透過 Media CDN 和 Live Streaming API，在 Google Cloud 上直播

1. 簡介

內容傳遞網路 (CDN) 會將經常存取的內容快取在離使用者較近的位置，終止與用戶端較近的連線，重複使用與來源的連線，並採用現代網路通訊協定和自訂項目，藉此提升使用者效能。對使用者 (和我們的客戶) 而言，這代表延遲時間縮短、可靠性提高，以及成本降低，進而提升銷售業績、網頁瀏覽體驗和使用者體驗。如今，很少有現代網站和影片串流平台不使用 CDN。

課程內容

本實驗室將逐步引導您部署直播工作流程環境，其中包含 Media CDN (CDN) + Cloud Media Live Streaming API (直播影片轉碼) + Cloud Storage (影片儲存空間) + 影片播放器 (VLC、Google Shaka Player 等，支援 HTTP 即時串流和 MPEG-DASH 的播放器)。

我們會設定 Live Streaming API 元件 (輸入、管道)，並使用 FFmpeg (FFmpeg 可產生即時測試信號)，將即時動態饋給傳送至輸入/管道。Live Streaming API 會將直播動態饋給轉碼。轉碼後的影片資訊清單和片段會儲存在 Cloud Storage bucket 中。接著，我們會將直播影片 Cloud Storage bucket 設為來源，並設定 Media CDN。最後，VLC Player 會用於播放透過 Media CDN 快取的即時內容。我們也會設定 Cloud Monitoring 資訊主頁，以圖表呈現 Media CDN 的活動。

建構項目

在本實驗室中，我們將根據下列架構設定環境：

在本實驗室中，我們會設定下列元件並執行下列工作：

建立 Google Cloud Storage (GCS) bucket，用於儲存即時轉碼影片
設定 Live Streaming API，將影片轉碼為多種格式：HTTP 即時串流 + MPEG DASH、SD 和 HD
設定直播元件：輸入/頻道
啟動 Live Stream 頻道
設定 Media CDN，並以 GCS bucket 做為來源
設定 FFmpeg，提供直播頻道內容
使用影片播放器串流播放轉碼後的即時影像
設定 Cloud Monitoring 資訊主頁，監控 Media CDN 活動 (延遲時間、快取命中、快取失敗等)

注意：在本實驗室中，我們假設使用者可以存取 Google Cloud 控制台，且已設定專案。我們也假設使用者從全新環境開始，且未為這個示範設定任何項目。

所有設定操作都會透過 Cloud Shell 的指令列完成。我們隨時可以在控制台中，查看透過指令列設定的元件。在整個實驗室中，我們都會看到指向 Google Cloud 控制台的指標。

2. 事前準備

媒體 CDN 存取權受到限制。如要存取 Media CDN，請與帳戶團隊聯絡。他們可以代您提出存取要求。如果您是 Google 員工，並想使用 Media CDN 測試直播功能，請與 Media CDN 的 PM 聯絡，要求存取 Media CDN。

3. 設定和需求

啟動 Cloud Shell

雖然可以透過筆電遠端操作 Google Cloud，但在本程式碼研究室中，您將使用 Google Cloud Shell，這是可在雲端執行的指令列環境。

在 Google Cloud 控制台中，點選右上工具列的 Cloud Shell 圖示：

佈建並連線至環境的作業需要一些時間才能完成。完成後，您應該會看到如下的內容：

這部虛擬機器搭載各種您需要的開發工具，並提供永久的 5GB 主目錄，而且可在 Google Cloud 運作，大幅提升網路效能並強化驗證功能。您可以在瀏覽器中完成本程式碼研究室的所有作業。您不需要安裝任何軟體。

4. Google Cloud SDK 版本

截至本文撰寫時間為止，408.0.0 是最新版的 Google Cloud SDK。本實驗室中的所有指令都經過測試，可搭配最新版 Google Cloud SDK 使用。繼續操作前，請確認 Cloud Shell 使用的是最新版 SDK。

檢查 SDK 版本

我們會使用 gcloud version 指令檢查 SDK 版本。

指令

gcloud version | grep "Google Cloud SDK"

輸出內容範例

Google Cloud SDK 408.0.0

後續步驟

如果 SDK 版本為 408.0.0 以上，請跳至下一節。
如果 SDK 版本低於 408.0.0，請執行下列指令更新 SDK。

sudo apt-get update && sudo apt-get install google-cloud-sdk

5. 先決條件

開始設定 GCP 資源前，請先完成下列步驟：

設定環境變數
啟用必要的服務 API

1. 設定環境變數

在本實驗室中，我們會使用幾個變數執行 gcloud 和 curl 指令。我們需要設定下列環境變數。

專案 ID
專案編號
使用者名稱
區域
輸入 ID
頻道 ID

專案 ID 和使用者名稱

這些環境變數通常會在 Cloud Shell 中預先設定。我們會使用 env 指令進行驗證。

指令

env | grep -E 'DEVSHELL_PROJECT_ID=|LOGNAME'

輸出內容範例

DEVSHELL_PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
LOGNAME=<YOUR_USERNAME>

