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
Video EncodingNa-publish June 22, 2026 · Na-update June 22, 2026

Serverless na Pipeline sa Pagproseso ng Video gamit ang AWS MediaConvert

Kinailangan ng video platform ng isang nasusukat at cost-effective na paraan upang hawakan ang pabago-bagong encoding workloads, mula sa tahimik na mga panahon na may kaunting uploads hanggang sa peak times na may daan-daang sabay-sabay na trabaho.

Pag-usapan ang Iyong Proyekto
serverless-video-processing.webp
Video Encoding
Domain
9
Technologies
4
Key Results
Delivered
Status

Ang Hamon

Ang imprastraktura ng encoding na may nakapirming kapasidad ay over-provisioned (magastos) o under-provisioned (mabagal):

  • Ang encoding workloads ay lubhang pabago-bago at hindi mahulaan
  • Ang peak periods ay maaaring makaranas ng 100x ng normal na volume sa panahon ng paglulunsad ng content
  • Ang pagpapatakbo ng dedicated encoding servers 24/7 ay magastos sa panahon ng tahimik na mga panahon
  • Ang mga pagkabigo sa trabaho ay nangailangan ng awtomatikong pagtuklas at muling pagsubok nang walang manual na interbensyon

Ang Aming Solusyon

Nagpatupad kami ng isang serverless na pipeline ng encoding gamit ang AWS Lambda triggers at AWS MediaConvert para sa elastic, pay-per-use na pagproseso ng video.

Arkitektura

  • Trigger: AWS Lambda function na nagmo-monitor ng S3 upload events
  • Encoding: AWS MediaConvert na may partner-specific job templates
  • Messaging: ActiveMQ/STOMP para sa asynchronous na pag-update ng status ng trabaho
  • Monitoring: NestJS encoder backend na sumusubaybay sa progreso ng trabaho
  • Storage: AWS S3 para sa input/output assets

Daloy ng Pipeline

  1. S3 Event - Ang pag-upload ng video ay nagti-trigger ng Lambda function
  2. Job Configuration - Binabasa ng Lambda ang partner profile at bumubuo ng MediaConvert job
  3. Submission - Ang MediaConvert job ay isinusumite na may angkop na output settings
  4. Progress Tracking - Ipinapaabot ng STOMP messages ang status sa encoder backend
  5. Completion - Ang output assets ay nakaimbak sa S3, ang metadata ay ina-update sa MongoDB
  6. Error Handling - Ang mga nabigong trabaho ay nakapila para sa muling pagsubok na may exponential backoff

Mga Pangunahing Tampok

  1. Zero Idle Cost - Ang Lambda at MediaConvert ay naniningil lamang para sa aktwal na paggamit
  2. Elastic Scaling - Humahawak ng 1 hanggang 1000+ na sabay-sabay na encoding jobs
  3. Partner Templates - Pre-configured na MediaConvert job templates bawat partner
  4. Event-Driven - Ang S3 events ay awtomatikong nagti-trigger ng encoding workflows
  5. Comprehensive Monitoring - Pagsubaybay sa status ng trabaho, tagal, at error

Mga Resulta

Pagbaba ng Gastos: 60% na pagbaba kumpara sa always-on na encoding servers
Pag-scale: Nahawakan ang 100x traffic spikes nang walang pagbabago sa imprastraktura
Pagiging Maaasahan: Ang awtomatikong pagsubok muli na may error classification ay nagpanatili ng 99.5% success rate

Technology Stack

AWS LambdaAWS MediaConvertAWS S3NestJSTypeScriptMongoDBActiveMQSTOMPFFmpeg

caseStudyDetail.more Mga Case Study

Tuklasin ang higit pa sa aming mga teknikal na implementasyon

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.

Basahin ang Case Study
Video Encoding

SCTE-35 Ad Marker Signaling at Pipeline ng Pagpasok ng Media Trailer

Isang kumpanya ng streaming media ang nangailangan ng isang matatag at awtomatikong pipeline para sa pagpasok ng SCTE-35 ad markers sa mga live at VOD stream, kasama ang kakayahang magpasok ng mga promotional trailer (pre-roll, mid-roll, at post-roll) sa eksaktong naka-iskedyul na posisyon — na nagbibigay-daan sa monetization sa mga FAST channels, live event, at on-demand content libraries.

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
Bilis: Ang parallel MediaConvert jobs ay nagproseso ng content nang mas mabilis kaysa sa sequential encoding
Basahin ang Case Study
Video Encoding

Mga Serbisyo ng AWS Media para sa FAST Channel Streaming sa pamamagitan ng SRT

Kinailangan ng isang kumpanya ng media na magtatag ng maaasahan, low-latency na mga feed ng kontribusyon para sa kanilang mga FAST channel gamit ang Secure Reliable Transport (SRT) protocol — na nagbibigay-daan sa mataas na kalidad na content ingest mula sa mga malalayong studio, cloud playout system, at mga kasosyo sa syndication sa mga hindi mahuhulaang koneksyon sa internet.

Basahin ang Case Study

Mga Madalas Itanong

Ang MicrocosmWorks ay nagdisenyo ng isang segmented processing architecture kung saan ang Step Functions ang nag-o-orchestrate ng pipeline: Hinahati ng Lambda functions ang source videos sa mga segment, ang AWS MediaConvert ang nangangasiwa sa aktwal na transcoding nang walang Lambda timeout constraints, at ang huling Lambda ang nagsasama ng output. Ang hybrid approach na ito ay pinapanatili ang serverless cost model habang sinusuportahan ang mga video ng anumang duration.

Sinukat ng MicrocosmWorks ang 70-85% pagbawas sa gastos para sa mga bursty video processing workload kumpara sa pagpapatakbo ng mga dedicated EC2 encoding instance. Ang serverless pipeline ay walang gastos kapag idle at nag-i-scale sa daan-daang concurrent job sa mga peak period, kasama ang per-minute pricing ng AWS MediaConvert na nag-aalis ng pangangailangan na mag-provision para sa peak capacity.

Ini-configure ng MicrocosmWorks ang AWS Step Functions na may per-step retry policies at exponential backoff, na tinitiyak na ang isang nabigong hakbang sa transcode ay awtomatikong susubukan muli nang hindi nire-restart ang buong pipeline. Ang bawat stage ay nagsusulat ng mga intermediate na output sa S3, kaya ang pag-recover ay nagpapatuloy mula sa huling matagumpay na checkpoint sa halip na muling iproseso mula sa source file.

In-optimize ng MicrocosmWorks ang pipeline para sa near-real-time use cases na may cold start mitigation gamit ang provisioned concurrency sa mga kritikal na Lambda functions at MediaConvert reserved transcoding slots. Para sa live workflows, nakakamit ng pipeline ang 2-5 minutong end-to-end latency mula sa upload hanggang sa delivery, na angkop para sa clip extraction at highlights distribution.

Ang MicrocosmWorks ay nagtatayo ng serverless video infrastructure sa halagang $25-$45 kada oras, kung saan ang isang kumpletong MediaConvert-based pipeline na kinabibilangan ng Step Functions orchestration, S3 lifecycle management, at monitoring ay karaniwang nangangailangan ng 250-400 development hours. Ang pay-per-use model ng arkitektura ay nangangahulugan na ang mga kliyente ay nagbabayad lamang ng gastos sa AWS na proporsyonal sa kanilang aktwal na processing volume.