MicrocosmWorksابتكار وتصميم الكون الرقمي
من نحناتصل بنا
MicrocosmWorksابتكار وتصميم الكون الرقمي

نقدم حلول تقنية المعلومات المهمة. نحن شغوفون بالتقنية والأمان ومساعدة الشركات على النمو من خلال بنية تحتية موثوقة ومبتكرة لتقنية المعلومات.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

مركز نمو AI

مركز AIابتكار الشركات الناشئةمسرّع المؤسسات

الحلول

جميع الحلولتطبيقات الصحة واللياقةمنصة فيديو AIتطوير وكلاء AI

الموارد

رؤىأدلة القطاعاتمخططات حالات الاستخدامأنماط المعماريةدراسات الحالة

الشركة

من نحناتصل بناأعمالنا

الخدمات

الاستشارات الرقميةالبنية التحتية السحابيةتطوير SaaSتطوير AIتقنية الفيديو
تطوير ERPتخصيص Zohoتطوير Odooتكامل Salesforceتطوير CRM مخصص
تكامل QuickBooksحلول IoTتطوير بلوكتشين
استشارات الأمن السيبرانيالدعم التقني - L3

© 2026 MicrocosmWorks. جميع الحقوق محفوظة.

سياسة الخصوصيةشروط الخدمة
العودة إلى دراسات الحالة
Video Encodingنُشر في June 22, 2026 · تم التحديث June 22, 2026

مسار معالجة الفيديو بلا خادم باستخدام AWS MediaConvert

احتاجت منصة الفيديو إلى طريقة قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة للتعامل مع أعباء عمل الترميز المتغيرة، من الفترات الهادئة التي تشهد عددًا قليلًا من التحميلات إلى أوقات الذروة التي تشهد مئات المهام المتزامنة.

ناقش مشروعك
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

التحدي

كانت البنية التحتية للترميز ذات السعة الثابتة إما مفرطة التوفير (مكلفة) أو ناقصة التوفير (بطيئة):

  • كانت أعباء عمل الترميز متغيرة وغير متوقعة بشكل كبير
  • يمكن أن تشهد فترات الذروة حجمًا أكبر بمئة مرة من الحجم الطبيعي أثناء إطلاق المحتوى
  • كان تشغيل خوادم ترميز مخصصة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع مكلفًا خلال الفترات الهادئة
  • تطلبت إخفاقات المهام اكتشافًا تلقائيًا وإعادة محاولة دون تدخل يدوي

حلنا

لقد طبقنا مسار ترميز بلا خادم باستخدام مشغلات AWS Lambda و AWS MediaConvert لمعالجة الفيديو المرنة والقائمة على الدفع حسب الاستخدام.

البنية

  • المشغل: دالة AWS Lambda تراقب أحداث تحميل S3
  • الترميز: AWS MediaConvert مع قوالب مهام خاصة بالشركاء
  • المراسلة: ActiveMQ/STOMP لتحديثات حالة المهام غير المتزامنة
  • المراقبة: واجهة خلفية للمرمز (encoder backend) مبنية على NestJS لتتبع تقدم المهام
  • التخزين: AWS S3 للأصول المدخلة/المخرجة

تدفق المسار

  1. حدث S3 - تحميل الفيديو يشغل دالة Lambda
  2. تكوين المهمة - تقرأ Lambda ملف تعريف الشريك وتُنشئ مهمة MediaConvert
  3. الإرسال - يتم إرسال مهمة MediaConvert بإعدادات الإخراج المناسبة
  4. تتبع التقدم - رسائل STOMP تنقل الحالة إلى واجهة المرمز الخلفية
  5. الانتهاء - يتم تخزين الأصول المخرجة في S3، وتحديث البيانات الوصفية في MongoDB
  6. معالجة الأخطاء - يتم وضع المهام الفاشلة في قائمة الانتظار لإعادة المحاولة مع التراجع الأسي

الميزات الرئيسية

  1. تكلفة خمول صفرية - تفرض Lambda و MediaConvert رسومًا على الاستخدام الفعلي فقط
  2. التوسع المرن - يتعامل مع 1 إلى 1000+ مهمة ترميز متزامنة
  3. قوالب الشركاء - قوالب مهام MediaConvert مهيأة مسبقًا لكل شريك
  4. مدفوعة بالأحداث - أحداث S3 تشغل سير عمل الترميز تلقائيًا
  5. مراقبة شاملة - تتبع حالة المهمة ومدتها وأخطائها

