Palvelimeton videonkäsittelyputki AWS MediaConvertilla
Videoalusta tarvitsi skaalautuvan, kustannustehokkaan tavan käsitellä vaihtelevia koodaustyömääriä, vähäisen latausliikenteen hiljaisista jaksoista satojen samanaikaisten töiden huippuaikoihin.
Keskustele Projektistasi
Haaste
Kiinteäkapasiteettinen koodausinfrastruktuuri oli joko yliresursoitu (kallista) tai aliresursoitu (hidasta):
- Koodaustyökuormat olivat erittäin vaihtelevia ja ennustamattomia
- Huippujaksojen aikana sisällön julkaisut saattoivat aiheuttaa 100-kertaisen volyymin normaaliin verrattuna
- Omien koodauspalvelimien jatkuva ylläpito 24/7 oli kallista hiljaisina aikoina
- Työtehtävien epäonnistumiset vaativat automaattisen tunnistuksen ja uudelleenyrityksen ilman manuaalista puuttumista
Meidän Ratkaisumme
Toteutimme palvelimettoman koodausputken käyttäen AWS Lambda -triggereitä ja AWS MediaConvertia joustavaan, maksu per käyttö -videonkäsittelyyn.
Arkkitehtuuri
- Laukaisin: AWS Lambda -funktio, joka valvoo S3-lataustapahtumia
- Koodaus: AWS MediaConvert kumppanikohtaisilla työmalleilla
- Viestinvälitys: ActiveMQ/STOMP asynkronisia työn tilapäivityksiä varten
- Valvonta: NestJS-koodaajapääte, joka seuraa työn edistymistä
- Tallennus: AWS S3 syöttö-/tulostusresursseille
Putkilinjan kulku
- S3-tapahtuma - Videon lataus laukaisee Lambda-funktion
- Työn määritys - Lambda lukee kumppaniprofiilin ja rakentaa MediaConvert-työn
- Lähetys - MediaConvert-työ lähetetään sopivilla tulostusasetuksilla
- Edistymisen seuranta - STOMP-viestit välittävät tilan koodaajan taustaohjelmalle
- Valmistuminen - Tulostusresurssit tallennetaan S3:een, metatiedot päivitetään MongoDB:hen
- Virheenkäsittely - Epäonnistuneet työt jonotetaan uudelleenyritykseen eksponentiaalisella viiveellä
Tärkeimmät ominaisuudet
- Nolla käyttämättömän ajan kustannus - Lambda ja MediaConvert veloittavat vain todellisesta käytöstä
- Joustava skaalaus - Käsittelee 1 – 1000+ samanaikaista koodaustyötä
- Kumppanimallit - Esikonfiguroidut MediaConvert-työmallit kumppanikohtaisesti
- Tapahtumapohjainen - S3-tapahtumat laukaisevat automaattisesti koodauskulkujen käynnistyksen
- Kattava valvonta - Työn tila, kesto ja virheiden seuranta
Tulokset
Teknologiapino
caseStudyDetail.more Tapaustutkimukset
Tutustu lisää teknisiin toteutuksiimme
Asiakaspuolen mainosten upotus (CSAI) SCTE-35-merkkien jäsennyksellä ja monialustaisen soittimen integroinnilla
Videoiden suoratoistoalustan piti toteuttaa Client-Side Ad Insertion (CSAI) verkko-, mobiili- ja Connected TV -sovellusten yli — mahdollistaen personoidut, laitekohtaiset mainoskokemukset täydellä mainosinteraktion tuella (klikkaavat peittokuvat, kumppanibannerit, ohituspainikkeet), joita server-side insertion ei voi tarjota.
SCTE-35-mainosmerkkisignalointi ja mediasisältöjen trailerien lisäysputki
Suoratoistomedian yritys tarvitsi vankan, automatisoidun putken SCTE-35-mainosmerkkien lisäämiseen live- ja VOD-streameihin, sekä kyvyn lisätä mainostrailereita (pre-roll, mid-roll ja post-roll) tarkasti ajoitettuihin kohtiin – mahdollistaen kaupallistamisen FAST-kanavilla, live-tapahtumissa ja tilaussisältökirjastoissa.
Usein kysytyt kysymykset
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.
Valmis Muuttamaan Liiketoimintaasi?
Keskustellaan siitä, miten voimme soveltaa vastaavia ratkaisuja haasteisiisi.