Übersicht
Die Media2Cloud on AWS-Lösung richtet einen serverlosen End-to-End-Ingest-Workflow ein, um Ihre Video-Assets und die zugehörigen Metadaten in die Cloud zu verschieben. Diese Lösung wurde entwickelt, um eine standardisierte Architektur bereitzustellen, die zur Beschleunigung des Migrations- und Lieferkettenprozesses beiträgt und Medienressourcenmanager (Media Asset Manager -MAM)-Partnern hilft, Lösungen für ihre Kunden bereitzustellen.
Vorteile
Nutzen Sie die Media2Cloud on AWS-Lösung sofort oder als Referenzimplementierung zum Erstellen eines serverlosen Frameworks, um die Einrichtung und Konfiguration eines Content-Ingest-Prozesses zu beschleunigen.
Die Lösung erstellt eine einfache webbasierte Benutzeroberfläche, die das Hochladen und Durchsuchen von Ihren Video- und Image-Dateien und extrahierten Metadaten erleichtert.
Technische Details
Diese Lösung hilft Ihnen, schnell und nahtlos wichtige Details aus Ihren Mediendateien in Ihren AWS-Konten zu extrahieren, ohne über Wissen zu Machine Learning zu verfügen. Die Lösung umfasst auch eine webbasierte Benutzeroberfläche, mit der Sie Ihre Medieninhalte aufnehmen und analysieren können.
1. Einen Amazon-Cognito-Benutzerpool zur Bereitstellung eines Benutzerverzeichnisses.
2. Ein RESTful-API-Endpunkt von Amazon API Gateway, der für die Verwendung der AWS-IAM-Authentifizierung konfiguriert ist.
3. Eine Amazon-CloudFront-Verteilung, die die Webanwendungsartefakte wie minimierte JavaScript-Dateien und Grafiken hostet, die im Web-Bucket gespeichert sind.
4. Eine Hauptzustandsmaschine von AWS StepFunctions, die als Einstiegspunkt für die Backend-Erfassungs- und Analyse-Workflows der Lösung dient.
5. Eine Erfassungs-Unterzustandsmaschine von AWS Step Functions, die den Erfassungsprozess nach Mediendateityp orchestriert und Proxys für erfasste Medien generiert. Sie verwendet AWS Elemental MediaConvert für Video- und Audiodateien und Open-Source-Tools für Bilddateien und Dokumente.
6. Eine Analyse-Unterzustandsmaschine von AWS Step Functions, die für den Analyseprozess verantwortlich ist. Sie besteht aus AWS Step Functions, die Analyseaufträge mit Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend und Amazon Textract ausführen.
7. Amazon-DynamoDB-Tabellen zum Speichern von Artefakten, die während der Erfassungs- und Analyseprozesse generiert werden, wie z. B. Gesamtstatus, Verweise darauf, wo Zwischendateien gespeichert werden, und Zustandsmaschinen-Ausführungstoken.
8. Ein Cluster von Amazon OpenSearch Service, der Aufnahmeattribute und Machine-Learning-Metadaten speichert und die Such- und Entdeckungsanforderungen der Kunden erleichtert.
9. Vier Buckets von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) zum Speichern hochgeladener Inhalte, Datei-Proxys, die die Lösung während der Aufnahme generiert, statische Webanwendungsartefakte und Zugriffsprotokolle für verwendete Services.
10. Amazon CloudWatch content/aws.amazon.com/staging/de_US/cloudwatch.html Ereignisregeln, die protokolliert werden, wenn bestimmte Aufgaben Statusänderungen erfahren.
11. Amazon EventBridge wird von einem internen Warteschlangenverwaltungssystem verwendet, bei dem das Rückstandssystem Workflows (Zustandsmaschinen) benachrichtigt, wenn eine KI/ML-Anforderung in der Warteschlange verarbeitet wurde.
12. Ein Thema von AWS IoT Core, das es den Erfassungs- und Analyse-Workflows ermöglicht, asynchron über Veröffentlichungs/Abonnement-MQTT-Messaging mit der Frontend-Webanwendung zu kommunizieren.
13. Themen von Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), damit Amazon Rekognition den Auftragsstatus im Videoanalyse-Workflow veröffentlichen und die benutzerdefinierte Integration mit dem System des Kunden unterstützen kann.
1. Einen Amazon-Cognito-Benutzerpool zur Bereitstellung eines Benutzerverzeichnisses.
2. Ein RESTful-API-Endpunkt von Amazon API Gateway, der für die Verwendung der AWS-IAM-Authentifizierung konfiguriert ist.
3. Eine Amazon-CloudFront-Verteilung, die die Webanwendungsartefakte wie minimierte JavaScript-Dateien und Grafiken hostet, die im Web-Bucket gespeichert sind.
4. Eine Hauptzustandsmaschine von AWS StepFunctions, die als Einstiegspunkt für die Backend-Erfassungs- und Analyse-Workflows der Lösung dient.
5. Eine Erfassungs-Unterzustandsmaschine von AWS Step Functions, die den Erfassungsprozess nach Mediendateityp orchestriert und Proxys für erfasste Medien generiert. Sie verwendet AWS Elemental MediaConvert für Video- und Audiodateien und Open-Source-Tools für Bilddateien und Dokumente.
6. Eine Analyse-Unterzustandsmaschine von AWS Step Functions, die für den Analyseprozess verantwortlich ist. Sie besteht aus AWS Step Functions, die Analyseaufträge mit Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend und Amazon Textract ausführen.
7. Amazon-DynamoDB-Tabellen zum Speichern von Artefakten, die während der Erfassungs- und Analyseprozesse generiert werden, wie z. B. Gesamtstatus, Verweise darauf, wo Zwischendateien gespeichert werden, und Zustandsmaschinen-Ausführungstoken.
8. Ein Cluster von Amazon OpenSearch Service, der Aufnahmeattribute und Machine-Learning-Metadaten speichert und die Such- und Entdeckungsanforderungen der Kunden erleichtert.
9. Vier Buckets von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) zum Speichern hochgeladener Inhalte, Datei-Proxys, die die Lösung während der Aufnahme generiert, statische Webanwendungsartefakte und Zugriffsprotokolle für verwendete Services.
10. Amazon CloudWatch content/aws.amazon.com/staging/de_US/cloudwatch.html Ereignisregeln, die protokolliert werden, wenn bestimmte Aufgaben Statusänderungen erfahren.
11. Amazon EventBridge wird von einem internen Warteschlangenverwaltungssystem verwendet, bei dem das Rückstandssystem Workflows (Zustandsmaschinen) benachrichtigt, wenn eine KI/ML-Anforderung in der Warteschlange verarbeitet wurde.
12. Ein Thema von AWS IoT Core, das es den Erfassungs- und Analyse-Workflows ermöglicht, asynchron über Veröffentlichungs/Abonnement-MQTT-Messaging mit der Frontend-Webanwendung zu kommunizieren.
13. Themen von Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), damit Amazon Rekognition den Auftragsstatus im Videoanalyse-Workflow veröffentlichen und die benutzerdefinierte Integration mit dem System des Kunden unterstützen kann.
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