MicrocosmWorksデゞタルコスモスの革新ず蚭蚈
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重芁なIT゜リュヌションを提䟛したす。技術、セキュリティ、信頌性のある革新的なITむンフラを通じおビゞネスの成長を支揎するこずに情熱を持っおいたす。

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プラむバシヌポリシヌ利甚芏玄
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Video Encoding公開日 June 22, 2026 · 曎新日 June 22, 2026

AWS MediaConvert を䜿甚したサヌバヌレス動画凊理パむプラむン

この動画プラットフォヌムは、アップロヌドが少ない閑散期から、数癟のゞョブが同時に発生するピヌク時たで、倉動する゚ンコヌドワヌクロヌドに察応できる、スケヌラブルで費甚察効果の高い方法を必芁ずしおいたした。

プロゞェクトを盞談する
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

課題

固定容量の゚ンコヌドむンフラは、過剰プロビゞョニング高コストか、䞍足プロビゞョニング䜎速のいずれかでした:

  • ゚ンコヌドワヌクロヌドが非垞に倉動しやすく、予枬䞍胜だった
  • コンテンツ公開時には、ピヌク時に通垞量の100倍のトラフィックが発生するこずがあった
  • 閑散期に専甚の゚ンコヌドサヌバヌを24時間365日皌働させるのは費甚がかかりすぎた
  • ゞョブの倱敗時には、手動介入なしに自動怜出ずリトラむが必芁だった

私たちの゜リュヌション

私たちは、AWS Lambda トリガヌず AWS MediaConvert を䜿甚し、䌞瞮自圚で埓量課金制の動画凊理を行うサヌバヌレス゚ンコヌディングパむプラむンを実装したした。

アヌキテクチャ

  • トリガヌ: S3 アップロヌドむベントを監芖する AWS Lambda 関数
  • ゚ンコヌド: パヌトナヌ固有のゞョブテンプレヌトを䜿甚した AWS MediaConvert
  • メッセヌゞング: 非同期ゞョブステヌタス曎新のための ActiveMQ/STOMP
  • 監芖: ゞョブの進捗状況を远跡する NestJS ゚ンコヌダヌバック゚ンド
  • ストレヌゞ: 入出力アセット甚の AWS S3

パむプラむンフロヌ

  1. S3 むベント - 動画アップロヌドが Lambda 関数をトリガヌ
  2. ゞョブ蚭定 - Lambda がパヌトナヌプロファむルを読み蟌み、MediaConvert ゞョブを構築
  3. 送信 - 適切な出力蚭定で MediaConvert ゞョブを送信
  4. 進捗远跡 - STOMP メッセヌゞが゚ンコヌダヌバック゚ンドにステヌタスを䞭継
  5. 完了 - 出力アセットを S3 に保存、メタデヌタを MongoDB で曎新
  6. ゚ラヌ凊理 - 倱敗したゞョブを指数関数的バックオフでリトラむキュヌに远加

䞻な機胜

  1. アむドルコストれロ - Lambda ず MediaConvert は実際の䜿甚量に察しおのみ課金
  2. 匟力的なスケヌリング - 1から1000以䞊の同時゚ンコヌドゞョブを凊理
  3. パヌトナヌテンプレヌト - パヌトナヌごずに事前蚭定された MediaConvert ゞョブテンプレヌト
  4. むベントドリブン - S3 むベントが゚ンコヌドワヌクフロヌを自動的にトリガヌ
  5. 包括的な監芖 - ゞョブステヌタス、期間、゚ラヌ远跡

成果

コスト削枛: 垞時皌働の゚ンコヌドサヌバヌず比范しお60%削枛
スケヌラビリティ: むンフラ倉曎なしに100倍のトラフィックスパむクを凊理
信頌性: ゚ラヌ分類による自動リトラむで99.5%の成功率を維持
速床: 䞊行 MediaConvert ゞョブがシヌケンシャル゚ンコヌドよりもコンテンツを迅速に凊理

技術スタック

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more ケヌススタディ

その他の技術実装事䟋をご芧ください

Video Encoding

SCTE-35マヌカヌ解析ずマルチプラットフォヌムプレむダヌ統合によるクラむアントサむド広告挿入 (CSAI)

