균형을 유지하는 데 있어 장애물은 압축된 특정 비디오 세그먼트의 품질을 사람만 정확하게 평가한 다음 다른 장치에 표시할 수 있다는 것입니다. 사진을 더욱 복잡하게 만드는 것은 사람들이 비디오 품질을 평가하라는 요청을 받으면 시간이 지남에 따라 다양한 수준의 일관성으로 다른 답변을 제공한다는 사실입니다. 이것은 유용한 평가를 하기 위해 여러 사람으로 구성된 패널이 필요하다는 것을 의미했습니다. 결과적으로 수용 가능한 수준 내에서 데이터를 처리하고 전달하려는 소프트웨어 엔지니어나 운영 담당자는 시청자의 경험에 심각한 영향을 미치지 않으면서도 얼마만큼 충분한지 알 수 있는 신뢰할 수 있고 저렴한 방법이 없었습니다.
SSIMWAVE는 웹사이트에 기술된 자체 SSIMPLUS® 알고리즘으로 다른 곳에서는 찾을 수 없는 기능을 제공해서 이 문제에 대한 해법을 찾은 것으로 보입니다. 이 기업의 기술은 기계 평가와 주관적인 인간 평가 점수 간에 90% 이상의 상관관계를 달성하는 단일 합성 수치로 비디오 품질을 평가합니다. 이 기술을 통해 비디오 전문가들은 원하는 품질 수준을 일관되게 유지하면서 네트워크 자원을 훨씬 더 효율적으로 사용할 수 있습니다.
SSIMWAVE 사용자는 시청자 점수를 제공하도록 구성하여 대역폭을 크게 절감할 수 있습니다. 이 기업의 고객들은 미국과 캐나다에서 가장 큰 IPTV 사업자들을 포함하고 있습니다. 이들의 플랫폼은 북아메리카의 수천만 가입자들의 흐름에 영향을 미치고 있습니다. SingleStore는 이미 Comcast를 고객으로 두는 등 미디어와 통신 분야에서 확고한 위치를 차지하고 있으며, SSIMWAVE가 자체적인 분석 요구에 대해 SingleStore를 고려하는 것은 당연했습니다.
SSIMWAVE의 최첨단 분석 요구
SSIMWAVE의 비즈니스는 결국 모두 숫자에 관한 것입니다. 기업이 완전하고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하기 위해서는 매우 많은 양의 데이터를 저장하고 임시(ad-hoc) 분석 쿼리에 매우 신속하게 응답할 수 있는 고성능 데이터베이스가 필요합니다.
SSIMWAVE는 야심찬 분석 목표를 가지고 있습니다. 종합적인 내부 요구 사항 외에 고객에게 최첨단 분석 기능을 제공해야 합니다.
SSIMWAVE는 새로운 데이터가 유입됨에 따라 기하급수적으로 증가할 데이터 볼륨에 대한 최신 리포팅과 고객 서비스 수준 계약(SLA)을 충족하기 위해 모든 데이터를 보존할 수 있는 기능 모두가 필요합니다.
SingleStore를 선택한 SSIMWAVE
SSIMWAVE는 혁신적인 솔루션을 준비하고 있었습니다. 요구 조건을 가장 충족시킬 것 같은 세 가지 기술을 비교하였습니다.
Apache Druid
Druid는 Java로 작성된 새로운 분석 데이터베이스로 최근 0.13.0 버전을 발표했습니다. Druid는 타임스탬프별로 데이터를 분할합니다. JOIN을 지원하지 않으며 권한 모델이 없습니다.
MariaDB AX
MariaDB AX는 분석에 최적화된 MariaDB(MySQL 포크) 버전입니다. MariaDB AX는 ANSI SQL을 지원하는 컬럼형 스토리지 엔진입니다. 스케일업과 스케일아웃 확장이 모두 가능하며 선도적인 데이터 스트리밍 도구와 함께 사용하도록 최적화되었습니다.
SingleStore
NewSQL 데이터베이스의 선두 주자로서 SingleStore는 스케일업과 스케일아웃 확장을 모두 지원합니다. MariaDB AX를 포함한 많은 다른 솔루션과 달리, SingleStore는 높은 수준의 성능으로 로우스토어와 컬럼스토어를 모두 완전히 지원합니다. SingleStore는 실시간 분석과 예측 분석에 널리 사용되고 있습니다.
데이터베이스 평가는 SSIMWAVE의 기술 책임자인 피터(Peter Olijnyk)에 의해 주도되었습니다. 피터는 록 밴드에서의 기타 연주에 대한 열정과 함께 소프트웨어 개발자, 건축가, 엔지니어링 리더로서 20년의 경험을 가지고 있습니다.
SSIMWAVE의 피터와 그의 팀은 다음과 같은 고려 사항을 통해 비교적 쉽게 SingleStore를 선택했습니다.
확장성
SSIMWAVE는 비즈니스의 요구에 따라 언제라도 중단 없이 대규모 확장이 가능한 완벽한 데이터베이스가 필요합니다. SingleStore의 분산형 아키텍처는 이런 요구에 적합합니다.
