MicrocosmWorksInnovere og Arkitektere Digitale Kosmos
OmKontakt
MicrocosmWorksInnoverer og arkitekterer digitale kosmos

Leverer IT-løsninger, der betyder noget. Vi brænder for teknologi, sikkerhed og at hjælpe virksomheder med at vokse gennem pålidelig, innovativ IT-infrastruktur.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Væksthub

AI HubStartup-innovationVirksomhedsaccelerator

Løsninger

Alle løsningerSundhed & Fitness AppsAI VideoplatformAI Agentudvikling

Ressourcer

IndsigterIndustri GuiderBrugssag BlueprintsArkitektur MønstreCase Studier

Virksomhed

Om OsKontaktVores Arbejde

Tjenester

Digital RådgivningCloud InfrastrukturSaaS UdviklingAI UdviklingVideo Teknologi
ERP UdviklingZoho TilpasningOdoo UdviklingSalesforce IntegrationTilpasset CRM Udvikling
QuickBooks IntegrationIoT LøsningerBlockchain Udvikling
Cybersikkerhed RådgivningIT-support - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Alle rettigheder forbeholdes.

PrivatlivspolitikServicevilkår
Tilbage til Casestudier
Video EncodingOffentliggjort June 22, 2026 · Opdateret June 22, 2026

Serverløs videobehandlingspipeline med AWS MediaConvert

Videoplatformen havde brug for en skalerbar, omkostningseffektiv måde at håndtere variable kodningsarbejdsbyrder på, fra stille perioder med få uploads til spidsbelastningsperioder med hundredvis af samtidige job.

Diskuter Dit Projekt
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Udfordringen

Kodningsinfrastruktur med fast kapacitet var enten over-provisioneret (dyrt) eller under-provisioneret (langsomt):

  • Kodningsarbejdsbyrder var meget variable og uforudsigelige
  • Spidsbelastningsperioder kunne opleve 100x normalt volumen under indholdslanceringer
  • At køre dedikerede kodningsservere 24/7 var dyrt i stille perioder
  • Jobfejl krævede automatisk detektering og genforsøg uden manuel indgriben

Vores Løsning

Vi implementerede en serverløs kodningspipeline ved hjælp af AWS Lambda-triggere og AWS MediaConvert til elastisk, betal-pr.-brug videobehandling.

Arkitektur

  • Trigger: AWS Lambda-funktion, der overvåger S3-uploadbegivenheder
  • Kodning: AWS MediaConvert med partnerspecifikke jobskabeloner
  • Beskedhåndtering: ActiveMQ/STOMP til asynkrone jobstatusopdateringer
  • Overvågning: NestJS encoder backend, der sporer jobfremdrift
  • Lagring: AWS S3 til input/output-aktiver

Pipeline-flow

  1. S3 Begivenhed - Video-upload udløser Lambda-funktion
  2. Jobkonfiguration - Lambda læser partnerprofil og konstruerer MediaConvert-job
  3. Indsendelse - MediaConvert-job indsendes med passende outputindstillinger
  4. Statussporing - STOMP-beskeder videresender status til encoder backend
  5. Færdiggørelse - Output-aktiver gemmes i S3, metadata opdateres i MongoDB
  6. Fejlhåndtering - Mislykkede job sættes i kø for genforsøg med eksponentiel backoff

Nøglefunktioner

  1. Nul tomgangsomkostninger - Lambda og MediaConvert opkræver kun for faktisk brug
  2. Elastisk skalering - Håndterer 1 til 1000+ samtidige kodningsjob
  3. Partnerskabeloner - Forudkonfigurerede MediaConvert-jobskabeloner pr. partner
  4. Begivenhedsstyret - S3-begivenheder udløser automatisk kodningsarbejdsgange
  5. Omfattende overvågning - Jobstatus, varighed og fejlsporing

Resultater

Omkostningsreduktion: 60% reduktion sammenlignet med altid-aktive kodningsservere
Skala: Håndterede 100x trafikspidser uden infrastrukturændringer
Pålidelighed: Automatisk genforsøg med fejlklassificering opretholdt en succesrate på 99,5%

Teknologistak

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more Casestudier

Udforsk flere af vores tekniske implementeringer

Video Encoding

Klient-side annonceindsættelse (CSAI) med SCTE-35-markørparsing og integration af afspillere på flere platforme

En videostreamingplatform skulle implementere klient-side annonceindsættelse (CSAI) på tværs af web-, mobil- og connected TV-apps – hvilket muliggjorde personaliserede annonceringer på enhedsniveau med fuld support for annonceinteraktion (klikbare overlays, følgebannere, skip-knapper), som server-side indsættelse ikke kan tilbyde.

Læs Casestudie
Video Encoding

SCTE-35 Reklamemarkør-signalering & Pipeline for indsættelse af medietrailere

Et streamingmedieselskab havde brug for en robust, automatiseret pipeline til at injicere SCTE-35 reklamemarkører i live- og VOD-streams, samt muligheden for at indsætte promoverende trailere (pre-roll, mid-roll og post-roll) på præcist timede positioner — hvilket muliggjorde monetarisering på tværs af FAST channels, live events og on-demand indholdsbiblioteker.

Ofte stillede spørgsmål

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.

Klar til at Transformere Din Virksomhed?

Lad os drøfte, hvordan vi kan anvende lignende løsninger til dine udfordringer.

Kontakt OscaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Hastighed: Parallelle MediaConvert-job behandlede indhold hurtigere end sekventiel kodning
Læs Casestudie
Video Encoding

AWS Media Services til FAST-kanalstreaming over SRT

Et mediefirma skulle etablere pålidelige bidragsfeeds med lav latenstid til deres FAST-kanaler ved hjælp af Secure Reliable Transport (SRT) protokollen – hvilket muliggjorde indtag af indhold af høj kvalitet fra fjerntliggende studier, cloud playout-systemer og syndikeringspartnere over uforudsigelige internetforbindelser.

Læs Casestudie