MicrocosmWorksInovasi dan Arsitektur Kosmos Digital
TentangKontak
MicrocosmWorksInovasi dan Arsitektur Digital Cosmos

Menyediakan solusi IT yang penting. Kami bersemangat tentang teknologi, keamanan, dan membantu bisnis tumbuh melalui infrastruktur IT yang andal dan inovatif.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Pusat Pertumbuhan AI

AI HubInovasi StartupAkselerator Perusahaan

Solusi

Semua SolusiAplikasi Kesehatan & KebugaranPlatform Video AIPengembangan Agen AI

Sumber Daya

WawasanPanduan IndustriCetak Biru Kasus PenggunaanPola ArsitekturStudi Kasus

Perusahaan

Tentang KamiKontakPekerjaan Kami

Layanan

Konsultasi DigitalInfrastruktur CloudPengembangan SaaSPengembangan AITeknologi Video
Pengembangan ERPKustomisasi ZohoPengembangan OdooIntegrasi SalesforcePengembangan CRM Kustom
Integrasi QuickBooksSolusi IoTPengembangan Blockchain
Konsultasi Keamanan SiberDukungan IT - L3

ยฉ 2026 MicrocosmWorks. Semua hak dilindungi.

Kebijakan PrivasiSyarat Layanan
Kembali ke Studi Kasus
Video EncodingDipublikasikan June 18, 2026 ยท Diperbarui May 25, 2026

Pipeline Pemrosesan Video Tanpa Server dengan AWS MediaConvert

Platform video tersebut memerlukan cara yang skalabel dan hemat biaya untuk menangani beban kerja encoding yang bervariasi, mulai dari periode sepi dengan sedikit unggahan hingga waktu puncak dengan ratusan pekerjaan simultan.

Diskusikan Proyek Anda
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Tantangan

Infrastruktur encoding berkapasitas tetap baik itu kelebihan penyediaan (mahal) maupun kekurangan penyediaan (lambat):

  • Beban kerja encoding sangat bervariasi dan tidak terduga
  • Periode puncak bisa mencapai volume 100x lipat dari normal selama peluncuran konten
  • Menjalankan server encoding khusus 24/7 mahal selama periode sepi
  • Kegagalan pekerjaan memerlukan deteksi otomatis dan percobaan ulang tanpa intervensi manual

Solusi Kami

Kami mengimplementasikan pipeline encoding tanpa server menggunakan trigger AWS Lambda dan AWS MediaConvert untuk pemrosesan video yang elastis dan bayar sesuai penggunaan.

Arsitektur

  • Trigger: Fungsi AWS Lambda memantau peristiwa unggahan S3
  • Encoding: AWS MediaConvert dengan template pekerjaan spesifik mitra
  • Pesan: ActiveMQ/STOMP untuk pembaruan status pekerjaan asinkron
  • Pemantauan: Backend encoder NestJS melacak kemajuan pekerjaan
  • Penyimpanan: AWS S3 untuk aset input/output

Alur Pipeline

  1. Peristiwa S3 - Unggahan video memicu fungsi Lambda
  2. Konfigurasi Pekerjaan - Lambda membaca profil mitra dan membuat pekerjaan MediaConvert
  3. Pengiriman - Pekerjaan MediaConvert dikirimkan dengan pengaturan output yang sesuai
  4. Pelacakan Kemajuan - Pesan STOMP menyampaikan status ke backend encoder
  5. Penyelesaian - Aset output disimpan di S3, metadata diperbarui di MongoDB
  6. Penanganan Kesalahan - Pekerjaan yang gagal diantrekan untuk percobaan ulang dengan exponential backoff

Fitur Utama

  1. Biaya Idle Nol - Lambda dan MediaConvert hanya mengenakan biaya untuk penggunaan aktual
  2. Skala Elastis - Menangani 1 hingga 1000+ pekerjaan encoding bersamaan
  3. Template Mitra - Template pekerjaan MediaConvert yang telah dikonfigurasi sebelumnya per mitra
  4. Berbasis Peristiwa (Event-Driven) - Peristiwa S3 secara otomatis memicu alur kerja encoding
  5. Pemantauan Komprehensif - Status pekerjaan, durasi, dan pelacakan kesalahan

Hasil

Pengurangan Biaya: Pengurangan 60% dibandingkan dengan server encoding yang selalu aktif
Skala: Menangani lonjakan lalu lintas 100x lipat tanpa perubahan infrastruktur
Keandalan: Percobaan ulang otomatis dengan klasifikasi kesalahan mempertahankan tingkat keberhasilan 99,5%

