MicrocosmWorksNag-iinobasyon at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos
Tungkol Sa AminMakipag-ugnayan
MicrocosmWorksNagpapabago at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos

Nagbibigay ng mga solusyong IT na mahalaga. Kami ay masigasig sa teknolohiya, seguridad, at pagtulong sa mga negosyo na lumago sa pamamagitan ng maaasahan, makabagong IT infrastructure.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Sentro ng Paglago ng AI

AI HubInobasyon ng StartupPampabilis ng Negosyo

Mga Solusyon

Lahat ng SolusyonMga Wellness at Fitness AppsAI Video PlatformPag-unlad ng AI Agent

Mga Mapagkukunan

Mga PananawMga Gabay sa IndustriyaMga Plano ng PaggamitMga Pattern ng ArkitekturaMga Pag-aaral ng Kaso

Kumpanya

Tungkol sa AminMakipag-ugnayanAng Aming Gawain

Mga Serbisyo

Digital na PagkonsultaImprastraktura ng CloudPag-unlad ng SaaSPag-unlad ng AITeknolohiya ng Video
Pag-unlad ng ERPPagpapasadya ng ZohoPag-unlad ng OdooPagsasama ng SalesforcePag-unlad ng Custom na CRM
Pagsasama ng QuickBooksMga Solusyon sa IoTPag-unlad ng Blockchain
Pagkonsulta sa CybersecuritySuporta sa IT - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Lahat ng karapatan ay nakalaan.

Patakaran sa PagkapribadoMga Tuntunin ng Serbisyo
Bumalik sa mga Case Study
Video EncodingNa-publish June 18, 2026 · Na-update May 25, 2026

Serverless Video Processing Pipeline gamit ang AWS MediaConvert

Kinailangan ng platform ng video ang isang scalable at cost-effective na paraan upang mahawakan ang iba't ibang encoding workload, mula sa tahimik na panahon na may kaunting upload hanggang sa peak times na may daan-daang sabay-sabay na trabaho.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Ang Hamon

Ang fixed-capacity encoding infrastructure ay alinman sa over-provisioned (magastos) o under-provisioned (mabagal):

  • Ang encoding workload ay lubhang nagbabago at hindi mahulaan
  • Ang peak periods ay maaaring makaranas ng 100x na normal na volume sa panahon ng paglulunsad ng content
  • Ang pagpapatakbo ng dedicated encoding servers 24/7 ay magastos sa tahimik na panahon
  • Ang pagkabigo ng trabaho ay nangangailangan ng awtomatikong deteksyon at pagsubok ulit nang walang manual na interbensyon

Ang Aming Solusyon

Nagpatupad kami ng isang serverless encoding pipeline gamit ang AWS Lambda triggers at AWS MediaConvert para sa elastic, pay-per-use na pagproseso ng video.

Arkitektura

  • Trigger: AWS Lambda function na nagmo-monitor ng mga S3 upload events
  • Encoding: AWS MediaConvert na may partner-specific job templates
  • Messaging: ActiveMQ/STOMP para sa asynchronous na pag-update ng status ng trabaho
  • Monitoring: NestJS encoder backend na sumusubaybay sa pag-usad ng trabaho
  • Storage: AWS S3 para sa input/output assets

Daloy ng Pipeline

  1. S3 Event - Ang pag-upload ng video ay nagti-trigger ng Lambda function
  2. Konfigurasyon ng Trabaho - Binabasa ng Lambda ang partner profile at bumubuo ng MediaConvert job
  3. Pagsumite - Ang MediaConvert job ay isinumite na may angkop na output settings
  4. Pagsubaybay sa Pag-usad - Ipinapasa ng mga STOMP message ang status sa encoder backend
  5. Pagkumpleto - Ang output assets ay nakaimbak sa S3, ang metadata ay na-update sa MongoDB
  6. Pangangasiwa ng Error - Ang mga nabigong trabaho ay nakapila para sa retry na may exponential backoff

Mga Pangunahing Tampok

  1. Zero Idle Cost - Ang Lambda at MediaConvert ay naniningil lamang para sa aktwal na paggamit
  2. Elastic Scaling - Humahawak ng 1 hanggang 1000+ sabay-sabay na encoding jobs
  3. Partner Templates - Pre-configured na MediaConvert job templates bawat partner
  4. Event-Driven - Awtomatikong nagti-trigger ng encoding workflows ang mga S3 event
  5. Comprehensive Monitoring - Status ng trabaho, tagal, at pagsubaybay sa error

Mga Resulta

Pagbawas sa Gastos: 60% pagbawas kumpara sa always-on encoding servers
Saklaw: Nahawakan ang 100x traffic spikes nang walang pagbabago sa imprastraktura
Pagiging Maaasahan: Awtomatikong retry na may pag-uuri ng error na nagpapanatili ng 99.5% success rate