建立 `env_variables` 檔案

使用 cat 指令建立 env_variables.txt 檔案。下列指令會在使用者主目錄中建立 env_variables.txt 檔案。

指令

cat > ~/env_variables.txt << EOF
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $GOOGLE_CLOUD_PROJECT --format="value(projectNumber)")
export LOCATION=us-west2
export INPUT_ID=lab-live-input
export CHANNEL_ID=lab-live-channel
EOF

設定環境變數

我們將使用 source 指令設定環境變數

指令

source ~/env_variables.txt

確認變數已設定

請確認所有必要環境變數都已設定。輸出內容應會顯示總共 6 個環境變數。

指令

env | grep -E 'DEVSHELL_PROJECT_ID=|LOGNAME|PROJECT_NUMBER|LOCATION|INPUT_ID|CHANNEL_ID'

輸出內容範例

LOCATION=us-west2
DEVSHELL_PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
LOGNAME=<YOUR_USERNAME>
PROJECT_NUMBER=<YOUR_PROJECT_NUMBER>
INPUT_ID=lab-live-input
CHANNEL_ID=lab-live-channel

2. 啟用必要的服務 API

我們需要確保專案已啟用下列 API。

Network Services API
Certificate Manager API
Livestream API
Media CDN Edge Cache API

啟用 Network Services API

如要啟用 Network Services API，請執行下列指令：

指令

gcloud services enable networkservices.googleapis.com

啟用 Certificate Manager API

如要啟用 Certificate Manager API，請執行下列指令：

指令

gcloud services enable certificatemanager.googleapis.com

啟用 Live Stream API

如要啟用 Live Stream API，請執行下列指令：

指令

gcloud services enable livestream.googleapis.com

啟用 Media CDN Edge Cache API

如要啟用 Media CDN Edge Cache API，請執行下列指令：

指令

gcloud services enable edgecache.googleapis.com

確認 API 已啟用

執行 gcloud services list 指令，列出所有已啟用的 API。輸出內容應會顯示 4 個 API。

指令

gcloud services list | grep -E 'networkservices|certificatemanager|livestream|edgecache'

輸出內容範例

NAME: certificatemanager.googleapis.com
NAME: livestream.googleapis.com
NAME: networkservices.googleapis.com
NAME: edgecache.googleapis.com

6. 建立 Cloud Storage bucket

在本節中，我們將執行下列操作：

建立 Cloud Storage 值區
將 bucket 設為公開存取

稍後在本實驗室中，我們會使用這個 bucket 儲存轉碼後的影片檔。這個 bucket 也會做為 Media CDN 服務的來源儲存空間。

1. 建立 bucket

我們會使用 gsutil mb 指令建立 bucket：

指令

gsutil mb gs://live-streaming-storage-$LOGNAME

2. 將 Bucket 設為公開存取

我們將使用 gsutil iam 指令，將檔案設為公開：

指令

gsutil iam ch allUsers:objectViewer gs://live-streaming-storage-$LOGNAME

7. 設定 Live Streaming API 環境

Live Streaming API 鏈的元件架構如下：

我們在上一節中建立了 Cloud Storage bucket live-streaming-storage-$LOGNAME。在接下來兩節中，我們將建立下列資源：

直播輸入：輸入端點是編碼器傳送輸入串流的端點。您可以使用輸入端點指定串流的設定，例如輸入解析度、輸入類型和影片裁剪。
直播頻道：頻道是一種資源，可透過輸入端點擷取輸入串流、將輸入串流轉碼為多種轉譯版本，並在指定位置發布特定格式的輸出直播串流。您可以在同一個頻道中加入主要和備用輸入串流。

我們稍後會在實驗室中建立下列資源：

編碼器：編碼器是用來傳送輸入串流的程式。在本實驗室中，我們將使用 FFmpeg。

8. 建立及設定輸入端點

建立 input.json 檔案

我們會建立 input.json 檔案，指定直播訊號類型。在本實驗室中，我們將使用 RTMP 直播信號。

指令

cat > input.json << EOF
{
  "type": "RTMP_PUSH"
}
EOF

建立輸入端點

撰寫本實驗室內容時，gcloud 尚不支援 Live Stream API。我們會使用 curl 指令發出 API 呼叫。

指令

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @input.json \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/inputs?inputId=$INPUT_ID"

輸出內容範例

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/operations/operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2022-08-25T05:39:32.884030164Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/inputs/lab-live-input",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

輸出內容包含許多實用資訊，但目前我們需要著重於兩個欄位：

作業 ID：從輸出內容複製並記下作業 ID。以下是輸出範例中的作業 ID。這項資訊位於以 "name" 開頭的輸出行。"operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4"
狀態：我們需要等待狀態從「"done": false」變更為「"done": true」

檢查狀態

繼續下一步之前，請先確認輸入端點已成功建立並準備就緒。

在下方指令中，將 <OPERATION> 替換為我們剛才取得的作業 ID。在本例中為 "operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4"。

指令

export OPERATION_ID_1=<OPERATION>

指令

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/operations/$OPERATION_ID_1"

