MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak Tasarlamak
Hakkındaİletişim
MicrocosmWorksDijital Kozmosu Yenilikçi ve Mimari Olarak İnşa Etmek

Önemli BT çözümleri sunuyoruz. Teknoloji, güvenlik ve işletmelerin güvenilir, yenilikçi BT altyapısı ile büyümesine yardımcı olmaktan tutkuluyuz.

[email protected]
+91 7011868196
New Delhi, India

AI Büyüme Merkezi

AI MerkeziStartup İnovasyonuKurumsal Hızlandırıcı

Çözümler

Tüm ÇözümlerSağlık ve Fitness UygulamalarıAI Video PlatformuAI Ajan Geliştirme

Kaynaklar

ÖngörülerSektör RehberleriKullanım Durumu ŞablonlarıMimari KalıplarVaka Çalışmaları

Şirket

HakkımızdaİletişimÇalışmalarımız

Hizmetler

Dijital DanışmanlıkBulut AltyapısıSaaS GeliştirmeYapay Zeka GeliştirmeVideo Teknolojisi
ERP GeliştirmeZoho ÖzelleştirmeOdoo GeliştirmeSalesforce EntegrasyonuÖzel CRM Geliştirme
QuickBooks EntegrasyonuIoT ÇözümleriBlokzincir Geliştirme
Siber Güvenlik DanışmanlığıIT Desteği - L3

© 2026 MicrocosmWorks. Tüm hakları saklıdır.

Gizlilik PolitikasıHizmet Şartları
Vaka Çalışmalarına Dön
AI SurveillanceYayınlandı June 22, 2026 · Güncellendi June 22, 2026

Çift Orkestratörlü ve Sıfır Paket Kayıplı Otomatik Ölçeklenen RTSP Akış Mimarisi

Bir gözetim platformu, 10'dan 200'den fazla IP kamerayı, yüzlerce eşzamanlı izleyiciyi ve AI işleme çalışanını yönetirken, ölçeklendirme işlemleri sırasında sıfır paket kaybını garanti ederek ve asla değişmeyen kararlı akış URL'lerini sürdürerek video akış altyapısını dinamik olarak ölçeklendirmesi gerekiyordu.

Projenizi Tartışın
rtsp-streaming-autoscale-mediamtx.webp
AI Surveillance
Domain
11
Technologies
6
Key Results
Delivered
Status

Zorluk

Sabit akış altyapısı, büyüyen bir gözetim platformunun değişken taleplerini karşılayamadı:

  • Ölçek Değişkenliği — Kamera sayısı ve izleyici talebi gün boyunca önemli ölçüde dalgalandı (10 kat tepe-çukur oranı)
  • Aşırı Kaynak Sağlama Maliyeti — En yüksek yük için kaynak sağlama, yoğun olmayan saatlerde %70'ten fazla boşta kaynak anlamına geliyordu
  • Ölçeklendirme Sırasında Paket Kaybı — Akış sunucularını eklemek veya kaldırmak, akış kesintilerine neden oldu ve AI işleme çalışanları için kareler düşürdü
  • URL Kararsızlığı — Belirli sunucu IP'leriyle yapılandırılmış kameralar ve izleyiciler, altyapı değiştiğinde yeniden yapılandırma gerektirdi
  • Farklı Ölçeklendirme İhtiyaçları — Kamera alımı ve izleyici dağıtımı, bağımsız ölçeklendirme gerektiren temelden farklı yük desenlerine sahipti
  • AI Çalışanı Kesintisi — AI işleme ardışık düzenleri, kaynak akış sunucuları ölçeklendirildiğinde çöktü

Çözümümüz

Ayrı alım ve dağıtım kümelerine sahip, sıfır paket kaybı için 5 aşamalı sorunsuz kapatma, kararlı DNS tabanlı URL'ler ve otomatik AI çalışanı yeniden bağlantısı özelliklerine sahip çift orkestratörlü otomatik ölçeklenen bir akış mimarisi tasarladık.

