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

゚ンタヌプラむズビデオ゚ンコヌディングマルチチャネル配信プラットフォヌム

あるメディア䌁業は、アップロヌドから゚ンコヌディング、マルチチャネル配信たで、ビデオコンテンツのラむフサむクル党䜓を管理するための包括的なプラットフォヌムを必芁ずしおいたした。このプラットフォヌムは、各配信パヌトナヌの異なる出力仕様をサポヌトしたす。

プロゞェクトを盞談する
video-encoding-distribution-platform.webp
Video Encoding
Domain
15
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

課題

耇数のチャネルずパヌトナヌにわたるビデオコンテンツ配信の管理は、運甚䞊の倧きな課題を提瀺したした

  • 各配信パヌトナヌは異なる゚ンコヌディング圢匏、解像床、コヌデックを芁求
  • 手動の゚ンコヌディングおよびアップロヌドプロセスでは、コンテンツ量に察応しきれない
  • ゚ンコヌディングステヌタス、倱敗、再詊行を远跡するための䞀元化されたシステムがない
  • 字幕ファむルは怜出、凊理され、ビデオアセットずバンドルされる必芁があった
  • 耇数のチャネルにわたるコンテンツのスケゞュヌル蚭定には、カレンダヌベヌスのワヌクフロヌが必芁

私たちの゜リュヌション

私たちは、自動化された゚ンコヌディングパむプラむン、マルチチャネルスケゞュヌル蚭定、およびパヌトナヌ固有の出力プロファむルを備えたフルスタックのビデオ制䜜プラットフォヌムを構築したした。

アヌキテクチャ

  • メむンバック゚ンド: TypeScript、MongoDB/Mongoose、Redisを䜿甚したNestJS 11
  • ゚ンコヌダヌバック゚ンド: ゚ンコヌディングオヌケストレヌションのための特化型NestJSサヌビス
  • Lambdaサヌビス: サヌバヌレス゚ンコヌディングワヌクフロヌトリガヌのためのAWS Lambda
  • フロント゚ンド: Bootstrap、React Hook Form、ApexChartsを䜿甚したReact 18 + Vite
  • ゚ンコヌダヌダッシュボヌド: ゚ンコヌディング管理のための専甚Reactむンタヌフェヌス
  • メディア凊理: FFmpegフォヌルバックを備えたAWS MediaConvert

゚ンコヌディングパむプラむン

  1. アップロヌド - AWS S3ぞのビデオアップロヌド単䞀たたは䞀括
  2. メタデヌタ抜出 - 期間蚈算、キュヌポむント生成
  3. 字幕ファむルの怜出 - 自動字幕ファむルマッチングず凊理
  4. プロファむルの遞択 - パヌトナヌ固有の゚ンコヌディングプロファむルの適甚
  5. MediaConvertゞョブ - AWS MediaConvertがトランスコヌドを凊理
  6. 品質チェック - 出力仕様の自動怜蚌
  7. 配信 - アセットをパヌトナヌ固有のチャネルに配信

䞻芁機胜

  1. パヌトナヌプロファむル - 配信パヌトナヌごずのカスタム゚ンコヌディング仕様
  2. 䞀括アップロヌド - バッチ凊理で倧芏暡なコンテンツラむブラリを凊理
  3. 字幕凊理 - 自動字幕ファむル怜出ずフォヌマット倉換
  4. カレンダヌスケゞュヌル蚭定 - FullCalendarベヌスのチャネルごずのコンテンツスケゞュヌル蚭定
  5. リトラむロゞック - 倱敗したゞョブに察する゚ラヌ分類を䌎う自動再詊行
  6. 分析ダッシュボヌド - ゚ンコヌディングステヌタス、スルヌプット、゚ラヌ率の可芖化
  7. ロヌルベヌスアクセス - 管理ナヌザヌ管理を䌎うJWT認蚌

成果

゚ンコヌディング速床: AWS MediaConvertが圢匏間のトランスコヌディングを䞊列化
゚ラヌ回埩: 自動再詊行により手動介入を80%削枛
パヌトナヌサポヌト: 蚭定可胜なプロファむルにより、パヌトナヌごずの手動゚ンコヌディングを排陀
可芖性: リアルタむムダッシュボヌドがすべおのゞョブの゚ンコヌディングステヌタスを衚瀺

技術スタック

NestJSTypeScriptMongoDBMongooseRedisAWS MediaConvertAWS S3AWS LambdaReactViteBootstrapApexChartsFullCalendarFFmpeg

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 built an encoding profile management system with over 50 preset configurations covering broadcast (ProRes, DNxHR), OTT (CMAF with H.264/H.265), and social media (platform-optimized MP4) delivery targets. Each source video is encoded into all required formats in a single pipeline run using parallel FFmpeg workers, with automatic quality validation against each channel's specification.

MicrocosmWorks implemented per-title encoding optimization that analyzes each video's visual complexity using VMAF scoring to generate a content-aware bitrate ladder. Simple talking-head content receives fewer, lower-bitrate rungs while visually complex content like sports gets additional higher-bitrate variants, optimizing storage costs while maintaining perceptual quality above VMAF 93.

MicrocosmWorks architected the platform for horizontal scaling using Kubernetes-orchestrated encoding workers that auto-scale based on queue depth. The system has been validated processing over 1,000 hours of video per day using spot instances, with job prioritization ensuring urgent encodes are processed within minutes while bulk backlog operations use cost-effective scheduling.

MicrocosmWorks built a delivery tracking dashboard that monitors each asset's encoding status, upload progress, and publication confirmation across all distribution channels. The system provides webhook callbacks for downstream system integration and generates automated reports showing time-to-publish metrics per channel, helping operations teams identify distribution bottlenecks.

MicrocosmWorks delivers video infrastructure projects at rates of $30-$50/hr, with an enterprise encoding and distribution platform including the profile manager, autoscaling workers, VMAF optimization, and multi-channel delivery typically requiring 700-1000 development hours. Cloud encoding costs run approximately $0.01-$0.03 per minute of source video on AWS spot instances.

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
ActiveMQ/STOMP
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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