MicrocosmWorksInovasi dan Arsitektur Kosmos Digital
TentangKontak
MicrocosmWorksInovasi dan Arsitektur Digital Cosmos

Menyediakan solusi IT yang penting. Kami bersemangat tentang teknologi, keamanan, dan membantu bisnis tumbuh melalui infrastruktur IT yang andal dan inovatif.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Pusat Pertumbuhan AI

AI HubInovasi StartupAkselerator Perusahaan

Solusi

Semua SolusiAplikasi Kesehatan & KebugaranPlatform Video AIPengembangan Agen AI

Sumber Daya

WawasanPanduan IndustriCetak Biru Kasus PenggunaanPola ArsitekturStudi Kasus

Perusahaan

Tentang KamiKontakPekerjaan Kami

Layanan

Konsultasi DigitalInfrastruktur CloudPengembangan SaaSPengembangan AITeknologi Video
Pengembangan ERPKustomisasi ZohoPengembangan OdooIntegrasi SalesforcePengembangan CRM Kustom
Integrasi QuickBooksSolusi IoTPengembangan Blockchain
Konsultasi Keamanan SiberDukungan IT - L3

ยฉ 2026 MicrocosmWorks. Semua hak dilindungi.

Kebijakan PrivasiSyarat Layanan
Kembali ke Studi Kasus
Video EncodingDipublikasikan June 22, 2026 ยท Diperbarui June 22, 2026

Pipeline Pemrosesan Video Serverless dengan AWS MediaConvert

Platform video tersebut membutuhkan cara yang skalabel dan hemat biaya untuk menangani beban kerja encoding yang bervariasi, mulai dari periode sepi dengan sedikit unggahan hingga waktu puncak dengan ratusan pekerjaan simultan.

Diskusikan Proyek Anda
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Tantangan

Infrastruktur encoding berkapasitas tetap cenderung berlebihan (mahal) atau kurang (lambat):

  • Beban kerja encoding sangat bervariasi dan tidak dapat diprediksi
  • Periode puncak dapat mengalami volume 100x lipat dari volume normal selama peluncuran konten
  • Menjalankan server encoding khusus 24/7 mahal selama periode sepi
  • Kegagalan pekerjaan memerlukan deteksi dan percobaan ulang otomatis tanpa intervensi manual

Solusi Kami

Kami mengimplementasikan pipeline encoding serverless menggunakan trigger AWS Lambda dan AWS MediaConvert untuk pemrosesan video yang elastis dan bayar-sesuai-penggunaan.

Arsitektur

  • Pemicu: Fungsi AWS Lambda yang memantau event unggahan S3
  • Encoding: AWS MediaConvert dengan template pekerjaan spesifik mitra
  • Pesan: ActiveMQ/STOMP untuk pembaruan status pekerjaan secara asinkron
  • Pemantauan: Backend encoder NestJS melacak kemajuan pekerjaan
  • Penyimpanan: AWS S3 untuk aset input/output

Alur Pipeline

  1. Event S3 - Unggahan video memicu fungsi Lambda
  2. Konfigurasi Pekerjaan - Lambda membaca profil mitra dan membangun pekerjaan MediaConvert
  3. Pengiriman - Pekerjaan MediaConvert dikirimkan dengan pengaturan output yang sesuai
  4. Pelacakan Kemajuan - Pesan STOMP menyampaikan status ke backend encoder
  5. Penyelesaian - Aset output disimpan di S3, metadata diperbarui di MongoDB
  6. Penanganan Kesalahan - Pekerjaan yang gagal diantrekan untuk dicoba ulang dengan exponential backoff

Fitur Utama

  1. Biaya Menganggur Nol - Lambda dan MediaConvert hanya membebankan biaya berdasarkan penggunaan aktual
  2. Skalabilitas Elastis - Menangani 1 hingga 1000+ pekerjaan encoding bersamaan
  3. Template Mitra - Template pekerjaan MediaConvert yang telah dikonfigurasi sebelumnya per mitra
  4. Berbasis Event - Event S3 secara otomatis memicu alur kerja encoding
  5. Pemantauan Komprehensif - Status pekerjaan, durasi, dan pelacakan kesalahan

Hasil

Pengurangan Biaya: Pengurangan 60% dibandingkan dengan server encoding yang selalu aktif
Skala: Menangani lonjakan lalu lintas 100x lipat tanpa perubahan infrastruktur
Keandalan: Percobaan ulang otomatis dengan klasifikasi kesalahan mempertahankan tingkat keberhasilan 99,5%

Tumpukan Teknologi

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more Studi Kasus

Jelajahi lebih banyak implementasi teknis kami

Video Encoding

Penyisipan Iklan Sisi Klien (CSAI) dengan Penguraian Penanda SCTE-35 & Integrasi Pemutar Multi-Platform

Sebuah platform streaming video perlu mengimplementasikan Client-Side Ad Insertion (CSAI) di seluruh aplikasi web, seluler, dan TV terhubung โ€” memungkinkan pengalaman iklan yang dipersonalisasi di tingkat perangkat dengan dukungan interaksi iklan penuh (overlay yang dapat diklik, banner pendamping, tombol lewati) yang tidak dapat disediakan oleh penyisipan sisi server.

Baca Studi Kasus
Video Encoding

Pipeline Pemberian Sinyal Penanda Iklan SCTE-35 & Penyisipan Trailer Media

Sebuah perusahaan media streaming membutuhkan pipeline yang tangguh dan otomatis untuk menyuntikkan penanda iklan SCTE-35 ke dalam siaran langsung dan VOD, bersama dengan kemampuan untuk menyisipkan trailer promosi (pre-roll, mid-roll, dan post-roll) pada posisi yang waktunya tepat โ€” memungkinkan monetisasi di seluruh saluran FAST, acara langsung, dan pustaka konten sesuai permintaan.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

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.

Siap Mentransformasi Bisnis Anda?

Mari diskusikan bagaimana kami dapat menerapkan solusi serupa untuk tantangan Anda.

Hubungi KamicaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Kecepatan: Pekerjaan MediaConvert paralel memproses konten lebih cepat daripada encoding sekuensial
Baca Studi Kasus
Video Encoding

Layanan Media AWS untuk Streaming Saluran FAST melalui SRT

Sebuah perusahaan media membutuhkan untuk membangun feed kontribusi yang andal dan latensi rendah untuk saluran FAST mereka menggunakan protokol Secure Reliable Transport (SRT) โ€” memungkinkan penyerapan konten berkualitas tinggi dari studio jarak jauh, sistem playout cloud, dan mitra sindikasi melalui koneksi internet yang tidak dapat diprediksi.

Baca Studi Kasus