대만미디어·콘텐츠2023 – 진행 중17LIVE
라이브 스트리밍 플랫폼의 시스템 오류 머신러닝 예측
17LIVE가 머신러닝 모델로 30분 전에 시스템 오류를 경고하기 시작한 뒤 스트리밍 관련 문제가 40% 줄었다
문제
17LIVE는 가입자 5,000만 명 이상의 라이브 스트리밍 플랫폼을 운영한다. 시스템 오류가 나면 방송이 끊기고 불만이 접수돼, 운영팀은 문제를 더 일찍 알려 줄 장치가 필요했다.
접근 방식
17LIVE는 Vertex AI에서 서버 로그 데이터를 읽고 시스템 오류를 예측하는 머신러닝 모델을 만들었다. 운영팀은 오류가 예상되기 30분 전에 알림을 받아 바로 조치한다. 회사는 BigQuery의 과거 데이터로 스트리머별 핵심 기여 요인을 예측하는 두 번째 모델도 만들었다.
주요 수치
40%오류 예방 모델 도입 후 스트리밍 관련 문제 감소, 구글 클라우드 기준
20%시스템 오류를 호소하는 이용자 신고 감소, 구글 클라우드 기준
30분예측된 시스템 오류에 앞선 사전 알림 시간, 구글 클라우드 기준
시사점
서버 로그 기반 예측 모델 덕분에 운영팀은 장애가 나기 전에 일정한 대응 시간을 확보했다. 회사는 장애 건수뿐 아니라 이용자 불만도 줄었다고 밝혔다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2023년 10월 3일
구글 클라우드의 고객 사례는 대만 스트리밍 기업 17LIVE가 서버 로그로 시스템 오류를 예측하는 Vertex AI 모델과 BigQuery 데이터로 스트리머별 핵심 기여 요인을 예측하는 모델을 쓰는 과정을 소개했다. 스트리밍 관련 문제가 40%, 이용자 불만이 20% 줄었고 30분 전 경고가 가능하며 기여 요인 모델의 정확도는 70%라고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2023년 10월 3일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