輸出內容範例

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/operations/operation-1661408816982-5e70ae25cea49-617844f0-8fdcb4a1",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2022-08-25T06:26:57.001530499Z",
    "endTime": "2022-08-25T06:26:57.043623522Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/inputs/lab-live-input",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.Input",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-west2/inputs/lab-live-input",
    "createTime": "2022-08-25T06:26:56.997623672Z",
    "updateTime": "2022-08-25T06:26:56.997623672Z",
    "type": "RTMP_PUSH",
    "uri": "rtmp://34.94.97.220/live/4b7846a1-4a67-44ed-bfd0-d98281b6464a",
    "tier": "HD"
  }
}

重複執行指令，直到看到 "done:true"，表示輸入端點已建立並準備就緒。

儲存 URI

我們稍後會在實驗室中使用先前的輸出內容 URI。現在，請為 URI 設定環境變數。

指令

export URI=<uri>

將 <uri> 換成您稍早記下的 URI。您也可以視需要使用 GET 方法擷取 URI

指令

curl -s -X GET -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) "https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/inputs/$INPUT_ID" | jq .uri

9. 建立及設定直播頻道

現在來建立直播頻道，並與我們在上一個部分建立的輸入端點建立關聯。以下範例會建立頻道，產生由單一高畫質 (1280x720) 轉譯內容組成的 HLS 直播串流。管道會與輸入端點和先前建立的儲存空間 bucket 建立關聯。

建立 channel.json 檔案

在 Cloud Shell 終端機中輸入下列指令，建立 "channel.json" 檔案：

指令

cat > channel.json << EOF
{
  "inputAttachments": [
    {
      "key": "my-input",
      "input": "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/inputs/$INPUT_ID"
    }
  ],
  "output": {
    "uri": "gs://live-streaming-storage-$LOGNAME"
  },
  "elementaryStreams": [
    {
      "key": "es_video",
      "videoStream": {
        "h264": {
          "profile": "high",
          "widthPixels": 1280,
          "heightPixels": 720,
          "bitrateBps": 3000000,
          "frameRate": 30
        }
      }
    },
    {
      "key": "es_audio",
      "audioStream": {
        "codec": "aac",
        "channelCount": 2,
        "bitrateBps": 160000
      }
    }
  ],
  "muxStreams": [
    {
      "key": "mux_video_ts",
      "container": "ts",
      "elementaryStreams": ["es_video", "es_audio"],
      "segmentSettings": { "segmentDuration": "2s" }
    }
  ],
  "manifests": [
    {
      "fileName": "main.m3u8",
      "type": "HLS",
      "muxStreams": [
        "mux_video_ts"
      ],
      "maxSegmentCount": 5
    }
  ]
}
EOF

建立頻道

執行下列 curl 指令來建立管道：

指令

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @channel.json \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels?channelId=$CHANNEL_ID"

輸出內容範例

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/operations/operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2022-08-25T05:39:32.884030164Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/channels/lab-live-channel",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

記下並複製作業 ID。我們會在接下來的步驟中用到這項資訊。您可以在以 "name" 開頭的輸出行中找到這項資訊。

檢查狀態

在繼續處理之前，我們需要確認頻道已成功建立並準備就緒。

在下方指令中，將 <OPERATION> 替換為我們剛才取得的作業 ID。在本範例中，這個屬性的值是 operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4。

指令

export OPERATION_ID_2=<OPERATION>

指令

curl -s -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/operations/$OPERATION_ID_2"

輸出內容範例

  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/operations/operation-1668666801461-5eda4c3f31852-a4d2229f-0efeef9e",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2022-11-17T06:33:21.500841488Z",
    "endTime": "2022-11-17T06:33:21.529311112Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/channels/lab-live-channel",
    "verb": "create",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.Channel",
    "name": "projects/PROJECT_NAME/locations/us-west2/channels/lab-live-channel",
    "createTime": "2022-11-17T06:33:21.497818033Z",
    "updateTime": "2022-11-17T06:33:21.497818033Z",
    "activeInput": "my-input",
    "output": {
      "uri": "gs://live-streaming-storage-LOGNAME"
    },
    "elementaryStreams": [
      {
        "videoStream": {
          "h264": {
            "widthPixels": 1280,
            "heightPixels": 720,
            "frameRate": 30,
            "bitrateBps": 3000000,
            "gopDuration": "2s",
            "vbvSizeBits": 3000000,
            "vbvFullnessBits": 2700000,
            "entropyCoder": "cabac",
            "profile": "high"
          }
        },
        "key": "es_video"
      },
      {
        "audioStream": {
          "codec": "aac",
          "bitrateBps": 160000,
          "channelCount": 2,
          "sampleRateHertz": 48000
        },
        "key": "es_audio"
      }
    ],
    "muxStreams": [
      {
        "key": "mux_video_ts",
        "container": "ts",
        "elementaryStreams": [
          "es_video",
          "es_audio"
        ],
        "segmentSettings": {
          "segmentDuration": "2s"
        }
      }
    ],
    "manifests": [
      {
        "fileName": "main.m3u8",
        "type": "HLS",
        "muxStreams": [
          "mux_video_ts"
        ],
        "maxSegmentCount": 5,
        "segmentKeepDuration": "60s"
      }
    ],
    "streamingState": "STOPPED",
    "inputAttachments": [
      {
        "key": "my-input",
        "input": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/inputs/lab-live-input"
      }
    ],
    "logConfig": {
      "logSeverity": "OFF"
    }
  }
}

