사용자가 동영상을 요청할 때 실시간으로 인코딩하여 전송 하기, Just-In-Time (JIT) 트랜스코딩 또는 On-Demand Transcoding

이 아이디어는 Just-In-Time (JIT) 트랜스코딩 또는 On-Demand Transcoding이라고 불리는 개념으로, 사용자가 동영상을 요청할 때 실시간으로 인코딩하여 전송하는 방식입니다. 이러한 로직을 구축하는 것은 이론적으로 가능하지만, 성능, 대역폭, 저장 공간 등의 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 아래에서 구체적으로 분석해 보겠습니다.

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1. Just-In-Time (JIT) 트랜스코딩 개념

일반적인 동영상 스트리밍 서비스(예: YouTube, Netflix)는 미리 다양한 해상도와 비트레이트로 사전 인코딩(Pre-Encoded) 해둔 파일을 저장하고, 사용자의 네트워크 상태에 맞춰 적절한 품질로 스트리밍합니다. 반면, JIT 트랜스코딩은 다음과 같은 방식으로 동작합니다.

1. 사용자가 특정 동영상을 요청하면,
2. 서버에서 즉각적으로 원본(예: ProRes, H.264, AV1 등)을 적절한 코덱과 해상도로 인코딩한 후,
3. 스트리밍 형식(예: HLS, DASH)으로 실시간 전송합니다.

이 방식의 장점과 단점을 비교해 보겠습니다.

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2. JIT 트랜스코딩의 장점

(1) 저장 공간 절약

• 사전 인코딩 방식은 다양한 해상도(1080p, 720p, 480p)와 비트레이트(1Mbps, 3Mbps, 5Mbps)별로 파일을 저장해야 하므로 많은 저장 공간을 차지합니다.
• 반면, JIT 방식은 원본 파일 하나만 저장하면 되므로, 스토리지 사용량이 획기적으로 줄어듭니다.

(2) 다양한 포맷과 디바이스 지원

• 사용자의 기기(PC, 스마트폰, TV)나 네트워크 환경(5G, Wi-Fi, LTE)에 따라 최적화된 품질로 실시간 변환이 가능하므로, 기존의 Adaptive Bitrate Streaming (ABR) 시스템보다 유연하게 대응할 수 있습니다.

(3) 최신 코덱 활용 가능

• 기존 시스템에서는 모든 파일을 AV1이나 HEVC로 미리 인코딩해야 하지만, JIT 방식이라면 최신 코덱이 등장했을 때도 원본을 유지하면서 새로운 코덱으로 실시간 변환이 가능하므로 유연성이 높습니다.

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3. JIT 트랜스코딩의 단점과 해결책

(1) 엄청난 CPU/GPU 자원 요구

• 동영상 인코딩은 매우 높은 연산량을 요구합니다.
• 실시간 인코딩을 위해서는 강력한 서버급 CPU (예: AMD EPYC, Intel Xeon) 또는 하드웨어 가속을 지원하는 GPU (예: NVIDIA RTX 6000 Ada, A100, V100, T4) 가 필요합니다.

✅ 해결책:

• 고성능 NVENC/QuickSync/VCE를 지원하는 GPU를 사용하면 실시간 인코딩이 가능함.
• AV1, HEVC 등 차세대 코덱을 지원하는 인코딩 하드웨어 가속기를 적극 활용.

(2) 초기 로딩 지연 (Latency)

• 기존의 사전 인코딩 방식은 요청 시 즉시 스트리밍이 가능하지만, JIT 트랜스코딩은 첫 번째 요청을 받았을 때 일정 시간(수 초 ~ 수십 초)이 소요될 가능성이 있음.

✅ 해결책:

• 초기 몇 초 분량을 미리 인코딩(예: Keyframe 3초) 해서 빠르게 제공한 후, 백그라운드에서 실시간 인코딩을 계속 진행하는 방식 (YouTube도 일부 적용).
• Fast Start MP4 또는 Low Latency HLS (LL-HLS) 같은 기술을 활용하여, 빠른 초기 스트리밍을 구현.

(3) 동시 사용자 수 제한

• 만약 100명의 사용자가 동시에 서로 다른 동영상을 요청하면, 서버는 100개의 인코딩 작업을 병렬로 수행해야 함.
  → 높은 CPU/GPU 사용량이 필요하며, 네트워크 대역폭 부담이 커짐.

✅ 해결책:

• 인기 있는 동영상은 캐싱(Cache)하여 재사용. (예: 처음 요청한 사용자만 JIT 트랜스코딩을 수행하고, 이후 요청자들은 동일한 파일을 사용)
• CDN (Cloudflare, Akamai, Fastly)과 연동하여 네트워크 부담 감소.

(4) 비용 문제

• 실시간 인코딩은 GPU 인스턴스 비용이 많이 들고, 클라우드 (AWS, GCP, Azure)에서 GPU 서버를 사용하면 매우 비싸짐.
• 네트워크 트래픽 비용도 증가함.

✅ 해결책:

• 자체 서버를 운영하여 비용 절감 (온프레미스 구축).
• CPU 기반의 FFmpeg + libx264 ultrafast preset 또는 VAAPI, NVENC, VCE 가속 활용.
• 특정 화질(예: 1080p, 720p)은 미리 캐싱하여 인코딩 부하를 줄이고, 나머지는 JIT 처리.

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4. 구현 시 필요한 기술 스택

(1) 미디어 서버

• FFmpeg: 오픈소스 인코딩 도구 (JIT 트랜스코딩의 핵심)
• GStreamer: 고급 미디어 파이프라인을 구성할 수 있음
• NVIDIA NVENC: 하드웨어 가속 인코딩 지원

(2) 스트리밍 서버

• Wowza Streaming Engine (상용)
• Nginx RTMP Module (오픈소스)
• Jellyfin/Plex/Emby (개인용 미디어 서버)

(3) 네트워크 & CDN

• Cloudflare Stream (대규모 트래픽 대응)
• Fastly, Akamai (CDN 캐싱)
• S3 Object Storage (클라우드 저장소)

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5. 결론: 실용적인 적용 가능성

JIT 트랜스코딩 방식은 저장 공간 절약, 최신 코덱 지원, 다양한 디바이스 대응 등 많은 장점이 있지만, 초기 로딩 시간 증가, 높은 서버 자원 요구, 비용 문제 등의 단점도 존재합니다.

✅ 최적의 해결책

• 자주 재생되는 동영상은 미리 인코딩하여 캐싱
• 비교적 덜 재생되는 동영상은 JIT 방식으로 실시간 인코딩
• 하드웨어 가속 (NVENC, QuickSync, VAAPI) 활용하여 인코딩 속도 극대화
• 초기 버퍼링을 최소화하기 위해, 첫 3~5초는 미리 준비하여 즉각적인 응답 제공

대규모 스트리밍 플랫폼에서는 JIT 트랜스코딩을 일부 활용하면서, 사전 인코딩과 조합하여 최적화하는 방식이 가장 현실적인 대안입니다. Netflix, Twitch 같은 기업들도 이러한 방식(ABR + JIT)을 사용하고 있습니다.

💡 즉, JIT 트랜스코딩을 단독으로 사용하기보다는 기존 사전 인코딩 방식과 혼합하는 것이 현실적인 최적화 방법입니다.