Media2Cloud

이 AWS 솔루션 구현은 어떤 작업을 수행합니까?

Amazon Web Services(AWS)는 고객이 클라우드에서 더 쉽게 콘텐츠를 수집, 저장, 처리, 제공 및 관리하도록 지원하는 고도로 확장 가능하고 탄력적이며 안전한 클라우드 서비스를 제공합니다. 자산 관리를 클라우드로 이전하면 자산 관리 및 공급망 애플리케이션의 최신 혁신 기능을 활용할 수 있습니다. 하지만 기존 비디오 아카이브를 클라우드로 마이그레이션하는 것은 까다롭고 느린 프로세스일 수 있습니다.

마이그레이션 프로세스의 간소화 및 자동화를 지원하기 위해 AWS는 Media2Cloud 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 비디오 자산 및 관련 메타데이터를 클라우드로 이전할 수 있도록 서버리스 엔드 투 엔드 수집 워크플로를 설정합니다. 이 솔루션은 마이그레이션 중에 Amazon Rekognition, Amazon Transcribe 및 Amazon Comprehend를 통해 비디오 및 이미지에서 중요한 메타데이터를 분석하고 추출합니다. Media2Cloud에는 또한 간단한 웹 인터페이스가 포함되어 있어서 콘텐츠의 수집과 분석을 즉시 시작함으로써 가치를 강화할 수 있습니다.

AWS 솔루션 구현 개요

이 솔루션은 고객이 기계 학습 관련 전문 지식이 없이도 AWS 계정에 있는 미디어 파일에서 빠르고 원활하게 주요 세부 정보를 추출할 수 있도록 합니다. 이 솔루션은 고객이 이미지, 오디오, 비디오 파일을 업로드하고 검색할 때 사용할 수 있는 웹 기반 사용자 인터페이스도 포함합니다.

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Media2Cloud 솔루션 아키텍처

AWS CloudFormation 템플릿은 다음 세 가지 워크플로를 배포합니다. 하나는 원본 비디오와 이미지를 수집하는 워크플로, 하나는 콘텐츠에서 기계 학습 메타데이터를 분석 및 추출하는 워크플로, 마지막 하나는 라벨링 작업을 생성하고 관리하는 워크플로입니다.

동영상 또는 이미지를 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 업로드할 때 수집 워크플로에서 분석용 썸네일 및 표준화된 프록시 파일을 생성합니다. 그런 다음 분석 워크플로에서는 AWS 네이티브 AI 서비스를 사용하여 메타데이터를 추출하고 동영상과 이미지를 분석합니다. 라벨링 워크플로는 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 직원을 위해 얼굴 모음에 얼굴을 태그하는 데 사용되는 라벨링 작업을 생성합니다.

수집된 Amazon S3 버킷에는 업로드한 동영상과 이미지를 아카이빙을 위해 Amazon S3 Glacier로 이동할 수 있게 하는 Amazon S3 수명 주기 정책이 있습니다.

수집 워크플로는 AWS StepFunctions 및 AWS Lambda를 활용하여 수집 워크플로를 오케스트레이션하고 AWS Elemental MediaConvert를 트리거하여 분석을 위해 업로드한 동영상 및 이미지의 표준화된 프록시 파일 및 썸네일을 만듭니다. 프록시 파일은 프록시 Amazon S3 버킷에 저장되며, 미디어 정보는 Amazon DynamoDB에 저장됩니다. 동영상 처리가 완료되면 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)에서 구독자들에게 알림을 전송합니다.

Amazon API Gateway RESTful API는 Amazon Elasticsearch Service(Amazon ES) 클러스터에 저장된 결과를 검색하는 데 사용되며, AWS IoT Core는 워크플로 진행률을 연결된 웹 클라이언트로 주기적으로 업데이트하기 위해 게시/구독 메시지 브로커로 사용됩니다.

또한 이 솔루션은 간편한 웹 인터페이스를 구현하여 업로드, 찾아보기, 동영상 및 이미지 파일 검색, 메타데이터 추출, 라벨링 인력 생성 및 관리를 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 웹 인터페이스는 사용자 인증에 Amazon Cognito를 활용하며 Amazon S3 버킷에 호스팅되는 웹 자산에 의해 구동됩니다. Amazon CloudFront는 솔루션의 웹 사이트 버킷 콘텐츠에 퍼블릭 액세스를 제공하는 데 사용됩니다.

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