XÂY DỰNG NỀN TẢNG WEB XEM PHIM CHUNG

Abstract

Sự phát triển của các nền tảng video trực tuyến làm gia tăng nhu cầu về trải nghiệm xem chung, trong đó nhiều người có thể cùng theo dõi nội dung, trao đổi và duy trì trạng thái phát đồng bộ. Đề tài xây dựng Vifi, nền tảng web tích hợp xem phim trực tuyến, tương tác xã hội, Watch Room, Local Stream và kiểm duyệt nội dung bằng trí tuệ nhân tạo. Watch Room hỗ trợ nội dung thuộc hệ thống, Local Stream và video YouTube. Hệ thống gồm Frontend phát triển bằng React và TypeScript, Backend sử dụng Java và Spring Boot, cùng thành phần AI; PostgreSQL, Redis, Cloudflare R2, FFmpeg, HLS, STOMP/WebSocket và WebRTC được sử dụng để hỗ trợ lưu trữ, xử lý media và giao tiếp thời gian thực.. Đối với Local Stream, Vifi triển khai AI moderation suy luận trực tiếp trên trình duyệt. Mô hình phát hiện bạo lực kết hợp ResNet-18 và Temporal Conv1D, được xuất sang ONNX và tích hợp bằng ONNX Runtime Web với WebGPU/WASM. Kết quả suy luận được xử lý qua Signal Gate trước khi gửi đến Backend để kiểm tra ngữ cảnh, xử lý tín hiệu lặp và áp dụng chính sách kiểm duyệt mà không cần truyền toàn bộ video cục bộ. Kết quả đánh giá cho thấy Frontend vượt qua ESLint với 0 lỗi và hoàn thành production build; sáu integration test của Backend Watch Room đều đạt. Các kịch bản WARN, PAUSE và BLOCK của AI moderation cũng được quan sát trong phạm vi thử nghiệm. Media pipeline đã được kiểm thử end-to-end trên các video thử nghiệm, từ lưu trữ video nguồn, xử lý MediaJob, mã hóa HLS, tải lên Cloudflare R2 đến phát nội dung trên hệ thống. Tuy nhiên, WebRTC chưa được kiểm thử có hệ thống trên nhiều trình duyệt, thiết bị và điều kiện mạng; Media pipeline chưa được benchmark với tải đồng thời và quy mô production. Stress test, kiểm thử bảo mật và xác minh triển khai production cũng chưa được thực hiện đầy đủ. The development of online video platforms has increased the demand for shared viewing experiences in which multiple users can watch content together, communicate, and maintain synchronized playback. This thesis develops Vifi, a web-based platform integrating online movie streaming, social interaction, Watch Room, Local Stream, and artificial intelligence-based content moderation. Watch Room supports catalog content, host-local video streams, and YouTube videos. The system consists of a React/TypeScript Frontend, a Java/Spring Boot Backend, and an AI component, supported by PostgreSQL, Redis, Cloudflare R2, FFmpeg, HLS, STOMP/WebSocket, and WebRTC. For Local Stream, Vifi performs AI moderation directly in the browser. The violence detection model combines ResNet-18 and Temporal Conv1D, is exported to ONNX, and is integrated using ONNX Runtime Web with WebGPU/WASM. Inference results are processed through a Signal Gate before being sent to the Backend for context validation, duplicate handling, and moderation policy evaluation without transmitting the entire local video. Evaluation results show that the Frontend passes ESLint with zero errors and successfully completes the production build, while all six Backend Watch Room integration tests pass. WARN, PAUSE, and BLOCK moderation scenarios were also observed within the testing scope. The Media pipeline was verified end-toend on tested videos, covering source storage, MediaJob processing, HLS encoding, upload to Cloudflare R2, and playback on the system player. However, WebRTC has not yet been systematically tested across multiple browsers, devices, and network conditions, and the Media pipeline has not been benchmarked under concurrent or production-scale workloads. Stress testing, security testing, and production deployment verification also remain incomplete.