重複執行指令，直到看到 "done:true"，表示輸入端點已建立並準備就緒。

請注意，"streamingState"目前為 "STOPPED"，我們將在下一節啟動管道。

10. 啟動直播頻道

建立直播頻道後，接著啟動頻道。在本節中，我們將執行下列操作：

啟動 Live Streaming 頻道
檢查頻道狀態，確認 streamingState 為 "AWAITING INPUT"

1. 啟動頻道

在 Cloud Shell 中執行下列 curl 指令，啟動管道：

指令

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels/$CHANNEL_ID:start"

輸出內容範例

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/operation-1661405972853-5e70a38d6f27f-79100d00-310671b4",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.video.livestream.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2022-08-25T05:39:32.884030164Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-west2/channels/lab-live-channel",
    "verb": "start",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

2. 檢查頻道狀態

執行下列 curl 指令，取得 Channel 的狀態：

指令

curl -s -X GET -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) "https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels/$CHANNEL_ID" | grep "streamingState"

輸出內容範例

"streamingState": "AWAITING_INPUT",

重複執行指令，直到看到「AWAITING_INPUT」，表示頻道正在執行，且已準備好接收訊號。

11. 設定 Media CDN

在本節中，我們將部署 CDN 基礎架構 Media CDN。我們會建立下列資源：

邊緣快取來源
邊緣快取服務

1. 建立邊緣快取來源

Edge Cache Origin 代表內容位置，例如 Cloud Storage bucket、第三方儲存空間位置或負載平衡器。在 CDN 術語中，來源 (或來源伺服器) 是指要發布內容的來源所在位置，例如所有 CSS、JavaScript、HTML、圖片等。在本實驗室中，我們將建立對應至實驗室開頭建立的 Cloud Storage bucket 的來源。我們將邊緣快取來源稱為 cme-origin。CDN 來源是指所有來源內容的儲存位置，這些內容會先儲存在這裡，再發布至邊緣快取伺服器。

我們將使用 gcloud edge-cache origins create 指令建立來源。指令會在幾分鐘內執行完畢。

指令

gcloud edge-cache origins create cme-origin \
--origin-address="gs://live-streaming-storage-$LOGNAME"

輸出內容示例

Create request issued for: cme-origin
Waiting for operation [projects/my-project/locations/global/operations/operation-1612121774168-5ba3759af1919-
3fdcd7b1-99f59223] to complete...done
Created origin cme-origin

2. 建立邊緣快取服務

現在我們已設定邊緣快取來源，可以建立邊緣快取服務本身。

建立 `cme-demo.yaml` 檔案

邊緣快取服務設定是透過 YAML 檔案完成。在 Cloud Shell 中，建立名為 cme-demo.yaml 的本機檔案。使用 vi、nano 或任何其他編輯器，並在 YAML 檔案中貼上下列程式碼：

name: cme-demo
routing:
  hostRules:
    - hosts:
        - demo.cme.com
      pathMatcher: routes
  pathMatchers:
    - name: routes
      routeRules:
        - headerAction:
            responseHeadersToAdd:
              - headerName: x-cache-status
                headerValue: "{cdn_cache_status}"
          matchRules:
            - prefixMatch: /
          origin: cme-origin
          priority: 100
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 3600s
              signedRequestMode: DISABLED
        - headerAction:
            responseHeadersToAdd:
              - headerName: x-cache-status
                headerValue: "{cdn_cache_status}"
          matchRules:
            - pathTemplateMatch: /**.m3u8
          origin: cme-origin
          priority: 25
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 1s
              signedRequestMode: DISABLED
        - headerAction: {}
          matchRules:
            - pathTemplateMatch: /**.ts
          origin: cme-origin
          priority: 50
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 2s
              signedRequestMode: DISABLED

我們將保留所有邊緣快取服務的預設設定。在上述檔案中，使用者可能想更新 3 個欄位值：

name：Media CDN 執行個體的名稱，在此為 cme-demo
hosts: Media CDN 服務將解析的網域名稱清單 - 此處為 demo.cme.com。我們會在示範期間使用這項功能。我們會使用 Media CDN 執行個體的 IP 位址。
Origin:：這是我們在上一個步驟中建立的 Edge Cache Origin。設為 cme-origin - Media CDN 來源的名稱。

如要進一步瞭解可在 YAML 檔案中使用的不同變數，請參閱 Edge Cache Service 設定指南。

建立邊緣快取服務

我們將在邊緣快取來源 cme-origin 上，建立名為 cme-demo 的邊緣快取服務，主機為 demo.cme.com。如要建立服務，請在 Cloud Shell 中執行下列指令：

