트랜스 코딩 기술로 인터넷 속도 향상

좋은 인터넷 속도는 전 세계 모든 인터넷 사용자, 특히 세계의 모든 인터넷 사용자에게 매우 바람직합니다. 세계의 인터넷 속도는 여전히 즉시 해결해야하는 문제입니다. 이러한 이유로 Google 월드는 특히 2G 액세스를 통해 전 세계 인터넷의 저속 문제를 극복하기 위해 실험을 시작했습니다.

Google의 공식 블로그를 통해 트랜스 코딩 방법을 사용하여 "데이터 능률화"기술을 개발하고 있습니다 . 세계는 Google의 최신 기술 시험을 경험 한 5 월 14 일부터 시행 될 첫 번째 국가입니다.

Google의 새로운 기술은 트랜스 코딩을 기반으로하는 기술입니다. 이 기술을 통해 #Google은 휴대 전화를 통해 액세스하는 웹 또는 사이트의 모양을 단순화하여로드 된 데이터를 간소화하려고합니다. 이 기술을 사용하면 액세스 속도가 최대 4 배 빨라질 것으로 예상됩니다.

트랜스 코딩 기술이란 무엇입니까?

Wikipedia에 따르면 트랜스 코딩은 " 한 인코딩에서 다른 인코딩으로 직접 디지털-디지털 변환 프로세스" 입니다. 일반적으로 더 이상 사용되지 않거나 호환되지 않는 데이터를보다 적합한 형식으로 변환하기 위해 수행됩니다. 손실 된 파일에서 다른 손실 된 파일로 트랜스 코딩이 수행되면 프로세스에서 거의 항상 생성 손실이 발생 합니다.

트랜스 코딩 기술은 어떻게 작동합니까?

진정한 트랜스 코딩 기술에서, 파일의 비트 스트림 형식은 다른 완전한 인코딩 및 디코딩 프로세스를 거치지 않고 서로간에 변경 될 수 있습니다. 소스 코덱과 대상 코덱이 매우 동일한 경우 일반적으로 가능합니다. 그러나이 프로세스에 대한 지원은 경우에 따라 크게 달라집니다.

가장 많이 사용되는 트랜스 코딩 방법은 원본 데이터를 포함하는 방식으로 원본 데이터를 중간 형식 (예 : 오디오의 경우 PCM 또는 비디오의 경우 YUV)으로 디코딩 한 다음 결과 파일을 원하는 형식으로 인코딩하는 방법입니다.

트랜스 코딩은 또한 다른 플랫폼이나 운영 체제에서 작동하도록 조립 된 소프트웨어 코드를 직접 변경하는 프로세스를 말합니다. 코드 변환 방법은 소스 코드를 사용하고 응용 프로그램을 다시 병합하는 경향이 있지만,이 방법은 매우 복잡하지만 실제로 실패 할 수 있습니다. 일반적으로 소스 코드가 존재하지 않을 때 나타납니다. 예를 들어, 와인 케이스에서 이와 같은 경우가 발생할 수 있습니다. Direct3D 함수 호출을 가져 와서 OpenGL 호출로 변경하십시오.

트랜스 코딩 기술의 장점은 무엇입니까?

이 방법은 더 빠른 액세스를 제공 할 것이라는 설명 외에도 인터넷 데이터 사용의 최대 80 %를 절약한다고 주장합니다. 5 월 14 일에 구현 될 방법은이 페이지가이 트랜스 코딩 방법을 사용하여 원본 페이지보다 4 배 빠르게로드되고 바이트 (데이터) 사용이 80 % 감소 함을 보여줍니다.

이 방법은 광고 게시자에게도 매우 유용합니다. 이 방법을 사용하면 광고 게시자가 새로운 잠재 고객을 확보 할 수 있습니다. 그렇게하면 수입이 훨씬 더 최적화됩니다. 트랜스 코딩 기술 적용을 최적화하기 위해 Google은 Zedo 및 Sovrn과 공동으로 애드 센스와 함께 광고 네트워크를 지원하고 DoubleClick for Publishers 네트워크를 지원하기 위해 노력하고 있습니다.

구글은 아직 초기 단계에 있지만 다른 광고 네트워크에 대한 지원을 늘리기를 희망했다. 광고 네트워크에 대한 유사한 지원을 받으려면 Google 광고 도움말 페이지에서 자세한 내용을 확인하십시오.

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트랜스 코딩 기술 부족

이 방법은 빠른 액세스와 높은 데이터 절약을 약속하지만이 방법을 사용하여 액세스 한 모든 사이트를이 트랜스 코딩 기술로 간소화 할 수있는 단점이 있습니다. 비교할 수없는 사이트의 일부 예는 비디오 공유 사이트입니다. 컨텐츠 크기가 매우 크면 2G 네트워크를 통해 접거나 확산시키는 것이 현실적으로 불가능하기 때문입니다.

또한이 방법을 사용하면 이미지, 비디오 및 사이트 뷰와 같이 액세스하는 정보의 품질을 줄일 수 있습니다. 이 방법을 구현하는 초기 단계는 Google 검색 기능을 통해 웹 페이지를 방문하여 정보 검색 활동에 중점을 둔 트랜스 코딩을 최적화하는 것입니다.