1. Кому нужен серверный WebRTC?

Как все мы знаем, WebRTC — это peer-to-peer технология, реализующая канал коммуникации между двумя браузерами, для передачи аудио, видео и любых других данных с низкой задержкой. Технология совершенно бесплатная, и если вашему приложению нужно наладить общение в браузерах для двух удаленных участников, то вы можете добавить соответствующий javascript код на веб страницы и задача решена. Браузеры будут общаться напрямую, никакого сервера не требуется.

Серверный WebRTC выходит на сцену тогда, когда нужно чтобы участников было больше чем два, и данные от одного участника передавались сразу нескольким другим участникам.

В этом случае одним из участников может выступить сервер, который наладит общение «один на один» с первым участником, получит от него данные, затем наладит общение, тоже в режиме
«один на один» с другими участниками и перешлет им эти данные. Т.е. сервер держит множество peer-to-peer каналов связи и просто копирует данные во все эти каналы. В терминологии WebRTC такой сервер служит как Selective Forwarding Unit (SFU).



Однако, коммуникация в группе возможна не только с помощью SFU. Вы можете спросить – почему каждый не может посылать данные каждому, без всякого сервера, и будете совешенно правы. Это называется MESH – коммуникация.

Здесь есть два ключевых момента:

1. В MESH схеме каждый из участников посылает и получает N-1 потоков данных, где N – размер группы. Т.е. требования на upload speed для каждого участника в MESH схеме увеличиваются с ростом группы. Тогда как в SFU схеме каждый участник всегда посылает только один поток. Не у каждого участника скорость соединения с сетью потянет посылку N-1 потоков.
2. К сожалению, в MESH схеме браузер делает аудио-видео сжатие на каждый посылаемый поток. А это, как мы знаем, самы ресурсо-затратный процесс. В MESH схеме, приведенной выше, браузер каждого участника будеть сжимать видео VP8/VP9/H264 кодеком 4 раза. Это вызвано требованием WebRTC к адаптации качества данных к качеству канала – если связь не очень, то компрессия станет посильнее. Что есть хорошо, но влечет необходимость сжимать независимо на каждый канал (PeerConnection). Увы, на обычной машине браузер при сжатии 720p видео уже занимает 30% процессора, т.е больше трех каналов не потянет.

Из-за этих двух ключевых моментов MESH схема становится плохо реализуемой при растущем числе участников и приходится применять SFU схему.

Итак, при большом количестве участников коммуникации необходим сервер (SFU).
Давайте приведем примеры таких приложений, где сервер необходим:

• Видео конференции с множеством участников (всеми горячо любимый Zoom использует WebRTC сервер, как и все подобные сервисы).
• Видео наблюдение в реальном времени, когда от одной камеры видео посылается нескольким зрителям и записывающим устройствам. Системы безопасности, мониторинга.
• Интерактивные системы, такие как: интернет-аукционы, обучающие и другие веб-приложения, где требуется низкая задержка аудио/видео.

2. Если вам нужен-таки серверный WebRTC, что можно использовать в 2020 году?

Облачный сервис или своими силами?

Здесь вначале обычные для IT аргументы в пользу того либо другого: облако обеспечит и сэкономит IT-затраты на сервера, конфигурацию, масштабируемость. Но своими силами, если все получится (нет гарантии), то выйдет гораздо дешевле. Ведь за облачный сервис нужно помесячно платить.

Теперь к аргументам специфичным к описанным выше приложениям. Если у вас глобальная, огромная аудитория, в разных странах и регионах, то своими силами вам будет сложно все собрать вместе. К примеру, для аукциона Sotheby's подойдет облачный сервис. Но если у вас 2-3 отделения компании в разных городах, 200-500 юзеров, и для них нужно организовать вебинар/конференции/обучение и т.п., то вы можете сами рентовать несколько серверов на AWS или подобных хостинг платформах, установить там софтверный WebRTC сервер, и все получится. Сервера могут даже быть у вас в компании, если скорость интернет-подключения позволяет. Ну и для всех решений меньших по масштабам, все можно сделать своими силами.

На текущий момент хорошо известны и проверены два облачных WebRTC сервиса: Millicast и Phenix. У обоих глобальное покрытие, хорошая связь между серверами на разных континентах (оно вам надо?) и действительно задержка видео (latency) на уровне пол-секунды и ниже.

Теперь поговорим про «своими силами».

Здесь вам понадобится WebRTC server software. Существуют 3 способа получить такой сервер.

1. Сделать его самим, пользуясь открытым API. Самый известный из них это Google c++ WebRTC API. Также можно использовать GStreamer API. Интересна имплементация на Go: Pion WebRTC. Вам понадобятся квалифицированные c++ программисты и очень много терпения и времени на отладку. Про трудности этого подхода я подробно писал в своей предыдущей статье.
2. Взять уже готовый бесплатный сервер с открытым кодом. Заслуживают упоминания Ant Media Server, Kurento, Janus, Jitsi. Эти сервера вполне подойдут для небольших проектов, хотя код там не оптимизирован, не оттестирован, встречаются баги. На github есть множество других проектов, еще более экспериментальных и сырых. Чтобы оптимизировать, заточить и починить баги, нужны, см. выше, собственные квалифицированные c++ программисты. Или нужно просить разработчиков этих продуктов все для вас заточить. Что делает продукт уже не бесплатным, а весьма дорогостоящим.
3. Купить лицензию на платный сервер. Как правило, более законченный, надежный продукт и бесплатная поддержка. В этой категории следует отметить Red5 Pro, Flashphoner и Unreal Media Server.

Интеграция WebRTC сервера в ваши существующие продукты и решения.

Это самая проблематичная тема. Предположим, ваша компания выпускает софтверный продукт, в который надо внедрить WebRTC сервер. Пусть это система видеозаписи и наблюдения для терминалов аэропортов, вокзалов, транспортных узлов. Или медицинское оборудование с уже существующим сопровождающим софтом для трансляции и записи видео от эндоскопов, который нужно расширить до трансляции этого видео в браузер. Или система симуляции полетов, в которую надо внедрить возможность визуализации в браузере и/или интеракции с удаленным юзером. Мы постоянно сталкиваемся с подобными требованиями. У вашей существующей системы множество ограничений. Может не быть доступа в интернет. Никаких облаков. Нельзя на сервере открывать порты. Только Windows или только Linux. Иногда даже только определенная версия Windows, ведь существующий продукт заточен под нее. WebRTC сервер, добавляющийся в такую систему, должен быть подстроен под все эти ограничения.

Здесь, возможно, у вас нет иного выхода, чем брать открытый код сервера, такого как Ant Media Server или Janus, и менять его. Такова ситуация на Linux. Для Windows подойдет Unreal Media Server – это софт написанный и оптимизированный только для Windows OS.

WebRTC сервер – очень ресурсо-затратный

Помните об этом, когда планируете ваши ресурсы. Причины такой ресурсо-затратности описаны мной в предыдущей статье, но вывод такой — масштабируемость достигается очень сильным процессором или добавлением физических серверов.

Привожу диаграмму тестов произведенных с Unreal Media Server v13.0 на AWS EC2 m4.2xlarge instance: Intel Xeon 8 cores CPU E5-2686 v4 @ 2.30 GHz, 32 Gb RAM, Windows Server 2016.



Как видно из диаграммы, при 1000 одновременных веб плеерах вот этой IP камеры загрузка процессора составляет 5% при RTMP протоколе, и 75% при WebRTC протоколе, т.е. WebRTC более чем в 10 раз ресурсо-затратнее чем RTMP.