指令

gcloud edge-cache services import cme-demo \
    --source=cme-demo.yaml

建立 Edge Cache Service 可能需要幾分鐘的時間。

輸出內容範例

Request issued for: [cme-demo]
Waiting for operation [projects/PROJECT_ID/locations/global/operations/operation-1670476252264-5ef4a0f9f36ce-dd380af5-321be9a0] to complete...done.     
createTime: '2022-12-07T18:08:54.403446942Z'
ipv4Addresses:
- 34.104.35.152
ipv6Addresses:
- '2600:1900:4110:d18::'
name: projects/PROJECT_ID/locations/global/edgeCacheServices/cme-demo
routing:
  hostRules:
  - hosts:
    - demo.cme.com
    - 34.104.35.152
    pathMatcher: routes
  pathMatchers:
  - name: routes
    routeRules:
    - headerAction:
        responseHeadersToAdd:
        - headerName: x-cache-status
          headerValue: '{cdn_cache_status}'
      matchRules:
      - prefixMatch: /
      origin: projects/123456789/locations/global/edgeCacheOrigins/cme-origin
      priority: '100'
      routeAction:
        cdnPolicy:
          cacheKeyPolicy: {}
          cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
          defaultTtl: 3600s
          signedRequestMode: DISABLED
    - headerAction:
        responseHeadersToAdd:
        - headerName: x-cache-status
          headerValue: '{cdn_cache_status}'
      matchRules:
      - pathTemplateMatch: /**.m3u8
      origin: projects/123456789/locations/global/edgeCacheOrigins/cme-origin
      priority: '25'
      routeAction:
        cdnPolicy:
          cacheKeyPolicy: {}
          cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
          defaultTtl: 1s
          signedRequestMode: DISABLED
    - headerAction: {}
      matchRules:
      - pathTemplateMatch: /**.ts
      origin: projects/123456789/locations/global/edgeCacheOrigins/cme-origin
      priority: '50'
      routeAction:
        cdnPolicy:
          cacheKeyPolicy: {}
          cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
          defaultTtl: 2s
          signedRequestMode: DISABLED
updateTime: '2022-12-08T05:11:31.598744308Z'

記下並複製 Edge Cache Service 執行個體的 ipv4Addresses - 這裡 34.104.36.157。我們會使用這個檔案更新 cme-demo.yaml 檔案，並在稍後串流播放轉碼後的影片。

更新邊緣快取服務

此時建議更新 Edge Cache Service 設定，以便稍後使用服務的 IP 串流影片。邊緣快取服務 YAML 檔案可讓我們列出邊緣快取服務將接受要求的全部主機名稱/IP。此時我們只將 demo.cme.com 指定為主機。如要為這個網域提供名稱解析服務，您可以設定 DNS 區域。不過，更簡單的解決方法是將 IP 位址新增至 yaml 檔案中的主機清單。再次編輯 YAML 檔案，將其修改為下列內容：

name: cme-demo
routing:
  hostRules:
    - hosts:
        - demo.cme.com
        - IPADDRESS
      pathMatcher: routes
  pathMatchers:
    - name: routes
      routeRules:
        - headerAction:
            responseHeadersToAdd:
              - headerName: x-cache-status
                headerValue: "{cdn_cache_status}"
          matchRules:
            - prefixMatch: /
          origin: cme-origin
          priority: 100
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 3600s
              signedRequestMode: DISABLED
        - headerAction:
            responseHeadersToAdd:
              - headerName: x-cache-status
                headerValue: "{cdn_cache_status}"
          matchRules:
            - pathTemplateMatch: /**.m3u8
          origin: cme-origin
          priority: 25
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 1s
              signedRequestMode: DISABLED
        - headerAction: {}
          matchRules:
            - pathTemplateMatch: /**.ts
          origin: cme-origin
          priority: 50
          routeAction:
            cdnPolicy:
              cacheKeyPolicy: {}
              cacheMode: FORCE_CACHE_ALL
              defaultTtl: 2s
              signedRequestMode: DISABLED

如要反映變更，我們只需要重新匯入 YAML 檔案。在 Cloud Shell 終端機執行下列指令：

指令

gcloud edge-cache services import cme-demo \
    --source=cme-demo.yaml

檢查指令的輸出內容，確認 IP 位址是否顯示在主機清單中。

此時，Edge Cache Service 執行個體會接受以 "demo.cme.com" 或 IP 位址做為主機的要求。

12. 產生輸入信號

我們已設定所有必要服務，現在要產生直播輸入訊號。在本節中，我們將執行下列操作：

安裝免費的開放原始碼軟體 FFmpeg
將測試直播訊號傳送至輸入/頻道

1. 安裝 FFmpeg

FFmpeg 是免費的開放原始碼軟體專案，內含一系列程式庫和程式，可處理影片、音訊和其他多媒體檔案和串流。在 Cloud Shell 終端機中，使用下列指令安裝 FFmpeg：

指令

sudo apt install ffmpeg -y

安裝完成後，請檢查 FFmpeg 版本，確認是否已正確安裝：

指令

ffmpeg -version

輸出內容範例

ffmpeg version 4.3.4-0+deb11u1 Copyright (c) 2000-2021 the FFmpeg developers
built with gcc 10 (Debian 10.2.1-6)
...