Mimari

  • Akış Sunucusu: RTSP/WebRTC/HLS protokol desteği için MediaMTX
  • Alım Kümesi: Kamera RTSP akışlarını alan 1-10 sunucu
  • Dağıtım Kümesi: İzleyicilere (WebRTC/HLS) ve AI çalışanlarına (RTSP) hizmet veren 2-20 sunucu
  • Çift Orkestratör: Alım ve dağıtım için bağımsız ölçeklendirme denetleyicileri
  • Yük Dengeleyiciler: Küme başına protokole uygun algoritmalarla ayrı yük dengeleyiciler
  • Hizmet Kaydı: Sunucu durumu, akış eşlemeleri ve koordinasyon için Redis
  • Sağlık İzleme: Otomatik kurtarma ile aktif sağlık kontrolleri
  • DNS Katmanı: Yük dengeleyicilere işaret eden kararlı alan adları (URL'ler asla değişmez)

Çift Orkestratör Tasarımı

Neden İki Orkestratör

Alım ve dağıtım, temelden farklı ölçeklendirme özelliklerine sahiptir:

  • Alım, kamera sayısı ve gelen bant genişliği ile ölçeklenir (tahmin edilebilir, istikrarlı bir şekilde büyür)
  • Dağıtım, izleyici sayısı ve AI çalışanı talebi ile ölçeklenir (ani, tahmin edilemez)

Ayrı orkestratörler, her birinin özelleştirilmiş politikalar, metrikler ve eşiklerle bağımsız olarak ölçeklenmesini sağlar — bir kümenin ölçeklendirme kararlarının diğerini etkilemeden.

Alım Orkestratörü

  • Birincil Metrik: Sunucu başına kamera bağlantısı
  • İkincil Metrik: Gelen bant genişliği kullanımı
  • Ölçeklendirme Yukarı: CPU eşiği aştığında veya sunucu başına kamera kapasiteyi aştığında
  • Ölçeklendirme Aşağı: Kullanım, sürekli bir stabilizasyon süresi boyunca eşiğin altına düştüğünde
  • Sunucu Aralığı: 1 ila 10 sunucu

Dağıtım Orkestratörü

  • Birincil Metrik: Sunucu başına izleyici + AI çalışanı bağlantıları
  • İkincil Metrik: Giden bant genişliği kullanımı
  • Ölçeklendirme Yukarı: CPU eşiği aştığında veya sunucu başına bağlantı kapasiteyi aştığında
  • Ölçeklendirme Aşağı: Kullanım, sürekli bir süre boyunca eşiğin altına düştüğünde (alımdan daha uzun stabilizasyon)
  • Sunucu Aralığı: 2 ila 20 sunucu (yüksek erişilebilirlik için en az 2)

Sıfır Paket Kaybı: 5 Aşamalı Sorunsuz Kapatma

Bir dağıtım sunucusu kaldırılmak üzere planlandığında, 5 aşamalı bir süreç hiçbir karenin kaybolmamasını sağlar:

Aşama 1: Ön Bildirim

Sunucu, hizmet kaydında "DRAINING" olarak işaretlenir. Yük dengeleyici ağırlığı azaltılır, böylece yeni bağlantılar başka yere yönlendirilir. Redis pub/sub bildirimleri ve webhooks, AI çalışanlarını geçişe hazırlanmaları için uyarır.

Aşama 2: Yük Dengeleyici Güncellemesi

Sunucu, yük dengeleyici arka uç havuzundan kaldırılır. Yeni bağlantılar boşaltılmakta olan sunucuya ulaşamaz. Mevcut bağlantılar kesintisiz devam eder.

Aşama 3: AI Çalışanı Geçişi

AI çalışanları, boşaltılmakta olan sunucudan bağlantıyı keser ve sağlıklı dağıtım sunucularına yeniden bağlanır. Kontrol noktası tabanlı durum koruma, işlemenin kaldığı tam kareden devam etmesini sağlar. Toplam boşluk: sıfır kare kaybıyla yaklaşık 3 saniye.

Aşama 4: İzleyici Boşaltma

Kalan izleyici bağlantıları, yapılandırılabilir bir pencere üzerinden doğal olarak boşaltılır. Modern video oynatıcılar, sağlıklı sunuculara yönlendiren aynı kararlı URL'ye otomatik olarak yeniden bağlanır. Çoğu izleyici herhangi bir kesinti yaşamaz.

Aşama 5: Temizleme

Tüm bağlantıların kapandığını doğrulayın. Sunucuyu hizmet kaydından kaldırın. Bulut örneğini yok edin. Ölçeklendirme metriklerini kaydedin.