성능
SSIMWAVE는 자체적인 내부 요구뿐 아니라 SSIMWAVE 데이터 아키텍처를 사용할 고객을 위해 고 성능을 필요로 합니다.
설치의 용이성
SSIMWAVE는 SingleStore의 문서를 사용하여 몇 시간 만에 첫 번째 클러스터를 쉽게 실행할 수 있었습니다. 이러한 손쉬운 설치와 이해는 SSIMWAVE 고객들에게까지 확대될 것입니다.
표준 SQL 쿼리
SSIMWAVE에는 신속하고 응답성이 뛰어난 표준SQL 쿼리를 지원하는 타사 툴과의 통합 툴이 필요합니다.
Rowstore와 Columnstore 지원
현재 내부의 활용 사례는 99%가 컬럼스토어이지만, SSIMWAVE는 향후 로우스토어 사용사례를 만들고자 합니다.
데이터 스트리밍 아키텍처 지원
SingleStore는 정확히 한 번(exactly-once) 업데이트 지원을 포함하는 선도적인 스트림 처리 소프트웨어 플랫폼(Kafka등)들과 원활하게 동작합니다. SingleStore의 장점은 확장이 가능하여 매우 높은 수준의 성능을 제공한다는 것입니다.
광범위한 통합
SingleStore는 MySQL 와이어 프로토콜과 기타 표준 인터페이스를 포함한 광범위한 통합을 지원합니다. 피터는 "ODBC 인터페이스를 표준 방식으로 사용하고 있는데, SingleStore의 ODBC 인터페이스가 사용자 정의가 가능하고 유연하다는 것을 알게 되었습니다."라고 말합니다.
SingleStore의 광범위한 통합은 SSIMWAVE와 기타 SingleStore 고객에게 중요함
피터는 말합니다. "평가에 팁을 준 것은 사용 편의성과 기존 기술을 활용할 수 있다는 것이다. 짧은 시간 내에 쉽게 SingleStore 클러스터를 실행해서 쿼리 결과를 얻을 수 있다."
"수집과 쿼리 응답을 위해 실시간 데이터 스트리밍과 SingleStore를 구현하고 또한, 최근에 아키텍처 전반에 걸쳐 상태를 공유할 방법이 필요했기 때문에 ZooKeepr와 Redis도 고려했지만, 결국 매우 높은 성능을 제공하는 SingleStore 로우스토어를 사용하게 됐습니다."
SSIMWAVE를 위한 이 아키텍처로의 전환은 피터의 의도와 일치했습니다. "평가에서 우리는 사용과 설치의 용이성을 우선시했습니다. 우리는 이 접근법에 관심을 가져야 했습니다. 그렇지 않으면 비용과 지원 노력이 빠르게 증가할 것이기 때문입니다. 고객을 지원하기 위해 관리해야 할 기술자가 적을수록 좋을 것입니다."
SingleStore Managed Service를 선택한 SSIMWAVE
SSIMWAVE는 OTT(over-the-top) 업체들에 대규모로 서비스를 제공하기 위해 빠르고 원활하게 운영환경으로 전환할 수 있었습니다. 구축 몇 개월 후 SSIMWAVE는 새로운 고성능의 탄력적인 클라우드 데이터베이스 서비스인 SingleStore Managed Service로 이전했습니다. SSIMWAVE는 SingleStore Managed Service를 통해 이전과 동일한 빠른 성능을 얻었고, 클라우드 서비스와 소프트웨어를 포함하지만 운영 노력은 훨씬 적어졌습니다.
"우리가 집중하는 것은 전달된 각 비디오 스트림이 행복한 고객에게 전달되도록 하는 것입니다. SSIMWAVE는 최상의 경험과 실현 가능성 간의 균형을 맞추어 비디오 콘텐츠 품질을 조정합니다. 우리는 가능한 한 빨리 SingleStore Managed Service로 이동했습니다. 왜냐하면 그것은 우리가 초점을 유지하는 데 도움을 주기 때문이다.”라고 피터는 말했습니다. 그는 원래 SingleStore로의 전환에 있어 사용 편의성과 기존 경험 활용이 주요 선택 요소로 꼽았습니다. SingleStore Managed Service를 통해 사용 편의성과 기존 경험 활용 모두 더욱 향상되었습니다.
SingleStore의 장점을 직접 보려면 오늘 무료로 SingleStore를 사용해 보시기 바랍니다. 또는 SingleStore가 귀사의 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 기술 전문가와 상담하려면 당사에 문의하십시오.
September 24, 2019
출처: https://www.singlestore.com/blog/case-study-ssimwave-memsql-scalability-performance/
Case Study: Emmy-Winning SSIMWAVE Chooses SingleStore for Scalability, Performance, and More
Case Study: Emmy-Winning SSIMWAVE Chooses SingleStore for Scalability, Performance, and More
www.singlestore.com
※ www.a-platform.biz | info@a-platform.biz
