Serverloses Videoverarbeitungs-Pipeline mit AWS MediaConvert
Die Videoplattform benötigte eine skalierbare, kostengünstige Methode, um variable Encoding-Workloads zu bewältigen, von ruhigen Perioden mit wenigen Uploads bis zu Spitzenzeiten mit Hunderten von gleichzeitigen Aufträgen.
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Die Herausforderung
Die Encoding-Infrastruktur mit fester Kapazität war entweder überdimensioniert (kostspielig) oder unterdimensioniert (langsam):
- Encoding-Workloads waren hochvariabel und unvorhersehbar
- Spitzenzeiten konnten das 100-fache des normalen Volumens bei Content-Starts erreichen
- Der Betrieb dedizierter Encoding-Server rund um die Uhr war in ruhigen Perioden teuer
- Auftragsfehler erforderten automatische Erkennung und Wiederholung ohne manuelles Eingreifen
Unsere Lösung
Wir haben eine serverlose Encoding-Pipeline unter Verwendung von AWS Lambda-Triggern und AWS MediaConvert für eine elastische, nutzungsbasierte Videoverarbeitung implementiert.
Architektur
- Trigger: AWS Lambda-Funktion zur Überwachung von S3-Upload-Events
- Encoding: AWS MediaConvert mit partnerspezifischen Job-Templates
- Messaging: ActiveMQ/STOMP für asynchrone Auftragsstatus-Updates
- Monitoring: NestJS-Encoder-Backend zur Verfolgung des Auftragsfortschritts
- Speicher: AWS S3 für Input-/Output-Assets
Pipeline-Fluss
- S3-Event – Video-Upload triggert Lambda-Funktion
- Job-Konfiguration – Lambda liest Partnerprofil und erstellt MediaConvert-Job
- Übermittlung – MediaConvert-Job mit geeigneten Output-Einstellungen übermittelt
- Fortschrittsverfolgung – STOMP-Nachrichten übermitteln Status an Encoder-Backend
- Abschluss – Output-Assets in S3 gespeichert, Metadaten in MongoDB aktualisiert
- Fehlerbehandlung – Fehlgeschlagene Jobs für Wiederholung mit exponentiellem Backoff in die Warteschlange gestellt
Hauptmerkmale
- Keine Leerlaufkosten – Lambda und MediaConvert berechnen nur die tatsächliche Nutzung
- Elastische Skalierung – Bewältigt 1 bis 1000+ gleichzeitige Encoding-Jobs
- Partner-Templates – Vorkonfigurierte MediaConvert-Job-Templates pro Partner
- Ereignisgesteuert – S3-Events lösen Encoding-Workflows automatisch aus
- Umfassendes Monitoring – Auftragsstatus, Dauer und Fehlerverfolgung
Ergebnisse
Technologie-Stack
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