대규모 비디오 데이터: Bright Data의 새로운 비디오 추출 솔루션

인공지능은 텍스트 전용 데이터 세트의 초기 시대에서 다중 모드 입력으로 정의되는 시대로 전환하면서 급속한 변화를 겪고 있습니다. 오늘날 가장 강력한 모델은 더 이상 서면 텍스트로만 훈련되지 않습니다. 대신 이미지, 오디오, 특히 비디오를 포함하는 다양한 데이터 세트에 의존합니다. 비디오는 비교할 수 없는 풍부함을 제공합니다. 정지 이미지나 일반 텍스트로는 복제할 수 없는 시간적 역동성, 시각적 복잡성, 상황별 정보를 결합합니다. 최첨단 다중 모드 대형 언어 모델(LLM), 컴퓨터 비전 시스템, 생성 AI 애플리케이션을 교육하려면 방대한 양의 비디오 데이터에 대한 액세스가 필수가 되었습니다.

그러나 대규모 비디오를 소싱하는 것은 AI 연구에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. yt-dlp와 같은 기존 도구는 수년 동안 개발자와 연구원에게 서비스를 제공했지만 수요가 증가함에 따라 차단된 요청, CAPTCHA 벽, 인증 실패 및 심각한 속도 제한과 같은 장애물도 생겼습니다. 기업 수준에서 비디오 데이터의 안정적인 파이프라인을 유지하려고 시도하면 엔지니어링 시간 낭비, 비용 증가, 일관되지 않은 결과가 발생하는 경우가 많습니다.

이러한 격차를 인식하고 Bright Data는 새로운 비디오 추출 플랫폼을 도입했습니다. 이 솔루션은 페타바이트 규모의 비디오를 안정적이고 합법적이며 대규모로 AI 워크플로우에 통합해야 하는 조직을 위해 특별히 설계되었습니다. 이미 추출된 수십억 개의 동영상, 2페타바이트가 넘는 일일 전송, 원활한 통합 기능을 통해 Bright Data은 동영상 데이터 수집의 표준으로 자리매김하고 있습니다.

AI 교육에 비디오 데이터가 중요한 이유

AI 시장은 엄청난 변화를 경험하고 있습니다. 몇 년 전에는 텍스트가 지배적인 교육 방식이었고 대부분의 LLM은 방대한 양의 책, 기사 및 웹 콘텐츠를 중심으로 구축되었습니다. 오늘날 다중 모드 모델은 텍스트와 이미지 및 비디오 입력을 결합하여 새로운 기준을 설정하고 있습니다. 이러한 변화는 단순히 다양성에 관한 것이 아닙니다. 인간 의사소통의 깊이를 포착하는 것입니다.

동영상은 단일 형식 내에 다양한 양식을 포함하고 있기 때문에 독특한 역할을 합니다. 단일 비디오에는 시간이 지남에 따라 펼쳐지는 시각적 요소, 음성 대화, 배경 오디오, 얼굴 표정, 제스처 및 상황 단서가 포함될 수 있습니다. 생성적 AI의 경우 이는 비디오-텍스트 캡션, 자동화된 더빙 및 비디오 요약과 같은 애플리케이션에서 비디오를 필수 불가결하게 만듭니다. 컴퓨터 비전의 경우 비디오를 사용하면 정지 이미지로는 얻을 수 없는 객체 추적, 동작 분석, 장면 이해가 가능합니다.그리고 다중 모드 LLM의 경우 비디오는 인식과 언어 사이의 다리를 제공하여 모델이 세상을 인간처럼 해석하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

수요 규모는 엄청납니다. 다중 모드 모델을 교육하는 단일 AI 연구소에는 여러 도메인, 언어 및 컨텍스트에 걸쳐 수십억 개의 비디오 프레임이 필요할 수 있습니다. 안정적인 비디오 추출 파이프라인이 없으면 이러한 프로젝트는 지연되거나 범위가 제한되거나 수준 이하의 데이터 세트에 의존해야 합니다. 이것이 바로 Bright Data의 제품이 중요한 순간에 도달한 이유입니다. 이는 심각한 AI 개발에 필요한 안정성과 볼륨을 제공합니다.

