여러 컴퓨터를 사용하여 인코딩을 처리하는것은 가능한가?

여러 컴퓨터를 사용한 분산 인코딩 가능 여부

여러 대의 컴퓨터를 활용하여 인코딩을 수행하는 것은 "분산 인코딩(Distributed Encoding)" 또는 **"클러스터 인코딩(Cluster Encoding)"**이라고 하며, 대량의 비디오 데이터를 보다 빠르게 처리하기 위한 방법 중 하나다.

이 방식은 단일 컴퓨터에서 인코딩을 수행할 때 발생하는 CPU/GPU 부하 문제를 해소하고, 처리 속도를 극대화하는 장점이 있다. 특히 고해상도(4K, 8K) 및 고비트레이트의 AV1, HEVC, VVC 인코딩에서는 연산량이 매우 크기 때문에, 분산 인코딩 기술을 활용하면 훨씬 효율적으로 작업할 수 있다.

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1. 분산 인코딩 방식

여러 컴퓨터를 활용하여 인코딩을 수행하는 방식에는 다음과 같은 접근법이 있다.

1.1 프레임 단위 병렬 처리 (Frame-based Parallel Encoding)

각 프레임을 독립적으로 인코딩할 수 있는 경우, 비디오를 개별 프레임 단위로 나누어 여러 컴퓨터에서 병렬로 처리하는 방식이다.

• ✅ 장점: 각 프레임이 독립적이므로 로드 밸런싱이 용이하고, 구현이 간단함.
• ❌ 단점: B-프레임을 사용하지 못함 (B-프레임은 이전 및 이후 프레임을 참조하므로, 개별 프레임 인코딩 방식과 충돌).
• 사용 예:
  • Motion JPEG(MJPEG) 같은 프레임 단위 압축 방식
  • 일부 단순한 비디오 편집 및 미디어 처리

1.2 GOP(Group of Pictures) 단위 분할 (Segment-based Encoding)

비디오를 여러 개의 GOP(예: 10초 단위)로 분할한 후, 각 섹션을 개별 컴퓨터에서 인코딩한 후 최종적으로 병합하는 방식이다.

• ✅ 장점: B-프레임 사용 가능, 비트레이트 최적화 가능.
• ❌ 단점: GOP 경계에서 품질 저하 발생 가능 (비트스트림을 병합할 때 시각적 연속성이 깨질 수 있음).
• 사용 예:
  • x264, x265, SVT-AV1을 활용한 분산 트랜스코딩
  • 방송사 및 OTT 스트리밍 서비스(Netflix, YouTube)

1.3 클라우드 기반 분산 인코딩

AWS, Google Cloud, Azure 등의 클라우드 서버를 이용해 여러 VM에서 병렬 인코딩을 수행하는 방식이다.

• ✅ 장점: 고성능 서버를 활용하여 확장성이 뛰어남.
• ❌ 단점: 클라우드 비용이 매우 비쌈.
• 사용 예:
  • YouTube, Netflix 같은 대형 미디어 플랫폼
  • 대규모 VOD(Video On Demand) 인코딩

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2. 분산 인코딩을 지원하는 소프트웨어 및 솔루션

2.1 FFmpeg + 분산 스크립트

FFmpeg은 기본적으로 분산 인코딩을 지원하지 않지만, 프레임 분할 또는 GOP 단위로 분리하여 여러 노드에서 인코딩한 후 병합하는 스크립트를 사용할 수 있다.

• 방법:
  1. 비디오를 여러 개의 조각(Segment)으로 나눈다.
  2. 각 조각을 여러 대의 컴퓨터에서 FFmpeg을 사용해 개별 인코딩한다.
  3. 최종적으로 인코딩된 파일을 하나의 비디오 스트림으로 병합한다.
• 예제 스크립트: (GOP 단위 분할)
• ffmpeg -i input.mp4 -c:v libaom-av1 -g 240 -segment_time 10 -f segment segment_%03d.mp4
• 최종 병합: (TS 파일 기준)
• ffmpeg -i "concat:segment_001.mp4|segment_002.mp4|segment_003.mp4" -c copy output.mp4

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2.2 SVT-AV1의 분산 인코딩

Intel의 SVT-AV1 인코더는 네이티브로 멀티 노드 분산 인코딩을 지원한다.

• 방법:
  1. SVT-AV1을 실행하는 여러 개의 서버를 준비.
  2. 한 개의 마스터 노드에서 작업을 분할.
  3. 각 노드가 할당된 부분을 인코딩 후 결과를 병합.
• 예제 실행 명령:
• SvtAv1EncApp -i input.y4m -b output.ivf -enc-mode 5 -n 240 -rc 1 -tbr 5000

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2.3 HandBrake CLI + 분산 인코딩

HandBrake는 기본적으로 단일 프로세스 기반이지만, CLI(Command Line Interface)를 활용하여 여러 시스템에서 동시에 작업을 실행하고 결과를 병합할 수 있다.

• 방법:
  • Python, Bash 등의 스크립트를 이용해 여러 개의 인코딩 작업을 병렬로 실행.
  • 최종적으로 MP4Box 같은 도구를 이용해 병합.

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2.4 클라우드 기반 서비스 (AWS MediaConvert, FFmpeg on Cloud)

AWS Elemental MediaConvert와 같은 서비스는 완전 자동화된 클라우드 분산 인코딩을 제공한다.

• 장점: 설정이 간단하고 확장성이 뛰어남.
• 단점: 비용이 비쌈(분당 수십~수백 달러 요금 발생 가능).

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3. 네트워크 및 스토리지 고려 사항

분산 인코딩을 성공적으로 운영하려면 네트워크 및 스토리지에 대한 고려가 필요하다.

3.1 네트워크 대역폭

• 기가비트(GbE) 또는 10GbE 이상의 네트워크 환경이 필요 (4K 이상의 원본 비디오는 크기가 매우 크기 때문).
• 저지연(1ms 이하) 및 안정적인 연결이 필수.

3.2 공유 스토리지

• NAS(Network Attached Storage) 또는 **SAN(Storage Area Network)**을 사용하여 모든 노드에서 동일한 원본 파일을 접근 가능하게 해야 함.
• 클라우드 스토리지를 사용할 경우 S3, Google Drive, FTP 등의 방법을 활용할 수 있음.

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4. 결론

여러 컴퓨터를 사용한 분산 인코딩은 매우 유용한 방식이며, 특히 AV1과 같이 연산량이 큰 코덱을 다룰 때 효과적이다.

• 실시간 스트리밍이 아닌 대량 트랜스코딩 작업에는 분산 인코딩이 필수적이다.
• GOP 단위 분할 방식이 가장 널리 사용되며, FFmpeg, SVT-AV1, AWS MediaConvert 등의 도구를 활용하여 구현 가능하다.
• 다만 네트워크 속도와 스토리지 관리가 병목이 될 수 있으므로 충분한 대역폭과 스토리지 환경을 구성해야 한다.

➡️ 개인 사용자: 2~3대의 PC를 활용해 FFmpeg 스크립트로 간단한 분산 인코딩 가능
➡️ 전문 사용자: SVT-AV1 클러스터 또는 AWS MediaConvert 같은 솔루션 사용 권장
➡️ 기업/OTT 서비스: 완전 자동화된 클라우드 트랜스코딩 인프라 구축 (AWS, Netflix 방식)