النتائج

خفض التكلفة: خفض بنسبة 60% مقارنة بخوادم الترميز العاملة دائمًا
قابلية التوسع: تعامل مع ارتفاعات حركة المرور بمقدار 100 ضعف دون تغييرات في البنية التحتية
الموثوقية: إعادة المحاولة التلقائية مع تصنيف الأخطاء حافظت على معدل نجاح 99.5%

المكدس التقني

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more دراسات الحالة

استكشف المزيد من تطبيقاتنا التقنية

Video Encoding

إدراج الإعلانات من جانب العميل (CSAI) مع تحليل علامات SCTE-35 وتكامل مشغلات متعددة المنصات

احتاجت منصة بث الفيديو إلى تطبيق إدراج الإعلانات من جانب العميل (CSAI) عبر تطبيقات الويب والجوال والتلفزيون الذكي المتصل – مما يتيح تجارب إعلانية مخصصة على مستوى الجهاز مع دعم كامل لتفاعل الإعلانات (تراكبات قابلة للنقر، إعلانات مصاحبة، أزرار تخطي) التي لا يمكن لتضمين الإعلانات من جانب الخادم توفيرها.

اقرأ دراسة الحالة
Video Encoding

خط أنابيب إشارات علامات الإعلانات SCTE-35 وإدراج مقاطع الفيديو الترويجية

احتاجت شركة إعلام بث مباشر إلى خط أنابيب قوي ومؤتمت لإدخال علامات إعلانات SCTE-35 في البث المباشر وVOD، بالإضافة إلى القدرة على إدراج مقاطع فيديو ترويجية (pre-roll، وmid-roll، وpost-roll) في مواضع محددة بدقة — مما يتيح تحقيق الدخل عبر قنوات FAST والفعاليات المباشرة ومكتبات المحتوى حسب الطلب.

اقرأ دراسة الحالة

الأسئلة الشائعة

MicrocosmWorks designed a segmented processing architecture where Step Functions orchestrate the pipeline: Lambda functions split source videos into segments, AWS MediaConvert handles the actual transcoding without Lambda timeout constraints, and a final Lambda stitches the output. This hybrid approach keeps the serverless cost model while supporting videos of any duration.

MicrocosmWorks measured a 70-85% cost reduction for bursty video processing workloads compared to running dedicated EC2 encoding instances. The serverless pipeline incurs zero cost when idle and scales to hundreds of concurrent jobs during peak periods, with AWS MediaConvert's per-minute pricing eliminating the need to provision for peak capacity.

MicrocosmWorks configured AWS Step Functions with per-step retry policies and exponential backoff, ensuring that a failed transcode step retries automatically without restarting the entire pipeline. Each stage writes intermediate outputs to S3, so recovery resumes from the last successful checkpoint rather than reprocessing from the source file.

MicrocosmWorks optimized the pipeline for near-real-time use cases with cold start mitigation using provisioned concurrency on critical Lambda functions and MediaConvert reserved transcoding slots. For live workflows, the pipeline achieves 2-5 minute end-to-end latency from upload to delivery, which is suitable for clip extraction and highlights distribution.

MicrocosmWorks builds serverless video infrastructure at rates of $25-$45/hr, with a complete MediaConvert-based pipeline including Step Functions orchestration, S3 lifecycle management, and monitoring typically requiring 250-400 development hours. The architecture's pay-per-use model means clients only pay AWS costs proportional to their actual processing volume.

مستعد لتحويل عملك؟

دعنا نناقش كيف يمكننا تطبيق حلول مشابهة لتحدياتك.

تواصل معناcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
السرعة: عالجت مهام MediaConvert المتوازية المحتوى بشكل أسرع من الترميز التسلسلي
Video Encoding

خدمات AWS Media Services لبث قنوات FAST عبر SRT

احتاجت شركة إعلامية إلى إنشاء خلاصات مساهمة موثوقة ومنخفضة زمن الوصول لقنواتها FAST باستخدام بروتوكول Secure Reliable Transport (SRT) — مما يتيح استيعاب المحتوى عالي الجودة من الاستوديوهات البعيدة، وأنظمة cloud playout، وشركاء التوزيع عبر اتصالات الإنترنت غير المتوقعة.

اقرأ دراسة الحالة