기존 도구(yt-dlp 이상)의 한계

수년 동안 개발자들은 동영상 데이터를 수집하기 위해 yt-dlp와 같은 오픈 소스 도구를 사용해 왔습니다. 소규모 사용 사례에서는 강력하지만 기업 수준의 요구 사항을 처리할 때는 이러한 도구가 어려움을 겪습니다. CAPTCHA는 자주 차단 요청에 도전하므로 개발자는 수동 해결 방법에 시간을 낭비하게 됩니다. 비디오는 표준 탐색을 통해 액세스할 때에도 "사용할 수 없음" 오류를 반환하는 경우가 많습니다. 쿠키 기반 인증은 정기적으로 실패하여 안정적인 워크플로를 깨뜨립니다.

아마도 가장 일반적인 장애물은 HTTP 429 속도 제한 및 HTTP 403 금지 오류의 형태일 것입니다. 이러한 제한으로 인해 프로세스가 중단되기 전에는 수천 개의 비디오 다운로드 이상으로 확장하는 것이 거의 불가능합니다. 신중하게 구성된 프록시를 사용하더라도 대부분의 팀은 진화하는 봇 방지 기술과의 싸움에서 패배하고 있습니다.

맞춤형 스크래핑 파이프라인을 대규모로 유지하는 데 드는 비용을 과소평가해서는 안 됩니다. 조직은 새로운 액세스 제한에 지속적으로 적응하고, 오류 처리 시스템을 구축하고, 혁신보다는 문제 해결을 위해 엔지니어링 리소스를 할당해야 합니다. 실제로 yt-dlp 및 유사 도구는 병목 현상을 일으켜 연구 진행을 제한하고 운영 비용을 부풀립니다.

Bright Data의 비디오 추출 플랫폼

Bright Data의 비디오 솔루션은 이러한 문제를 정면으로 해결합니다. 웹 데이터 수집을 위한 회사의 강력한 인프라를 기반으로 구축된 이 플랫폼은 검색, 잠금 해제, 추출 및 규정 준수를 하나의 통합 시스템으로 결합합니다.

❖ 페타바이트급 비디오 데이터

Bright Data는 이미 세계에서 가장 큰 비디오 데이터세트 중 하나를 관리하고 있으며 23억 개가 넘는 비디오가 추출되어 집계되고 있습니다. 이 플랫폼은 매일 2페타바이트 이상의 비디오를 AI 팀에 제공하여 중단 없이 지속적인 교육을 가능하게 합니다.이 규모는 가상이 아닙니다. 이는 신뢰성을 저하시키지 않으면서 데이터 세트가 빠르게 증가해야 하는 실제 기업 배포에서 입증되었습니다.

인프라는 원활한 통합을 위해 설계되었습니다. 팀이 클라우드 기반 제공, 데이터 레이크 수집 또는 직접 API 호출을 선호하는지에 관계없이 Bright Data은 유연한 액세스 경로를 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 워크플로를 염두에 두고 구축되어 개발자가 마찰 없이 기존 파이프라인에 연결할 수 있도록 보장합니다.

oy 웹 아카이브를 통한 콘텐츠 검색

추출은 퍼즐의 한 부분일 뿐입니다. Bright Data은 또한 조직이 대상 데이터 세트를 선별할 수 있는 고급 콘텐츠 검색 기능을 제공합니다. 수십억 개의 웹 페이지를 필터링함으로써 시스템은 오디오, 이미지 및 PDF 링크와 함께 새로운 비디오 URL을 식별할 수 있습니다. 발견은 양식, 도메인 또는 언어별로 맞춤화될 수 있으므로 연구자가 필요한 것만 수집할 수 있습니다.

의료 AI, 자율 주행 또는 글로벌 미디어 모니터링과 같은 분야별 프로젝트를 수행하는 조직의 경우 이러한 표적 발견은 필수적입니다. 추출 외에도 Bright Data은 주석 및 라벨링 서비스도 제공하여 원본 비디오를 지도 학습에 즉시 사용할 수 있는 구조화된 데이터 세트로 전환합니다.

❖ 잠금 해제 및amp; Web Unlocker로 추출

Bright Data 시스템의 중심에는 CAPTCHA 해결, 봇 방지 회피 및 인증 처리를 자동화하는 API 기반 솔루션인 Web Unlocker가 있습니다. 엔지니어가 순환하는 프록시와 깨지기 쉬운 스크립트로 씨름하도록 강요하는 대신 Bright Data은 이러한 복잡성을 추상화합니다.