FFmpeg 已正確安裝。

2. 開始將直播信號傳送至輸入/頻道

FFmpeg 安裝完成後，我們會將測試輸入串流傳送至輸入端點，以產生直播串流。

在 Cloud Shell 終端機執行下列指令，使用我們在「建立及設定輸入端點」一節中建立的 URI 環境變數。

指令

ffmpeg -re -f lavfi -i "testsrc=size=1280x720 [out0]; sine=frequency=500 [out1]" \
  -acodec aac -vcodec h264 -f flv $URI

FFmpeg 應該會傳送測試即時信號。指令不會傳回提示。系統會持續產生信號，直到你停止為止。在實驗室的其餘部分，您需要開啟新的 Cloud Shell 視窗。

13. 開啟新的 Cloud Shell

此時您需要開啟新的 Cloud Shell 視窗，才能繼續實驗室操作，因為 FFmpeg 會持續執行，直到您按下 <CTRL+C> 停止指令，並停止產生即時信號為止。

按一下目前 Cloud Shell 終端機名稱旁的「+」號。系統會開啟額外的 Cloud Shell 視窗。

在剛開啟的 Cloud Shell 視窗中，完成實驗室的其餘部分。

設定環境變數

由於這是新的 Cloud Shell，我們需要再次設定環境變數。我們將使用 source 指令設定環境變數。

指令

source ~/env_variables.txt

確認變數已設定

請確認所有必要環境變數都已設定。輸出內容應會顯示總共 6 個環境變數。

指令

env | grep -E 'DEVSHELL_PROJECT_ID=|LOGNAME|PROJECT_NUMBER|LOCATION|INPUT_ID|CHANNEL_ID'

輸出內容範例

LOCATION=us-west2
DEVSHELL_PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
LOGNAME=<YOUR_USERNAME>
PROJECT_NUMBER=<YOUR_PROJECT_NUMBER>
INPUT_ID=lab-live-input
CHANNEL_ID=lab-live-channel

14. 確認直播訊號已轉碼

我們會執行 curl 來描述管道。輸出內容應會顯示 streamingState 從 "AWAITING_INPUT" 變更為 "STREAMING"

指令

curl -s -X GET -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) "https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels/$CHANNEL_ID" | grep "streamingState"

在輸出 JSON 檔案回應中，您應該會看到 "streamingState": "STREAMING"，表示頻道正在串流，且即時訊號正在轉碼。

我們也來驗證值區的內容，其中應該會顯示資訊清單檔案和幾個 TS 影片片段。在 Cloud Shell 中執行下列指令，列出我們在本實驗室開頭建立的 bucket 內容，以及 Live Streaming API 用來輸出轉碼後的即時信號資訊清單和 TS 影片片段的內容：

指令

gcloud storage ls --recursive gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/**

輸出內容範例

gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/main.m3u8
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/index-1.m3u8
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000016.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000017.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000018.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000019.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000020.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000021.ts
gs://live-streaming-storage-$LOGNAME/mux_video_ts/segment-0000000022.ts
...

畫面上會顯示下列訊息：

HTTP 即時串流資訊清單檔案：main.m3u8
對應的 TS 影片片段：一系列編號檔案 segment-000000000X.ts

此時，我們已完成下列作業：

Live Streaming API：透過 Live Streaming API 產生直播信號並轉碼至 bucket
Media CDN：設定 Media CDN，並將 Live Streaming 儲存空間值區設為 Media CDN 的來源。

在接下來的章節中，我們會驗證 Edge Cache Service，然後使用 Media CDN 任播 IP 位址串流轉碼後的影片。

15. 確認 Edge Cache Service 執行個體是否正常運作

在本節中，我們會驗證 Edge Cache Service 執行個體是否正常運作。為此，我們將使用 Edge Cache Service 服務的 IP 位址，嘗試從 Edge Cache Service 執行個體存取檔案。首次存取物件時，系統尚未快取該物件。我們應該會觀察到快取 MISS。對於第一個要求，系統會從來源讀取物件，並在邊緣快取。由於物件現在已快取在邊緣，因此後續所有存取相同檔案的嘗試都會傳回快取 HIT。請驗證這項行為：

在 Cloud Shell 中執行下列 curl 指令，存取儲存在 Edge Cache Origin 中的轉碼影片資訊清單檔案：

指令

curl -svo /dev/null --resolve demo.cme.com:80:<Replace_With_Edge_Cache_IP> \
"http://demo.cme.com/main.m3u8"

請注意，我們使用 Edge Cache Service 執行個體的 IP 位址來解析其名稱。請務必使用 demo.cme.com:<IP>，其中 IP 是我們剛才建立的 Edge Cache Service 執行個體 IP。

