Background & Basic knowledge
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API에 대해 이해하고 있어야한다.
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음성인식과 머신러닝에 대해 알고 있어야한다.
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RNN-T의 기능을 알고 있어야한다.
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Python에 대한 전반적 이해가 있어야한다.
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머신러닝 학습방법을 알고 있어야한다.
Resource / Reading Material
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머신러닝 자료
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구글 Colab 관련 자료
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RNN-T 레퍼런스
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Python 프로그래밍
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음성인식 레퍼런스
Preparation & Tool
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S/W
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Lightsail Ubuntu Server (18.04 LTS), Colab Pro+, Pycharm, VScode
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google colab
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H/W
◦
Ram 500MB , SSD 30GB
Functions
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Server & Engine
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사용자의 음성을 받아온다.
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사용자의 음성을 pre-training model을 활용해서 분석한다.
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입력 음성에 맞는 문장을 출력한다
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Client
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실시간으로 다른 사용자와 대화할 수 있다.
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서버로 부터 문장을 응답받아서 사용자의 캐릭터 이미지에 실시간으로 매핑한다.
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사용자의 캐릭터가 사용자의 음성에 맞게 실시간으로 립싱크한다.
판매예측
현재 서비스가 AWS에 지불해야하는 비용을 예측한 뒤, 해당 지출에 70%를 마진으로 계산한다. AWS지출 비용은 아시아 태평양 서울 EC2서버를 기준으로 잡았으며, Client에서 EC2로 데이터를 요청했을 때의 비용이다.
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1GB 당 $ 0.126 (약 159원 - 2022년 4월 기준)
본 서비스에서 Client에서 EC2서버로 요청해야 하는 데이터는 크게 음성과 해당 음성에 대한 응답 Text라고 할 수 있다. 평균적으로 한명의 사용자로 인해 AWS에 지출해야하는 비용은 하루 20분을 쓴다고 가정하고, 1분 정도의 음성데이터 평균 용량이 900Kb ~ 1Mb정도이기 때문에 계산하면 아래와 같은 결과가 나온다.
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(1MB x 20) x $ 0.126 = $ 0.0025 (약 ₩ 2.51 - 2022년 4월 기준)
로블록스, 제페토, 게더타운 등 본 서비스를 적용할 수 있는 플랫폼을 기준으로 사용량을 계산해보면 아래와 같은 사용량이 나온다.
로블록스 일 사용자 42만
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420,000 x 20MB = 약 8,400,000 MB ⇒ 약 8,203 GB
제페토 7만
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70,000 x 20MB = 약 1,400,000 MB ⇒ 약 1,367 GB
게더타운 5만 → (게더타운 기준으로 사용비용 예측)
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50,000 x 20MB = 약 1,000,000 MB ⇒ 약 976.5 GB
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976.5 x $0.126 = 약 $ 123.04 (약 ₩ 154,354 - 2022년 4월 기준)
가장 적은 인원이 사용하는 게더타운을 기준으로 지출예측을 잡으면 아래와 같다
₩ 154,354 x 30(한 달) = ₩ 4,500,000 AWS에 지불
따라서 해당 지출을 기준으로 70%의 마진을 측정해 API 게이트웨이 가격을 책정하면 아래와 같다. (AWS API 게이트웨이 요금 기준)
결제 계정당 월 API 호출 수 ⇒ API 호출 1백만 회당 비용
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처음 3억 3천 3백만 건 ⇒ $3.50
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다음 6억 6천 7백만 건 ⇒ $3.19
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다음 190억 건 ⇒ $2.71
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200억 건 초과 ⇒ $1.72
사용자당은 하지말죠!
사용자 당
api 호출당 ⇒ 20ns단위로 잘라서 호출 ⇒ 사람당 평균 100번정도 호출
월 사용자 몇명이면 얼마 수익예상 : 5만명 기준 500만번 하루에 호출
한 달에 1.5억번 비용은 150 x $3.5 = $525
기업 하나당 $525
3개기업에서 쓴다 그러면 한기업 X3 = $1,575