MicrocosmWorksNag-iinobasyon at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos
Tungkol Sa AminMakipag-ugnayan
MicrocosmWorksNagpapabago at Nagdidisenyo ng Digital Cosmos

Nagbibigay ng mga solusyong IT na mahalaga. Kami ay masigasig sa teknolohiya, seguridad, at pagtulong sa mga negosyo na lumago sa pamamagitan ng maaasahan, makabagong IT infrastructure.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

Sentro ng Paglago ng AI

AI HubInobasyon ng StartupPampabilis ng Negosyo

Mga Solusyon

Lahat ng SolusyonMga Wellness at Fitness AppsAI Video PlatformPag-unlad ng AI Agent

Mga Mapagkukunan

Mga PananawMga Gabay sa IndustriyaMga Plano ng PaggamitMga Pattern ng ArkitekturaMga Pag-aaral ng Kaso

Kumpanya

Tungkol sa AminMakipag-ugnayanAng Aming Gawain

Mga Serbisyo

Digital na PagkonsultaImprastraktura ng CloudPag-unlad ng SaaSPag-unlad ng AITeknolohiya ng Video
Pag-unlad ng ERPPagpapasadya ng ZohoPag-unlad ng OdooPagsasama ng SalesforcePag-unlad ng Custom na CRM
Pagsasama ng QuickBooksMga Solusyon sa IoTPag-unlad ng Blockchain
Pagkonsulta sa CybersecuritySuporta sa IT - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Lahat ng karapatan ay nakalaan.

Patakaran sa PagkapribadoMga Tuntunin ng Serbisyo
Bumalik sa mga Case Study
AI SurveillanceNa-publish June 22, 2026 · Na-update June 22, 2026

Ipinamamahaging Orkestrasyon ng RTSP Streaming na may Auto-Scaling

Ang platform ng surveillance ay nangangailangan ng maaasahan, scalable na sistema upang pamahalaan ang daan-daang stream ng camera na may awtomatikong pamamahala ng lifecycle, sinisigurado na ang mga stream ay available on demand nang hindi nag-aaksaya ng resources.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto
distributed-streaming-orchestration.webp
AI Surveillance
Domain
8
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Ang Hamon

Ang pamamahala sa streaming infrastructure para sa maraming camera ay nagdulot ng mga hamon sa operasyon:

  • Ang manu-manong pagbibigay (provisioning) ng streaming servers para sa bawat camera ay hindi napapanatili
  • Ang mga idle stream ay nag-aaksaya ng compute resources at bandwidth
  • Ang Cloudflare at CDN integration ay nangangailangan ng HLS conversion mula sa RTSP
  • Ang user-scoped access control ay kinailangan upang masiguro na ang mga tenant ay nakikita lamang ang kanilang mga camera

Ang Aming Solusyon

Binuo namin ang isang orchestration layer na dinamikong nagbibigay (provisions), nagmamatyag (monitors), at naglilinis (cleans up) ng MediaMTX streaming containers batay sa demand.

Arkitektura

  • Orchestrator API: FastAPI microservice para sa pamamahala ng lifecycle ng stream
  • Container Engine: Docker-based MediaMTX container provisioning
  • Authentication: Supabase JWT para sa user-scoped na pag-access sa camera
  • CDN Proxy: Cloudflare Workers para sa HLS delivery
  • Health Monitoring: Pana-panahong pagsusuri sa kalusugan (health checks) na may awtomatikong paggaling (recovery)

Pamamahala ng Lifecycle

  1. On-Demand Provisioning - Ang streaming server ay nililikha kapag humiling ang user ng camera feed
  2. RTSP-to-HLS Conversion - Pinangangasiwaan ng MediaMTX ang pagbabago ng protocol para sa pag-playback sa browser
  3. Health Monitoring - Ang mga pana-panahong pagsusuri ay nagsisiguro ng pagiging responsive ng server
  4. Auto-Cleanup - Ang mga idle server ay tinatapos pagkatapos ng configurable na timeout
  5. Recovery - Ang mga unhealthy server ay awtomatikong nirere-start

Mga Pangunahing Tampok

  1. User-Scoped Access - Nakikita ng bawat tenant ang kanilang mga awtorisadong camera lamang
  2. Dynamic Scaling - Ang mga container ay pinapagana at pinapatay batay sa demand ng manonood
  3. Quality Control - Mga setting ng FPS (1-60) at resolution (mababa/katamtaman/mataas/ultra) sa bawat stream
  4. Snapshot API - Timestamp-precise na pagkuha ng frame mula sa mga live stream
  5. CDN Integration - Cloudflare Workers proxy para sa pandaigdigang low-latency HLS delivery
  6. RTSP Caching - Intelligent caching ng mga detalye ng koneksyon ng camera upang mabawasan ang mga API call

Mga Resulta

Resource Efficiency: Ang mga aktibong stream lamang ang gumagamit ng compute resources
Zero Configuration: Ang mga camera ay awtomatikong nagpo-provision sa unang pag-access
Global Delivery: Tinitiyak ng Cloudflare CDN ang low-latency na pag-playback sa buong mundo

Technology Stack

FastAPIDockerMediaMTXSupabaseCloudflare WorkersJWTWebSocketPython

caseStudyDetail.more Mga Case Study

Tuklasin ang higit pa sa aming mga teknikal na implementasyon

AI Accounting

Pagpoproseso ng Invoice na Pinapagana ng AI gamit ang OCR at Integrasyon ng QuickBooks

Isang katamtamang laking negosyo na nagpoproseso ng daan-daang invoice ng vendor buwan-buwan ang kinailangan alisin ang manu-manong pagpasok ng data sa pamamagitan ng awtomatikong pagkuha ng data ng invoice gamit ang AI/OCR at direktang i-sync ito sa QuickBooks para sa bookkeeping at pagsubaybay sa pagbabayad.