Tumpukan Teknologi

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more Studi Kasus

Jelajahi lebih banyak implementasi teknis kami

Video Encoding

Penyisipan Iklan Sisi Klien (CSAI) dengan Penguraian Penanda SCTE-35 & Integrasi Pemutar Multi-Platform

Sebuah platform streaming video perlu mengimplementasikan Client-Side Ad Insertion (CSAI) di seluruh aplikasi web, seluler, dan TV terhubung โ€” memungkinkan pengalaman iklan yang dipersonalisasi di tingkat perangkat dengan dukungan interaksi iklan penuh (overlay yang dapat diklik, banner pendamping, tombol lewati) yang tidak dapat disediakan oleh penyisipan sisi server.

Baca Studi Kasus
Video Encoding

Pipeline Pemberian Sinyal Penanda Iklan SCTE-35 & Penyisipan Trailer Media

Sebuah perusahaan media streaming membutuhkan pipeline yang tangguh dan otomatis untuk menyuntikkan penanda iklan SCTE-35 ke dalam siaran langsung dan VOD, bersama dengan kemampuan untuk menyisipkan trailer promosi (pre-roll, mid-roll, dan post-roll) pada posisi yang waktunya tepat โ€” memungkinkan monetisasi di seluruh saluran FAST, acara langsung, dan pustaka konten sesuai permintaan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

MicrocosmWorks merancang arsitektur pemrosesan tersegmentasi di mana Step Functions mengorkestrasi pipeline: fungsi Lambda membagi video sumber menjadi segmen, AWS MediaConvert menangani transkoding yang sebenarnya tanpa batasan waktu habis Lambda, dan Lambda terakhir menyatukan hasilnya. Pendekatan hibrida ini mempertahankan model biaya tanpa server sambil mendukung video dengan durasi berapa pun.

MicrocosmWorks mengukur pengurangan biaya 70-85% untuk beban kerja pemrosesan video yang tidak menentu (bursty) dibandingkan dengan menjalankan instans encoding EC2 khusus. Pipeline tanpa server tidak menimbulkan biaya saat tidak aktif dan dapat menskalakan hingga ratusan pekerjaan bersamaan selama periode puncak, dengan harga per menit AWS MediaConvert menghilangkan kebutuhan untuk menyediakan kapasitas puncak.

MicrocosmWorks mengkonfigurasi AWS Step Functions dengan kebijakan percobaan ulang per langkah dan exponential backoff, memastikan bahwa langkah transkoding yang gagal mencoba ulang secara otomatis tanpa memulai ulang seluruh pipeline. Setiap tahap menulis keluaran menengah ke S3, sehingga pemulihan dilanjutkan dari checkpoint terakhir yang berhasil daripada memproses ulang dari file sumber.

MicrocosmWorks mengoptimalkan pipeline untuk kasus penggunaan near-real-time dengan mitigasi cold start menggunakan provisioned concurrency pada fungsi Lambda kritis dan slot transkoding MediaConvert yang dicadangkan. Untuk alur kerja langsung, pipeline mencapai latensi end-to-end 2-5 menit dari unggah hingga pengiriman, yang cocok untuk ekstraksi klip dan distribusi sorotan.

MicrocosmWorks membangun infrastruktur video tanpa server dengan tarif $25-$45/jam, dengan pipeline lengkap berbasis MediaConvert termasuk orkestrasi Step Functions, manajemen siklus hidup S3, dan pemantauan biasanya membutuhkan 250-400 jam pengembangan. Model pay-per-use arsitektur ini berarti klien hanya membayar biaya AWS sebanding dengan volume pemrosesan aktual mereka.

Siap Mentransformasi Bisnis Anda?

Mari diskusikan bagaimana kami dapat menerapkan solusi serupa untuk tantangan Anda.

Hubungi KamicaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Kecepatan: Pekerjaan MediaConvert paralel memproses konten lebih cepat daripada encoding berurutan
Baca Studi Kasus
Video Encoding

Layanan Media AWS untuk Streaming Saluran FAST melalui SRT

Sebuah perusahaan media membutuhkan untuk membangun feed kontribusi yang andal dan latensi rendah untuk saluran FAST mereka menggunakan protokol Secure Reliable Transport (SRT) โ€” memungkinkan penyerapan konten berkualitas tinggi dari studio jarak jauh, sistem playout cloud, dan mitra sindikasi melalui koneksi internet yang tidak dapat diprediksi.

Baca Studi Kasus