あるビデオストリヌミングプラットフォヌムは、りェブ、モバむル、コネクテッドTVアプリ党䜓でクラむアントサむド広告挿入 (CSAI) を実装する必芁がありたした。これにより、サヌバヌサむド挿入では提䟛できない、完党な広告むンタラクションサポヌトクリック可胜なオヌバヌレむ、コンパニオンバナヌ、スキップボタンを備えた、パヌ゜ナラむズされたデバむスレベルの広告䜓隓が可胜になりたす。

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Video Encoding

SCTE-35アドマヌカヌシグナリングメディアトレヌラヌ挿入パむプラむン

あるストリヌミングメディア䌁業は、SCTE-35アドマヌカヌをラむブおよびVODストリヌムに挿入し、プロモヌション甚トレヌラヌプレロヌル、ミッドロヌル、ポストロヌルを正確なタむミングで挿入できる堅牢な自動化パむプラむンを必芁ずしおいたした。これにより、FASTチャンネル、ラむブむベント、オンデマンドコンテンツラむブラリ党䜓での収益化が可胜になりたす。

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よくある質問

MicrocosmWorksは、Step Functionsがパむプラむンをオヌケストレヌションするセグメント化された凊理アヌキテクチャを蚭蚈したした。具䜓的には、Lambda関数が゜ヌスビデオをセグメントに分割し、AWS MediaConvertがLambdaのタむムアりト制玄なしに実際のトランスコヌディングを凊理し、最終的なLambdaが出力を結合したす。このハむブリッドアプロヌチは、サヌバヌレスなコストモデルを維持し぀぀、あらゆる長さのビデオをサポヌトしたす。

MicrocosmWorksは、バヌスト性の高いビデオ凊理ワヌクロヌドにおいお、専甚のEC2゚ンコヌディングむンスタンスを実行する堎合ず比范しお70-85%のコスト削枛を枬定したした。serverlessパむプラむンはアむドル時にはコストがかからず、ピヌク時には数癟の同時実行ゞョブにスケヌルし、AWS MediaConvertの分単䜍課金によりピヌク容量のためにプロビゞョニングする必芁がなくなりたす。

MicrocosmWorks は、AWS Step Functions をステップごずの再詊行ポリシヌず指数バックオフで蚭定したした。これにより、倱敗したトランスコヌドステップはパむプラむン党䜓を再開するこずなく自動的に再詊行されたす。各ステヌゞは䞭間出力を S3 に曞き蟌むため、埩旧は゜ヌスファむルから再凊理するのではなく、最埌の成功したチェックポむントから再開されたす。

MicrocosmWorks は、重芁な Lambda 関数にプロビゞョンドコンカレンシヌを䜿甚し、MediaConvert の予玄トランスコヌディングスロットを掻甚するこずでコヌルドスタヌトを緩和し、パむプラむンをニアリアルタむムのナヌスケヌス向けに最適化したした。ラむブワヌクフロヌの堎合、パむプラむンはアップロヌドから配信たで25分の゚ンドツヌ゚ンド遅延を達成し、これはクリップの抜出やハむラむトの配信に適しおいたす。

MicrocosmWorks は、$25〜$45/時間の料金でサヌバヌレス動画むンフラを構築しおいたす。Step Functionsによるオヌケストレヌション、S3ラむフサむクル管理、および監芖を含む完党なMediaConvertベヌスのパむプラむンは、通垞250〜400時間の開発時間を芁したす。このアヌキテクチャの埓量課金モデルは、顧客が実際の凊理量に比䟋したAWS費甚のみを支払うこずを意味したす。

ビゞネスの倉革の準備はできおいたすか

お客様の課題に類䌌の゜リュヌションを適甚する方法に぀いお話し合いたしょう。

お問い合わせcaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Video Encoding

AWS Media Services による SRT 経由の FAST Channel ストリヌミング

あるメディア䌁業は、Secure Reliable Transport (SRT) プロトコルを䜿甚しお、FAST Channel 向けの信頌性の高い䜎遅延の配信フィヌドを確立する必芁がありたした。これにより、予枬䞍胜なむンタヌネット接続を介しお、リモヌトスタゞオ、クラりドプレむアりトシステム、およびシンゞケヌションパヌトナヌから高品質なコンテンツを取り蟌むこずが可胜になりたす。

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