Kararlı URL'ler

URL mimarisi, kameraların ve istemcilerin asla yeniden yapılandırmaya ihtiyaç duymamasını sağlar:

  • Kamera yayın hedefi: Kararlı bir alım alan adı
  • İzleyici/AI erişim hedefi: Kararlı bir dağıtım alan adı
  • DNS kayıtları, yük dengeleyici IP'lerine işaret eder (kalıcıdır)
  • Yük dengeleyiciler, arka uç sunucularına yönlendirmeyi şeffaf bir şekilde yönetir
  • Arka uç sunucuları, URL değişiklikleri olmadan eklenebilir, kaldırılabilir veya değiştirilebilir

Hizmet Kaydı (Redis)

Merkezi bir Redis örneği, tüm sistemi koordine eder:

  • Sunucu durumu takibi (aktif, boşaltılıyor, çevrimdışı)
  • Akıştan sunucuya eşleme (hangi kameranın hangi alım sunucusunda olduğu)
  • AI çalışanı durumu ve kontrol noktası verileri
  • Ölçeklendirme kararları için sunucu başına yük metrikleri
  • Gerçek zamanlı koordinasyon olayları için Pub/sub kanalları

AI İstemcisi Yeniden Bağlantısı

Bir AI istemci kütüphanesi sorunsuz yeniden bağlantı sağlar:

  • Redis pub/sub aracılığıyla sunucu kaldırma bildirimlerini dinler
  • Düzenli aralıklarla otomatik kare kontrol noktalaması
  • Bildirim üzerine sağlıklı bir dağıtım sunucusuna yeniden bağlanır
  • Minimum boşlukla kontrol noktasından işleme devam eder
  • Yeniden bağlantı olayları için metrik raporlama

Sağlık İzleme

  • Düzenli aralıklarla her sunucuda aktif sağlık kontrolleri
  • Sunucu arızalarında otomatik yük dengeleyici güncellemeleri
  • Yanıt vermeyen sunucular için otomatik kurtarma tetikleyicileri
  • Çalışma süresi takibi ve kullanılabilirlik raporlaması

Temel Özellikler

  1. Çift Orkestratör — Alım ve dağıtım kümeleri için bağımsız ölçeklendirme
  2. Sıfır Paket Kaybı — AI çalışanı geçişi ile 5 aşamalı sorunsuz kapatma
  3. Kararlı URL'ler — DNS tabanlı yönlendirme, ölçeklendirme sırasında URL'lerin asla değişmemesini sağlar
  4. AI Çalışanı Yeniden Bağlantısı — Yaklaşık 3 saniye boşluk ve sıfır kare kaybıyla kontrol noktası tabanlı geçiş
  5. Bağımsız Ölçeklendirme — Alım ve dağıtım, kendi metriklerine göre ölçeklenir
  6. Hizmet Kaydı — Sunucu durumu ve akış eşlemeleri için Redis tabanlı koordinasyon
  7. Sağlık İzleme — Otomatik kurtarma ile aktif kontroller
  8. Maliyet Optimizasyonu — Düşük talep dönemlerinde otomatik ölçeklendirme aşağı

Sonuçlar

Paket Kaybı: ölçekleme işlemleri sırasında AI işçileri için %0,00
AI Yeniden Bağlantısı: kontrol noktası tabanlı devam ettirme ile ~3 saniye
Ölçek Büyütme Süresi: tetikleyiciden hizmete kadar ~60 saniye

Teknoloji Yığını

MediaMTXPythonFastAPIRedisDockerCloud VM APIsLoad BalancersDNSPrometheusGrafanaWebSocket

caseStudyDetail.more Vaka Çalışmaları

Daha fazla teknik uygulamamızı keşfedin

AI Accounting

AI Destekli Fatura İşleme (OCR ve QuickBooks Entegrasyonu ile)

Ayda yüzlerce satıcı faturasını işleyen orta ölçekli bir işletme, fatura verilerini AI/OCR kullanarak otomatik olarak çıkarıp muhasebe ve ödeme takibi için doğrudan QuickBooks'a senkronize ederek manuel veri girişini ortadan kaldırmak istedi.

