概要
Media2Cloud on AWS ソリューションでは、動画アセットと関連するメタデータをクラウドに移行するためのサーバーレスのエンドツーエンドの取り込みワークフローを設定します。このソリューションは、移行やサプライチェーンのプロセスを加速するのに役立つ標準化されたアーキテクチャを提供するように設計され、Media Asset Manager (MAM) パートナーが顧客向けにソリューションを提供する手助けをします。
メリット
Media2Cloud on AWS ソリューションは面倒な設定なしで活用できます。あるいは、コンテンツ取り込みプロセスのセットアップと構成を早める目的でサーバーレスフレームワークを構築するとき、リファレンス実装として活用します。
このソリューションでは、動画とイメージファイルや抽出後のメタデータを簡単にアップロード、閲覧、検索するための単純なウェブインターフェイスが生成されます。
技術的な詳細情報
このソリューションは、機械学習の専門知識なしで AWS アカウント内のメディアファイルから重要な詳細を迅速かつシームレスに抽出することができます。また、このソリューションには、メディアコンテンツの取り込みと分析に使用できるウェブベースのユーザーインターフェイスも含まれています。
ステップ 1
ユーザーディレクトリを提供する Amazon Cognito ユーザープール。
ステップ 2
AWS IAM 認証を使用するように設定された Amazon API Gateway RESTful API エンドポイント。
ステップ 3
ウェブバケットに保存されている最小化された JavaScript ファイルやグラフィックなどのウェブアプリケーションのアーティファクトをホストする Amazon CloudFront ディストリビューション。
ステップ 4
AWS Step Functions のメインステートマシンで、ソリューションのバックエンドの取り込みと分析ワークフローへのエントリーポイントとして機能します。
ステップ 5
AWS Step Functions の取り込みサブステートマシンは、メディアファイルタイプごとに取り込みプロセスをオーケストレートし、取り込まれたメディアのプロキシを生成します。ビデオやオーディオファイルには AWS Elemental MediaConvert を、イメージファイルやドキュメントにはオープンソースのツールを使用しています。
ステップ 6
分析プロセスを実行する Step Functions の分析サブステートマシン。Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend、および Amazon Textract による分析ジョブを実行する AWS Step Functions で構成されています。
ステップ 7
Amazon DynamoDB テーブルは、全体的なステータス、中間ファイルが保存されている場所へのポインター、ステートマシンのトークン実行など、取り込みおよび分析プロセス中に生成されたアーティファクトを保存します。
ステップ 8
Amazon OpenSearch Service クラスターは、取り込みの属性と機械学習のメタデータを保存し、お客様の検索や発見のニーズに対応します。
ステップ 9
4 つの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットは、アップロードされたコンテンツ、取り込み時にソリューションが生成するファイルプロキシ、静的なウェブアプリケーションアーティファクト、使用したサービスのアクセスログを保存します。
ステップ 11
キューイングされた AI/機械学習リクエストが処理されたときに、バックログシステムがワークフロー (ステートマシン) に通知する内部キュー管理システムで使用される Amazon EventBridge。
ステップ 12
AWS IoT Core のトピックで、取り込みと分析のワークフローが、パブリッシュ/サブスクライブの MQTT メッセージングを通じて、フロントエンドのウェブアプリケーションと非同期に通信できるようにします。
ステップ 13
Amazon Rekognition がビデオ分析ワークフローのジョブステータスをパブリッシュしたり、顧客のシステムとのカスタム統合をサポートしたりするための Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピック。
ステップ 1
ユーザーディレクトリを提供する Amazon Cognito ユーザープール。
ステップ 2
AWS IAM 認証を使用するように設定された Amazon API Gateway RESTful API エンドポイント。
ステップ 3
ウェブバケットに保存されている最小化された JavaScript ファイルやグラフィックなどのウェブアプリケーションのアーティファクトをホストする Amazon CloudFront ディストリビューション。
ステップ 4
AWS Step Functions のメインステートマシンで、ソリューションのバックエンドの取り込みと分析ワークフローへのエントリーポイントとして機能します。
ステップ 5
AWS Step Functions の取り込みサブステートマシンは、メディアファイルタイプごとに取り込みプロセスをオーケストレートし、取り込まれたメディアのプロキシを生成します。ビデオやオーディオファイルには AWS Elemental MediaConvert を、イメージファイルやドキュメントにはオープンソースのツールを使用しています。
ステップ 6
分析プロセスを実行する Step Functions の分析サブステートマシン。Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend、および Amazon Textract による分析ジョブを実行する AWS Step Functions で構成されています。
ステップ 7
Amazon DynamoDB テーブルは、全体的なステータス、中間ファイルが保存されている場所へのポインター、ステートマシンのトークン実行など、取り込みおよび分析プロセス中に生成されたアーティファクトを保存します。
ステップ 8
Amazon OpenSearch Service クラスターは、取り込みの属性と機械学習のメタデータを保存し、お客様の検索や発見のニーズに対応します。
ステップ 9
4 つの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットは、アップロードされたコンテンツ、取り込み時にソリューションが生成するファイルプロキシ、静的なウェブアプリケーションアーティファクト、使用したサービスのアクセスログを保存します。
ステップ 11
キューイングされた AI/機械学習リクエストが処理されたときに、バックログシステムがワークフロー (ステートマシン) に通知する内部キュー管理システムで使用される Amazon EventBridge。
ステップ 12
AWS IoT Core のトピックで、取り込みと分析のワークフローが、パブリッシュ/サブスクライブの MQTT メッセージングを通じて、フロントエンドのウェブアプリケーションと非同期に通信できるようにします。
ステップ 13
Amazon Rekognition がビデオ分析ワークフローのジョブステータスをパブリッシュしたり、顧客のシステムとのカスタム統合をサポートしたりするための Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピック。
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