Basahin ang Case Study
Video Encoding

Client-Side Ad Insertion (CSAI) na may pag-parse ng SCTE-35 Marker at Integrasyon ng Multi-Platform Player

Isang platform para sa video streaming ay nangangailangan na magpatupad ng Client-Side Ad Insertion (CSAI) sa mga web, mobile, at connected TV apps — na nagbibigay-daan sa mga personalized, device-level na karanasan sa ad na may buong suporta sa interaksyon ng ad (mga clickable overlay, companion banner, skip button) na hindi kayang ibigay ng server-side insertion.

Handa nang Baguhin ang Iyong Negosyo?

Pag-usapan natin kung paano namin mailalapat ang katulad na mga solusyon sa iyong mga hamon.

Makipag-ugnayancaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Tenant Isolation: Kumpletong paghihiwalay ng data sa pagitan ng mga organisasyon
Basahin ang Case Study
Web Scraping

Platform sa Pag-scrape at Pagbuo ng Nilalaman ng Blog na Pinapagana ng AI

Isang kumpanya ng media ang nangailangan ng matalinong platform ng nilalaman na kayang i-automate ang paggawa ng nilalaman ng blog sa pamamagitan ng pag-scrape ng kasalukuyang nilalaman ng web, pagsusuri nito gamit ang AI, at pagbuo ng orihinal, naka-optimize para sa SEO na mga post sa blog mula sa nakuha na datos.

Basahin ang Case Study

Mga Madalas Itanong

Ang MicrocosmWorks ay bumuo ng isang multi-region orchestration layer kung saan ang mga edge relay node sa bawat pisikal na lokasyon ay humihila ng mga RTSP stream nang lokal, nagta-transcode kung kinakailangan, at ipinapasa ang mga ito sa sentral na platform sa pamamagitan ng mga encrypted tunnel. Ang arkitekturang ito ay tinatanggal ang pangangailangan para sa direktang internet-exposed camera access, binabawasan ang WAN bandwidth sa pamamagitan ng paglalapat ng intelligent frame sampling sa edge, at pinapanatili ang stream continuity kahit sa panahon ng network fluctuations sa pagitan ng mga site.

Ipinatupad ng MicrocosmWorks ang schedule-aware auto-scaling na nag-pre-provision ng kapasidad sa pagproseso batay sa makasaysayang pattern ng stream, na sinamahan ng reactive scaling na tumutugon sa real-time na pagbabago sa bilang ng stream sa loob ng 30 segundo. Ang sistema ay agresibong nag-i-scale down sa panahon ng off-peak hours upang mabawasan ang gastos sa cloud compute, at gumagamit ng warm standby pods na kayang tumanggap agad ng mga bagong stream nang walang cold-start delay ng pagpo-provision ng mga bagong GPU instance.

Nagdisenyo ang MicrocosmWorks ng isang admission control system na naglilinya sa mga papasok na koneksyon ng stream at namamahagi ng mga ito sa mga available na processing node gamit ang isang weighted round-robin algorithm na isinasaalang-alang ang kasalukuyang paggamit ng CPU, GPU, at memory ng bawat node. Ang mga stream ay inuuna batay sa mga na-configure na panuntunan, kaya ang mga high-priority na camera tulad ng mga entry point ay laging nakakakuha ng kapasidad sa pagpoproseso bago ang mga mas mababang-priority na feed.

Oo, ang MicrocosmWorks ay nagtayo ng ONVIF discovery at RTSP pull adapters na kumokonekta sa mga umiiral na NVR at VMS platform, tinuturing ang mga ito bilang stream source nang hindi nangangailangan ng anumang pagbabago sa umiiral na recording infrastructure. Maaari ring tumanggap ang orchestration layer ng mga re-streamed feed mula sa mga popular na VMS system tulad ng Milestone at Genetec, na nagbibigay-daan sa mga enterprise na magdagdag ng AI analytics capabilities sa kanilang kasalukuyang pamumuhunan sa surveillance.

Nagbibigay ang MicrocosmWorks ng distributed streaming orchestration solutions sa halagang nasa pagitan ng $30-$50/oras, kung saan ang isang production-ready MVP ay karaniwang nangangailangan ng 3-4 na buwan ng pag-develop depende sa bilang ng mga edge locations at mga kinakailangan sa integration. Ito ay mas malaking tipid kaysa sa mga enterprise video platform licenses na naniningil ng per-stream fees, lalo na sa scale na lampas sa 100 concurrent streams.