O que faz essa solução da AWS?

A solução Media2Cloud define um fluxo de trabalho de ingestão de ponta a ponta sem servidor para mover os ativos de vídeo e os metadados associados para a nuvem. Essa solução foi projetada para fornecer uma arquitetura padronizada que ajude a acelerar a migração e o processo de cadeia de suprimentos, além de ajudar os parceiros do Media Asset Manager (MAM) a fornecer soluções para seus clientes.

Vídeo em destaque
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Benefícios

Economize tempo de desenvolvimento

Use a solução Media2Cloud como se encontra ou como uma implementação de referência para a construção de uma framework sem servidor para acelerar a definição e a configuração de um processo de consumo de conteúdo.

Interface de usuário simples

A solução cria uma interface Web simples que facilita o carregamento, a navegação e a busca de arquivos de vídeo e imagem e a extração de metadados.

Visão geral da solução da AWS

Esta solução ajuda você a extrair de forma rápida e contínua os principais detalhes de seus arquivos de mídia em suas contas da AWS sem precisar de experiência em machine learning. A solução também inclui uma interface de usuário baseada na Web que você pode usar para ingerir e analisar seu conteúdo de mídia.

Media2Cloud | Diagrama da arquitetura
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Arquitetura da solução Media2Cloud

O modelo do AWS CloudFormation implanta a seguinte infraestrutura:

1. Um grupo de usuários do Amazon Cognito para fornecer um diretório de usuário.

2. Um endpoint de API RESTful do Amazon API Gateway, configurado para usar a autenticação do AWS IAM.

3. Uma distribuição do Amazon CloudFront que hospeda os artefatos da aplicação Web, como arquivos JavaScript minimizados e gráficos armazenados no bucket da Web.

4. Uma máquina de estado principal do AWS Step Functions que serve como ponto de entrada para os fluxos de trabalho de análise e ingestão de backend da solução.

5. Uma máquina de subestado de ingestão do AWS Step Functions que orquestra o processo de ingestão por tipo de arquivo de mídia e gera proxies para a mídia ingerida. Ela usa o AWS Elemental MediaConvert para arquivos de vídeo e áudio e ferramentas de código aberto para arquivos de imagem e documentos.

6. Uma máquina de subestado de análise do AWS Step Functions responsável pelo processo de análise. Ela consiste em AWS Step Functions que executam trabalhos de análise com o Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend e Amazon Textract.

7. Tabelas do Amazon DynamoDB para armazenar artefatos gerados durante os processos de ingestão e análise, como status geral, indicadores de onde os arquivos intermediários são armazenados e tokens de execução da máquina de estado.

8. Um cluster do Amazon OpenSearch Service que armazena atributos de ingestão e metadados de machine learning e facilita as necessidades de pesquisa e descoberta dos clientes.

9. Quatro buckets do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para armazenar conteúdo carregado, proxies de arquivo que a solução gera durante a ingestão, artefatos estáticos de aplicações Web e logs de acesso para serviços usados.

10. Regras de eventos do Amazon CloudWatch que são registradas quando tarefas específicas sofrem alterações de estado.

11. Amazon EventBridge usado por um sistema de gerenciamento de filas interno em que o sistema de backlog notifica os fluxos de trabalho (máquinas de estado) quando uma solicitação de IA/ML que está na fila é processada.

12. Um tópico do AWS IoT Core que permite que os fluxos de trabalho de ingestão e análise se comuniquem com a aplicação Web frontend de forma assíncrona por meio de sistemas de mensagens MQTT de publicação/assinatura.

13. Tópicos do Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) para permitir que o Amazon Rekognition publique o status do trabalho no fluxo de trabalho de análise de vídeo e ofereça suporte à integração personalizada com o sistema dos clientes.

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