在輸出內容中尋找 x-cache-status 標題。

輸出內容範例

Added demo.cme.com:80:34.104.35.152 to DNS cache
* Hostname demo.cme.com was found in DNS cache
*   Trying 34.104.35.152:80...
* Connected to demo.cme.com (34.104.35.152) port 80 (#0)
> GET /main.m3u8 HTTP/1.1
> Host: demo.cme.com
> User-Agent: curl/7.74.0
> Accept: */*
>
* Mark bundle as not supporting multiuse
< HTTP/1.1 200 OK
< x-guploader-uploadid: ADPycdtKtflWt4Kha5YxXNNRwO-Eu6fGSPs-T-XY4HJmNMo46VJyWlD4EAk-8a6SegxjWq3o1gTPqZbpkU_sjW__HPAdDw
< date: Wed, 07 Dec 2022 18:23:46 GMT
< last-modified: Wed, 07 Dec 2022 18:23:45 GMT
< etag: "6bff620ccca4a9849ba4e17fa7c521fb"
< x-goog-generation: 1670437425805400
< x-goog-metageneration: 1
< x-goog-stored-content-encoding: identity
< x-goog-stored-content-length: 193
< content-type: application/x-mpegURL
< x-goog-hash: crc32c=sPO3zw==
< x-goog-hash: md5=a/9iDMykqYSbpOF/p8Uh+w==
< x-goog-storage-class: STANDARD
< accept-ranges: bytes
< content-length: 193
< server: Google-Edge-Cache
< x-request-id: fd25285b-fc1a-4fd4-981a-c50ead2c85ed
< x-xss-protection: 0
< x-frame-options: SAMEORIGIN
< x-cache-status: den;miss
< cache-control: public,max-age=3600
<
{ [193 bytes data]
* Connection #0 to host demo.cme.com left intact

請注意，由於物件尚未快取，且是從來源讀取，因此會發生快取未命中。

現在我們會對 m3u8 檔案提出多項要求，如果一切設定正確，Media CDN 應該會開始從快取提供內容。下列指令會發出 10 項 curl 要求，並只列印 x-cache-status 標頭。

指令

for i in {1..10};do curl -Is --resolve demo.cme.com:80:<Replace_With_Edge_Cache_IP> "http://demo.cme.com/main.m3u8" | grep x-cache-status;done

輸出內容應包含快取 hit 和 miss。如果輸出內容顯示快取命中，表示 Media CDN 運作正常。

輸出內容範例

x-cache-status: den;miss
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit
x-cache-status: den;hit

請注意，由於物件現在已快取在邊緣，因此快取會命中。Cloud Media Edge Service 運作正常。

16. 使用 VLC 串流播放轉碼後的即時訊號影片

現在要將所有步驟連結起來，也就是將我們目前為止完成的所有工作串聯在一起：

我們建立了一個名為 live-streaming-storage-$LOGNAME 的值區，用來接收由 Live Streaming API 轉碼為 HTTP 即時串流內容的直播信號結果。
我們設定了 Live Streaming API。
我們使用 FFmpeg 啟動 RTMP 直播信號，將內容提供給 Live Streaming API 輸入/頻道。
我們已確認直播訊號已傳送至頻道，且頻道處於 streaming 模式。
我們已確認系統生成轉碼後的檔案 (資訊清單 + TS 片段)，並儲存在 live-streaming-storage-$LOGNAME 值區中。
系統已設定名為 cme-origin 的邊緣快取來源，並以 GCS bucket live-streaming-storage-$LOGNAME 做為來源。
已設定名為 cme-demo 的 Edge Cache 執行個體，並以 cme-origin 做為來源。
我們已驗證 Edge Cache 服務執行個體的行為 (快取未命中、快取命中)。

現在我們可以使用影片播放器，透過 Media CDN 快取串流播放轉碼後的即時訊號。為此，我們將使用 VLC Player。VLC Player 是免費的開放原始碼跨平台多媒體播放器和架構，可播放大多數多媒體檔案。可播放自動調整媒體格式 (例如 DASH 和 HLS)。這項功能採用自動調整串流原則，播放器會根據網路連線品質和可用頻寬，自動調整播放影片的畫質。在我們剛完成的轉碼作業中，我們使用預設預設集，並「僅」生成兩種品質：SD 和 HD。在播放器中開始播放影片時，如果網路連線品質良好，影片應該會先以 SD 格式播放，然後快速切換為 HD 格式。

我們會串流播放經過轉碼的 HTTP 即時串流 (廣泛支援的 Apple 影片格式) 直播信號。對應的檔案稱為 main.m3u8，也就是 HLS 資訊清單。資訊清單會指向 TS 影片片段。

如要使用 VLC Player，請前往 https://www.videolan.org/vlc/，然後下載適用於筆電作業系統的播放器版本。VLC 支援 Windows、MacOSX、Linux、Android 和 iOS。

在筆電上安裝 Player 並啟動。在接下來的幾個步驟中，我們將使用 MacOSX 版本的播放器。

如要播放影片，請依序前往「檔案」/「開啟網路」：

使用下列設定：

網址：http://<Replace_With_Edge_Cache_IP>/main.m3u8。這是我們要串流播放的影片網址。通知：
Media CDN 執行個體的 IP：34.105.35.246。請替換為您部署的 Cloud Media Service IP。
資訊清單影片檔案的路徑：「/」。這是我們在 live-streaming-storage-$LOGNAME bucket 中儲存轉碼直播訊號檔案時使用的路徑。路徑為根路徑「/」。
資訊清單影片檔案的名稱：HLS 資訊清單檔案，main.m3u8。