이 시스템은 기존 yt-dlp 워크플로와 호환되므로 바퀴를 다시 만들지 않고도 확장하려는 팀에게 비용 효율적이고 안정적입니다. Web Unlocker는 클라우드 환경 또는 데이터 레이크와 직접 통합하여 비디오 전송이 빠르고 안정적으로 이루어지도록 보장합니다.

❖ 신뢰성 & 지원

기업 사용자에게 신뢰성은 타협할 수 없는 요소입니다. Bright Data은 중복성과 확장성에 최적화된 글로벌 인프라를 통해 99.99% 가동 시간을 보장합니다. 또한 회사는 연중무휴 전문가 지원을 제공하여 고객이 어디에서 작업하든 신속하게 문제를 해결할 수 있도록 보장합니다.

기업 고객은 Bright Data 팀이 엔지니어 및 연구원과 직접 협력하여 맞춤형 파이프라인을 구성하는 전용 상담 서비스의 혜택도 누릴 수 있습니다.이러한 실무형 접근 방식은 온보딩 시간을 단축하고 조직이 플랫폼에서 더 빠르게 가치를 얻을 수 있도록 도와줍니다.

규정 준수 및 법적 검증

Bright Data의 가장 중요한 차별화 요소 중 하나는 법적 기반입니다. 2024년에 Bright Data은 Meta와 X를 상대로 획기적인 승리를 거두어 자사 관행의 합법성을 입증하는 미국 법원 소송에서 승리한 최초의 웹 데이터 회사가 되었습니다. 이러한 결정은 Bright Data을 규정 준수 데이터 소싱 분야의 선두주자로 자리매김하는 중요한 선례가 되었습니다.

플랫폼은 GDPR, CCPA 및 기타 글로벌 데이터 보호 프레임워크와 완벽하게 일치합니다. 법적 준수를 넘어 Bright Data은 윤리적 소싱을 강조합니다. 투명성과 규정 준수에 중점을 둔 회사는 그레이마켓 데이터 사용 위험을 감수할 수 없는 고객에게 마음의 평화를 제공합니다. AI 윤리에 대한 감시가 강화되는 세상에서 Bright Data의 규정 준수 기록은 강력한 자산입니다.

통합 및amp; 사용 사례

Bright Data의 비디오 솔루션은 다양한 산업 및 연구 분야에 서비스를 제공할 수 있을 만큼 다재다능합니다. AI 모델 훈련을 위해 캡션, 비디오-텍스트 전사 및 다중 모드 검색 엔진에 사용할 수 있는 방대한 비디오 말뭉치를 수집할 수 있습니다. 다중 모드 파이프라인의 경우 비디오와 텍스트 및 이미지 데이터 세트의 통합을 지원하여 더욱 풍부하고 강력한 모델을 생성합니다.

기업에서는 이미 데이터 강화, 미디어 모니터링 및 규정 준수 분석을 위한 솔루션을 채택하고 있습니다. 예를 들어 금융 회사는 비디오 데이터 세트를 사용하여 시장 관련 뉴스 방송을 모니터링할 수 있고 미디어 회사는 언어와 플랫폼 전반에 걸쳐 글로벌 비디오 추세를 추적할 수 있습니다.

통합 경로는 간단합니다. 조직은 상담부터 시작하여 평가 및 파이프라인 구성으로 이동하고 규정 준수 검사를 거친 다음 전체 배포로 확장합니다. 이러한 구조화된 접근 방식을 통해 대기업도 중단 없이 참여할 수 있습니다.

경쟁력 차별화

Bright Data와 DIY 스크래핑 솔루션의 차이점은 밤낮입니다. 기존 파이프라인은 취약하고 법적으로 모호하지만 Bright Data은 확장성, 안정성 및 규정 준수를 제공합니다. 매일 2PB가 넘는 비디오를 전송하는 것은 전 세계 주요 AI 팀의 신뢰를 보여줍니다.기술적인 견고함과 법적 승리를 결합함으로써 Bright Data은 대규모 비디오 추출의 표준으로 자리매김했습니다.

비교 표: Bright Data 대 기존 접근 방식

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