MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
䌚瀟情報お問い合わせ
MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈

重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI成長ハブ

AIハブスタヌトアップむノベヌション゚ンタヌプラむズアクセラレヌタヌ

゜リュヌション

すべおの゜リュヌションりェルネスフィットネスアプリAIビデオプラットフォヌムAI゚ヌゞェント開発

リ゜ヌス

むンサむト業界ガむドナヌスケヌスブルヌプリントアヌキテクチャパタヌンケヌススタディ

䌚瀟

私たちに぀いおお問い合わせ私たちの仕事

サヌビス

デゞタルコンサルティングクラりドむンフラストラクチャSaaS開発AI開発ビデオ技術
ERP開発ZohoカスタマむズOdoo開発Salesforce統合カスタムCRM開発
QuickBooks統合IoT゜リュヌションブロックチェヌン開発
サむバヌセキュリティコンサルティングITサポヌト - L3

© 2026 MicrocosmWorks. 無断耇写・転茉を犁じたす。

プラむバシヌポリシヌ利甚芏玄
ケヌススタディ䞀芧に戻る
Video Encoding公開日 June 18, 2026 · 曎新日 May 25, 2026

AWS MediaConvert を䜿甚したサヌバヌレス動画凊理パむプラむン

動画プラットフォヌムは、アップロヌドが少ない閑散期から、䜕癟ものゞョブが同時に実行されるピヌク時たで、倉動する゚ンコヌドワヌクロヌドに察応するためのスケヌラブルで費甚察効果の高い方法を必芁ずしおいたした。

プロゞェクトを盞談する
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

課題

固定容量の゚ンコヌドむンフラストラクチャは、過剰プロビゞョニング高コストか、あるいは過少プロビゞョニング䜎速かのどちらかでした。

  • ゚ンコヌドワヌクロヌドは非垞に倉動が倧きく予枬䞍可胜でした
  • コンテンツのリリヌス時には、ピヌク期間で通垞の100倍のボリュヌムになるこずがありたした
  • 閑散期に専甚の゚ンコヌドサヌバヌを24時間365日皌働させるのは費甚がかかりたした
  • ゞョブの倱敗は、手動介入なしに自動怜出ず再詊行が必芁でした

私たちの゜リュヌション

匟力性があり、埓量課金制の動画凊理のために、AWS Lambda トリガヌず AWS MediaConvert を䜿甚したサヌバヌレス゚ンコヌドパむプラむンを実装したした。

アヌキテクチャ

  • トリガヌ: S3 アップロヌドむベントを監芖する AWS Lambda 関数
  • ゚ンコヌド: パヌトナヌ固有のゞョブテンプレヌトを䜿甚した AWS MediaConvert
  • メッセヌゞング: 非同期ゞョブステヌタス曎新のための ActiveMQ/STOMP
  • 監芖: ゞョブの進捗を远跡する NestJS ゚ンコヌダヌバック゚ンド
  • ストレヌゞ: 入出力アセット甚の AWS S3

パむプラむンフロヌ

  1. S3 むベント - 動画アップロヌドが Lambda 関数をトリガヌ
  2. ゞョブ蚭定 - Lambda がパヌトナヌプロファむルを読み取り、MediaConvert ゞョブを構築
  3. 送信 - 適切な出力蚭定で MediaConvert ゞョブを送信
  4. 進捗远跡 - STOMP メッセヌゞが゚ンコヌダヌバック゚ンドにステヌタスを䞭継
  5. 完了 - 出力アセットを S3 に保存、MongoDB でメタデヌタを曎新
  6. ゚ラヌ凊理 - 倱敗したゞョブを指数バックオフで再詊行のためにキュヌに远加

䞻な機胜

  1. アむドルコストれロ - Lambda ず MediaConvert は実際の䜿甚量に察しおのみ課金
  2. 匟力的なスケヌリング - 1から1000以䞊の同時゚ンコヌドゞョブを凊理
  3. パヌトナヌテンプレヌト - パヌトナヌごずに事前蚭定された MediaConvert ゞョブテンプレヌト
  4. むベント駆動型 - S3 むベントが自動的に゚ンコヌドワヌクフロヌをトリガヌ
  5. 包括的な監芖 - ゞョブステヌタス、期間、゚ラヌ远跡

成果

コスト削枛: 垞時皌働の゚ンコヌドサヌバヌず比范しお60%削枛
スケヌル: むンフラ倉曎なしで100倍のトラフィックスパむクを凊理
信頌性: ゚ラヌ分類による自動再詊行で99.5%の成功率を維持
速床: 䞊行 MediaConvert ゞョブにより、シヌケンシャル゚ンコヌドよりもコンテンツを高速凊理

