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

صممت MicrocosmWorks بنية معالجة مجزأة حيث تقوم Step Functions بتنسيق خط الأنابيب: تقوم دوال Lambda بتقسيم مقاطع الفيديو المصدر إلى أجزاء، تتولى AWS MediaConvert عملية تحويل الترميز الفعلية دون قيود مهلة Lambda، وتقوم دالة Lambda أخيرة بدمج المخرجات. يحافظ هذا النهج الهجين على نموذج التكلفة بدون خادم مع دعم مقاطع الفيديو بأي مدة.

قامت MicrocosmWorks بقياس تخفيض في التكاليف بنسبة 70-85% لأحمال عمل معالجة الفيديو الـ bursty مقارنة بتشغيل مثيلات ترميز EC2 المخصصة. لا تتكبد الـ serverless pipeline أي تكلفة عندما تكون خامدة وتتوسع لتشمل مئات المهام المتزامنة خلال فترات الذروة، مع تسعير AWS MediaConvert بالدقيقة مما يلغي الحاجة إلى توفير سعة الذروة.

قامت MicrocosmWorks بتهيئة AWS Step Functions بسياسات إعادة محاولة لكل خطوة وتراجع أُسّي، مما يضمن أن خطوة التحويل البرمجي الفاشلة تُعاد محاولتها تلقائيًا دون إعادة تشغيل خط الأنابيب بالكامل. تكتب كل مرحلة مخرجاتها الوسيطة إلى S3، لذا تستأنف عملية الاسترداد من آخر نقطة تحقق ناجحة بدلاً من إعادة المعالجة من ملف المصدر.

قامت MicrocosmWorks بتحسين خط الأنابيب لحالات الاستخدام شبه الفعلي مع تخفيف مشكلة البدء البارد (cold start mitigation) باستخدام التزامن المخصص (provisioned concurrency) على دوال Lambda الهامة وفتحات تحويل الترميز المحجوزة في MediaConvert. بالنسبة لسير العمل المباشر، يحقق خط الأنابيب زمن استجابة من طرف إلى طرف يتراوح من 2 إلى 5 دقائق من التحميل إلى التسليم، مما يجعله مناسبًا لاستخراج المقاطع وتوزيع اللقطات البارزة.

تبني MicrocosmWorks بنية تحتية لمعالجة الفيديو بدون خادم بمعدلات تتراوح بين 25 و 45 دولارًا في الساعة، مع خط أنابيب كامل يعتمد على MediaConvert، بما في ذلك تنسيق Step Functions، وإدارة دورة حياة S3، والمراقبة، والتي تتطلب عادةً 250-400 ساعة تطوير. ويعني نموذج الدفع حسب الاستخدام الخاص بالبنية أن العملاء يدفعون فقط تكاليف AWS بما يتناسب مع حجم معالجتهم الفعلي.

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