Vaka Çalışmasını Oku
Video Encoding

İstemci Tarafında Reklam Ekleme (CSAI), SCTE-35 İşaretleyici Ayrıştırma ve Çok Platformlu Oynatıcı Entegrasyonu ile

Bir video akış platformu, sunucu tarafı reklam eklemenin sağlayamadığı tam reklam etkileşimi desteğiyle (tıklanabilir katmanlar, yardımcı banner'lar, atlama düğmeleri) kişiselleştirilmiş, cihaz düzeyinde reklam deneyimleri sunarak web, mobil ve akıllı TV uygulamaları genelinde Client-Side Ad Insertion (CSAI) uygulamasına ihtiyaç duyuyordu.

Vaka Çalışmasını Oku

İşletmenizi Dönüştürmeye Hazır mısınız?

Zorluklarınıza benzer çözümler uygulamamızın yollarını konuşalım.

İletişime GeçincaseStudyDetail.viewAllCaseStudies
Ölçek Küçültme Süresi: tam sorunsuz kapanma ile ~220 saniye
URL Kararlılığı: %100 — herhangi bir ölçekleme olayında URL değişikliği yok
Çalışma Süresi: %99,95 sistem kullanılabilirliği
Web Scraping

Yapay Zeka Destekli Blog İçeriği Kazıma ve Oluşturma Platformu

Bir medya şirketi, mevcut web içeriğini kazıyarak, yapay zeka kullanarak analiz ederek ve çıkarılan verilerden orijinal, SEO odaklı blog gönderileri oluşturarak blog içeriği oluşturmayı otomatikleştirebilecek akıllı bir içerik platformuna ihtiyaç duyuyordu.

Vaka Çalışmasını Oku

Sıkça Sorulan Sorular

MicrocosmWorks, her iki orkestratörün de akış atamaları ve çalışan sağlığı hakkında senkronize durumu sürdürdüğü, biri başarısız olduğunda saniyeler içinde akış yönetimini hayatta kalan orkestratöre devreden otomatik yük devretme özelliğine sahip aktif-aktif çift orkestratör tasarımı uyguladı. Bu, geleneksel tek orkestratör tasarımlarının muzdarip olduğu tek hata noktasını ortadan kaldırarak, orkestratör bakımı veya beklenmedik çökmeler sırasında sıfır paket düşüşü sağlar.

MicrocosmWorks, emekliye ayrılan çalışanların, tüm bağlantılar RTSP TEARDOWN ve yeniden SETUP dizileri aracılığıyla yeni çalışanlara sorunsuz bir şekilde taşınana kadar atanan akışlarını sunmaya devam ettiği zarif bir boşaltma mekanizması tasarladı. Yeni çalışanlar, akış atamaları almadan önce tamamen başlatılır ve sağlık kontrolünden geçirilir ve geçiş, herhangi bir kesintiyi önlemek için hem eski hem de yeni çalışanların kısa bir süre aynı akışı sunduğu çakışan pencereler kullanır.

MicrocosmWorks, bu proje için MediaMTX'i seçti çünkü hafiftir, açık kaynaklıdır ve tam özellikli medya sunucularına kıyasla akış başına minimum kaynak yükü ile özellikle RTSP yeniden akış için tasarlanmıştır. API aracılığıyla dinamik akış oluşturmayı destekler, Kubernetes tabanlı otomatik ölçekleme için konteynerlerde verimli çalışır ve ölçekte fahiş hale gelebilecek Wowza gibi ticari alternatiflerin akış başına lisans maliyetlerinden kaçınır.

MicrocosmWorks, packet loss rate, jitter, reconnection count ve end-to-end latency gibi akış başına metrikleri izleyen, bozulma son kullanıcılara görünür hale gelmeden önce tetiklenen uyarılarla kapsamlı bir observability stack dağıttı. İzleme sistemi ayrıca proaktif capacity planning'i sağlamak için scaling events, stream migration durations ve worker utilization trends gibi orchestrator karar alma metriklerini de izler.

Evet, MicrocosmWorks, işçi düğümlerini, canlı izleyiciler için eşzamanlı RTSP çıktısını ve nesne depolamaya segmentlere ayrılmış kaydı desteklemek üzere tasarladı ve her iş yükü için bağımsız kaynak tahsisi sağladı. Kayıt, segmentleri yüklemeden önce yerel olarak arabelleğe alan ayrı bir yazma yolu kullanır, böylece depolama I/O ani yükselişleri canlı yayın teslimatını asla etkilemez ve otomatik ölçekleyici, ölçeklendirme kararları verirken her iki iş yükünün birleşik kaynak talebini dikkate alır.