Pipeline de traitement vidéo sans serveur avec AWS MediaConvert
La plateforme vidéo avait besoin d'un moyen évolutif et rentable de gérer des charges de travail d'encodage variables, des périodes creuses avec peu de téléchargements aux périodes de pointe avec des centaines de tâches simultanées.
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Le DĂ©fi
L'infrastructure d'encodage à capacité fixe était soit surprovisionnée (coûteuse), soit sous-provisionnée (lente) :
- Les charges de travail d'encodage étaient très variables et imprévisibles
- Les périodes de pointe pouvaient atteindre 100 fois le volume normal lors des lancements de contenu
- L'exécution de serveurs d'encodage dédiés 24h/24 et 7j/7 était coûteuse pendant les périodes creuses
- Les échecs de tâches nécessitaient une détection et une nouvelle tentative automatiques sans intervention manuelle
Notre Solution
Nous avons mis en œuvre un pipeline d'encodage sans serveur utilisant des déclencheurs AWS Lambda et AWS MediaConvert pour un traitement vidéo élastique et au paiement à l'usage.
Architecture
- Déclencheur : fonction AWS Lambda surveillant les événements de téléchargement S3
- Encodage : AWS MediaConvert avec des modèles de tâches spécifiques aux partenaires
- Messagerie : ActiveMQ/STOMP pour les mises à jour asynchrones de l'état des tâches
- Surveillance : backend d'encodeur NestJS suivant la progression des tâches
- Stockage : AWS S3 pour les ressources d'entrée/sortie
Flux du pipeline
- Événement S3 - Le téléchargement de vidéo déclenche la fonction Lambda
- Configuration de la tâche - Lambda lit le profil du partenaire et construit la tâche MediaConvert
- Soumission - La tâche MediaConvert est soumise avec les paramètres de sortie appropriés
- Suivi de la progression - Les messages STOMP relaient le statut au backend de l'encodeur
- Achèvement - Les ressources de sortie sont stockées dans S3, les métadonnées sont mises à jour dans MongoDB
- Gestion des erreurs - Les tâches échouées sont mises en file d'attente pour une nouvelle tentative avec une interruption exponentielle
Fonctionnalités clés
- Coût d'inactivité nul - Lambda et MediaConvert ne facturent que l'utilisation réelle
- Mise à l'échelle élastique - Gère de 1 à plus de 1000 tâches d'encodage concurrentes
- Modèles partenaires - Modèles de tâches MediaConvert préconfigurés par partenaire
- Piloté par les événements - Les événements S3 déclenchent automatiquement les flux de travail d'encodage
- Surveillance complète - Suivi de l'état, de la durée et des erreurs des tâches
RĂ©sultats
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