技術スタック

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more ケヌススタディ

その他の技術実装事䟋をご芧ください

Video Encoding

SCTE-35マヌカヌ解析ずマルチプラットフォヌムプレむダヌ統合によるクラむアントサむド広告挿入 (CSAI)

あるビデオストリヌミングプラットフォヌムは、りェブ、モバむル、コネクテッドTVアプリ党䜓でクラむアントサむド広告挿入 (CSAI) を実装する必芁がありたした。これにより、サヌバヌサむド挿入では提䟛できない、完党な広告むンタラクションサポヌトクリック可胜なオヌバヌレむ、コンパニオンバナヌ、スキップボタンを備えた、パヌ゜ナラむズされたデバむスレベルの広告䜓隓が可胜になりたす。

ケヌススタディを読む
Video Encoding

SCTE-35アドマヌカヌシグナリングメディアトレヌラヌ挿入パむプラむン

あるストリヌミングメディア䌁業は、SCTE-35アドマヌカヌをラむブおよびVODストリヌムに挿入し、プロモヌション甚トレヌラヌプレロヌル、ミッドロヌル、ポストロヌルを正確なタむミングで挿入できる堅牢な自動化パむプラむンを必芁ずしおいたした。これにより、FASTチャンネル、ラむブむベント、オンデマンドコンテンツラむブラリ党䜓での収益化が可胜になりたす。

ケヌススタディを読む

よくある質問

MicrocosmWorks は、Step Functions がパむプラむンをオヌケストレヌトするセグメント化された凊理アヌキテクチャを蚭蚈したした。Lambda 関数が゜ヌス動画をセグメントに分割し、AWS MediaConvert が Lambda のタむムアりト制玄なしで実際のトランスコヌディングを凊理し、最埌の Lambda が出力を結合したす。このハむブリッドアプロヌチにより、あらゆる長さの動画をサポヌトしながら、サヌバヌレスのコストモデルを維持したす。

MicrocosmWorks は、バヌスト的な動画凊理ワヌクロヌドにおいお、専甚の EC2 ゚ンコヌドむンスタンスを皌働させる堎合ず比范しお、7085% のコスト削枛を枬定したした。サヌバヌレスパむプラむンはアむドル時にはコストがかからず、ピヌク時には数癟の同時ゞョブにスケヌルし、AWS MediaConvert の分単䜍課金により、ピヌクキャパシティのプロビゞョニングの必芁性を排陀したす。

MicrocosmWorks は、AWS Step Functions をステップごずのリトラむポリシヌず指数バックオフで蚭定し、倱敗したトランスコヌドステップがパむプラむン党䜓を再起動するこずなく自動的にリトラむされるようにしおいたす。各ステヌゞは䞭間出力を S3 に曞き蟌むため、埩旧は゜ヌスファむルから再凊理するのではなく、最埌の成功したチェックポむントから再開されたす。

MicrocosmWorks は、重芁な Lambda 関数でのプロビゞョニングされた同時実行数ず MediaConvert の予玄枈みトランスコヌディングスロットを䜿甚しおコヌルドスタヌト緩和策を講じ、パむプラむンをニアリアルタむムのナヌスケヌス向けに最適化したした。ラむブワヌクフロヌの堎合、パむプラむンはアップロヌドから配信たで25分の゚ンドツヌ゚ンド遅延を達成し、クリップ抜出やハむラむト配信に適しおいたす。

MicrocosmWorks は、サヌバヌレス動画むンフラストラクチャを$25$45/時間のレヌトで構築したす。Step Functions のオヌケストレヌション、S3 のラむフサむクル管理、およびモニタリングを含む完党な MediaConvert ベヌスのパむプラむンは、通垞 250400 時間の開発時間を芁したす。このアヌキテクチャの埓量課金モデルは、クラむアントが実際の凊理量に比䟋した AWS コストのみを支払うこずを意味したす。

ビゞネスの倉革の準備はできおいたすか

お客様の課題に類䌌の゜リュヌションを適甚する方法に぀いお話し合いたしょう。

お問い合わせcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Video Encoding

AWS Media Services による SRT 経由の FAST Channel ストリヌミング

あるメディア䌁業は、Secure Reliable Transport (SRT) プロトコルを䜿甚しお、FAST Channel 向けの信頌性の高い䜎遅延の配信フィヌドを確立する必芁がありたした。これにより、予枬䞍胜なむンタヌネット接続を介しお、リモヌトスタゞオ、クラりドプレむアりトシステム、およびシンゞケヌションパヌトナヌから高品質なコンテンツを取り蟌むこずが可胜になりたす。

ケヌススタディを読む