然後按一下「開啟」。這時應該會看到轉碼後的直播影片開始播放。影片會如下方螢幕截圖所示。畫面上的計數器會以 1 為增量遞增，你應該會聽到連續的嗶聲。

這是由 FFmpeg 產生的基本 RTMP 測試直播信號，經由 Live Streaming API 轉碼為 HTTP 即時串流，並透過 Media CDN 快取提供服務：

如要使用其他 HLS 和 MPEG DASH 播放器，請考慮下列選項：

Quicktime Player - Mac 預設安裝的播放器。同樣地，開啟與 http://34.104.36.157/main.m3u8 的網路連線，並將 IP 位址替換為 Edge Cache Service 執行個體的 IP 位址。

17. 監控 Media CDN

SME 團隊已建立 Media CDN 資訊主頁範本 - https://gist.github.com/elithrar/1c511d00f5cd3736fb2a3897867209c1。

如要安裝，請在 Cloud Shell 視窗中執行下列指令：

下載 YAML 檔案：

curl https://gist.githubusercontent.com/elithrar/1c511d00f5cd3736fb2a3897867209c1/raw/3cb70855304f29e5c06b8d63063196354db0dec3/media-edge-20210208-dashboard --output media-edge-20210208-dashboard.yaml

建立 Cloud Monitoring 資訊主頁：

gcloud monitoring dashboards create --config-from-file media-edge-20210208-dashboard.yaml

設定程序可能需要幾分鐘。前往 Google Cloud 控制台，依序點選 3 條橫線 >「作業」>「監控」>「資訊主頁」。您應該會看到名為「Media Edge Metrics」的資訊主頁。點選該指標，即可查看下列指標：

18. 清除實驗室環境

恭喜您完成本實驗室！在本節中，我們將刪除整個實驗室建立的所有資源。

停止 FFmpeg 信號：

在執行 FFmpeg 的 Cloud Shell 終端機中按下 <CTRL+C>。

停止直播頻道：

指令

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels/$CHANNEL_ID:stop"

刪除直播頻道：

指令

curl -X DELETE -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) "https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/channels/$CHANNEL_ID"

刪除 Live Streaming Input Endpoint：

指令

curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://livestream.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION/inputs/$INPUT_ID"

刪除 GCS bucket：

指令

gsutil rm -r gs://live-streaming-storage-$LOGNAME

刪除邊緣快取服務執行個體：

指令

gcloud edge-cache services delete cme-demo

系統提示時輸入「Y」，確認要刪除

刪除邊緣快取來源：

指令

gcloud edge-cache origins delete cme-origin

系統提示時輸入「Y」，確認要刪除

刪除自訂資訊主頁

指令

gcloud monitoring dashboards delete $(gcloud monitoring dashboards list --filter="displayName:Media Edge Metrics" --format="value(name)")

透過 Media CDN 和 Live Streaming API，在 Google Cloud 上直播

1. 簡介

課程內容

建構項目

2. 事前準備

3. 設定和需求

啟動 Cloud Shell

4. Google Cloud SDK 版本

檢查 SDK 版本

後續步驟

5. 先決條件

1. 設定環境變數

專案 ID 和使用者名稱

建立 env_variables 檔案

設定環境變數

確認變數已設定

2. 啟用必要的服務 API

啟用 Network Services API

啟用 Certificate Manager API

啟用 Live Stream API

啟用 Media CDN Edge Cache API

確認 API 已啟用

6. 建立 Cloud Storage bucket

1. 建立 bucket

2. 將 Bucket 設為公開存取

7. 設定 Live Streaming API 環境

8. 建立及設定輸入端點

建立 input.json 檔案

建立輸入端點

檢查狀態

儲存 URI

9. 建立及設定直播頻道

建立 channel.json 檔案

建立頻道

檢查狀態

10. 啟動直播頻道

1. 啟動頻道

2. 檢查頻道狀態

11. 設定 Media CDN

1. 建立邊緣快取來源

2. 建立邊緣快取服務

建立 cme-demo.yaml 檔案

建立邊緣快取服務

更新邊緣快取服務

12. 產生輸入信號

1. 安裝 FFmpeg

2. 開始將直播信號傳送至輸入/頻道

13. 開啟新的 Cloud Shell

設定環境變數

確認變數已設定

14. 確認直播訊號已轉碼

15. 確認 Edge Cache Service 執行個體是否正常運作

16. 使用 VLC 串流播放轉碼後的即時訊號影片

17. 監控 Media CDN

18. 清除實驗室環境

停止 FFmpeg 信號：

停止直播頻道：

刪除直播頻道：

刪除 Live Streaming Input Endpoint：

刪除 GCS bucket：

刪除邊緣快取服務執行個體：

刪除邊緣快取來源：

刪除自訂資訊主頁

建立 `env_variables` 檔案

建立 `cme-demo.yaml` 檔案