Media2Cloud

この AWS ソリューション実装では、どのようなことが可能ですか?

アマゾンウェブサービス (AWS) では、コンテンツの取り込み、保存、処理、配信、管理をお客様がクラウド上でより簡単にできる、高スケーラブル、伸縮自在、セキュアなクラウドサービスを提供しています。デジタルアセット管理をクラウドに移行すると、アセット管理とサプライチェーンアプリケーションの最新イノベーションを活用できます。ただし、既存の動画アーカイブをクラウドに移行する作業は面倒であり、手間取ります。

移行プロセスを合理化し、自動化する目的で AWS は Media2Cloud ソリューションを提供します。このソリューションでは、ビデオ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、移行中に Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、および Amazon Comprehend を使用して動画と画像から貴重なメタデータを分析および抽出します。Media2Cloud にはさらに、コンテンツの取り込みと分析をすぐに開始してその価値を高める、シンプルなウェブインターフェイスも含まれています。

AWS ソリューション実装の概要

このソリューションにより、お客様は AWS アカウント内のメディアファイルから、機械学習の専門知識がなくても重要な細目を迅速かつシームレスに抽出できます。このソリューションにはウェブベースのユーザーインターフェイスも含まれており、お客様は画像、音声、動画ファイルのアップロードと検索ができます

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Media2Cloud ソリューションアーキテクチャ

AWS CloudFormation テンプレートは、ソース動画と画像を取り込むワークフロー、コンテンツから機械学習メタデータを分析および抽出するワークフロー、ラベル付けジョブを作成および管理するワークフローの 3 つのワークフローをデプロイします。

動画または画像を Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに取り込んでアップロードすると、取り込みワークフローは標準化されたプロキシファイルとサムネイルを分析用に作成します。AWS ネイティブの AI サービスを使用して、分析ワークフローが動画と画像を分析し、メタデータを抽出します。ラベル付けワークフローでは、Amazon SageMaker Ground Truth を使用して、顔コレクションに顔をタグ付けするために使用される従業員のラベル付けジョブを作成します。

取り込み Amazon S3 バケットには Amazon S3 ライフサイクルポリシーがあり、それによりこのソリューションはアップロードした動画と画像をアーカイブ目的で Amazon S3 Glacier に移すことができます。

この取り込みワークフローには AWS StepFunctions と AWS Lambda が含まれます。それが取り込みワークフローを調整し、また、アップロードした動画と画像に分析目的で標準化されたプロキシファイルとサムネイルを作成する AWS Elemental MediaConvert を始動させます。プロキシファイルはプロキシ Amazon S3 バケットに保存されます。メディア情報は Amazon DynamoDB に保存されます。動画の処理が終わると、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) が定期購読者に通知を送信します。

Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) クラスターに保存された結果の検索には Amazon API Gateway RESTful API が使用されます。AWS IoT Core は公開/購読メッセージブローカーとして使用され、接続されたウェブクライアントのワークフローの進行状況を定期的に更新します。

また、このソリューションは、動画ファイルと画像ファイルのアップロード・閲覧・検索、メタデータの抽出、ラベル付け従業員の作成と管理を容易にするシンプルなウェブインターフェイスをデプロイします。このウェブインターフェイスではユーザー認証に Amazon Cognito が活用されます。また、Amazon S3 バケットでホストされているウェブアセットがこのインターフェイスの動力となっています。Amazon CloudFront は、ソリューションのウェブサイトバケットのコンテンツに対するパブリックアクセスを提供するために使用されます。

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