Technology Stack

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more Mga Case Study

Tuklasin ang higit pa sa aming mga teknikal na implementasyon

Video Encoding

Client-Side Ad Insertion (CSAI) na may pag-parse ng SCTE-35 Marker at Integrasyon ng Multi-Platform Player

Isang platform para sa video streaming ay nangangailangan na magpatupad ng Client-Side Ad Insertion (CSAI) sa mga web, mobile, at connected TV apps — na nagbibigay-daan sa mga personalized, device-level na karanasan sa ad na may buong suporta sa interaksyon ng ad (mga clickable overlay, companion banner, skip button) na hindi kayang ibigay ng server-side insertion.

Basahin ang Case Study
Video Encoding

SCTE-35 Ad Marker Signaling at Pipeline ng Pagpasok ng Media Trailer

Isang kumpanya ng streaming media ang nangailangan ng isang matatag at awtomatikong pipeline para sa pagpasok ng SCTE-35 ad markers sa mga live at VOD stream, kasama ang kakayahang magpasok ng mga promotional trailer (pre-roll, mid-roll, at post-roll) sa eksaktong naka-iskedyul na posisyon — na nagbibigay-daan sa monetization sa mga FAST channels, live event, at on-demand content libraries.

Handa nang Baguhin ang Iyong Negosyo?

Pag-usapan natin kung paano namin mailalapat ang katulad na mga solusyon sa iyong mga hamon.

Makipag-ugnayancaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Bilis: Ang parallel MediaConvert jobs ay nagproseso ng content nang mas mabilis kaysa sa sequential encoding
Basahin ang Case Study
Video Encoding

Mga Serbisyo ng AWS Media para sa FAST Channel Streaming sa pamamagitan ng SRT

Kinailangan ng isang kumpanya ng media na magtatag ng maaasahan, low-latency na mga feed ng kontribusyon para sa kanilang mga FAST channel gamit ang Secure Reliable Transport (SRT) protocol — na nagbibigay-daan sa mataas na kalidad na content ingest mula sa mga malalayong studio, cloud playout system, at mga kasosyo sa syndication sa mga hindi mahuhulaang koneksyon sa internet.

Basahin ang Case Study

Mga Madalas Itanong

Ang MicrocosmWorks ay nagdisenyo ng segmented processing architecture kung saan ini-orchestrate ng Step Functions ang pipeline: Hinahati ng mga Lambda function ang source videos sa mga segment, hinahawakan ng AWS MediaConvert ang aktwal na transcoding nang walang mga limitasyon sa timeout ng Lambda, at isang huling Lambda ang nagkakabit ng output. Ang hybrid approach na ito ay nagpapanatili sa serverless cost model habang sinusuportahan ang mga video ng anumang duration.

Sinukat ng MicrocosmWorks ang 70-85% cost reduction para sa mga bursty video processing workload kumpara sa pagpapatakbo ng dedicated EC2 encoding instances. Walang gastos ang serverless pipeline kapag idle at nag-i-scale sa daan-daang concurrent jobs sa mga peak period, kung saan ang per-minute pricing ng AWS MediaConvert ay nag-aalis ng pangangailangan na mag-provision para sa peak capacity.

Kinonfigure ng MicrocosmWorks ang AWS Step Functions na may per-step retry policies at exponential backoff, na tinitiyak na ang isang nabigong transcode step ay awtomatikong magre-retry nang hindi nire-restart ang buong pipeline. Ang bawat stage ay nagsusulat ng intermediate outputs sa S3, kaya ang recovery ay nagpapatuloy mula sa huling matagumpay na checkpoint sa halip na i-reprocess mula sa source file.

In-optimize ng MicrocosmWorks ang pipeline para sa mga near-real-time na use case na may cold start mitigation gamit ang provisioned concurrency sa mga kritikal na Lambda function at MediaConvert reserved transcoding slots. Para sa live workflows, nakakamit ng pipeline ang 2-5 minutong end-to-end latency mula sa upload hanggang sa delivery, na angkop para sa clip extraction at highlights distribution.

Ang MicrocosmWorks ay nagtatayo ng serverless video infrastructure sa rates na $25-$45/hr, na may kumpletong MediaConvert-based pipeline kabilang ang Step Functions orchestration, S3 lifecycle management, at monitoring na karaniwang nangangailangan ng 250-400 development hours. Ang pay-per-use model ng architecture ay nangangahulugang ang mga kliyente ay nagbabayad lamang ng mga gastos sa AWS na proporsyonal sa kanilang aktwal na processing volume.