AWS MediaConvert ile Sunucusuz Video İşleme Hattı
Video platformu, az yüklemeli sakin dönemlerden yüzlerce eş zamanlı işin olduğu yoğun zamanlara kadar değişken kodlama iş yüklerini yönetmek için ölçeklenebilir, uygun maliyetli bir yola ihtiyaç duyuyordu.
Projenizi Tartışın
Zorluk
Sabit kapasiteli kodlama altyapısı ya fazla sağlanmış (maliyetli) ya da yetersiz sağlanmıştı (yavaş):
- Kodlama iş yükleri oldukça değişken ve öngörülemezdi
- İçerik lansmanları sırasında yoğun dönemlerde normal hacmin 100 katı görülebilirdi
- Özel kodlama sunucularını 7/24 çalıştırmak, sakin dönemlerde pahalıydı
- İş hatalarının otomatik olarak algılanması ve manuel müdahale olmadan yeniden denenmesi gerekiyordu
Çözümümüz
Esnek, kullandıkça öde video işleme için AWS Lambda tetikleyicilerini ve AWS MediaConvert'ı kullanarak sunucusuz bir kodlama hattı uyguladık.
Mimari
- Tetikleyici: S3 yükleme olaylarını izleyen bir AWS Lambda fonksiyonu
- Kodlama: İş ortağına özel iş şablonlarına sahip AWS MediaConvert
- Mesajlaşma: Asenkron iş durumu güncellemeleri için ActiveMQ/STOMP
- İzleme: İş ilerlemesini takip eden NestJS kodlayıcı arka ucu
- Depolama: Giriş/çıkış varlıkları için AWS S3
Hattın Akışı
- S3 Olayı - Video yüklemesi Lambda fonksiyonunu tetikler
- İş Yapılandırması - Lambda, iş ortağı profilini okur ve MediaConvert işini oluşturur
- Gönderim - Uygun çıktı ayarlarıyla MediaConvert işi gönderilir
- İlerleme Takibi - STOMP mesajları durumu kodlayıcı arka ucuna iletir
- Tamamlama - Çıktı varlıkları S3'te depolanır, metadata MongoDB'de güncellenir
- Hata İşleme - Başarısız işler, üstel geri çekilme ile yeniden denemek üzere sıraya alınır
Temel Özellikler
- Sıfır Boşta Maliyet - Lambda ve MediaConvert yalnızca gerçek kullanım için ücret alır
- Esnek Ölçeklendirme - 1 ila 1000'den fazla eş zamanlı kodlama işini yönetir
- İş Ortağı Şablonları - Her iş ortağı için önceden yapılandırılmış MediaConvert iş şablonları
- Olay Odaklı - S3 olayları kodlama iş akışlarını otomatik olarak tetikler
- Kapsamlı İzleme - İş durumu, süresi ve hata takibi
Sonuçlar
Teknoloji Yığını
caseStudyDetail.more Vaka Çalışmaları
Daha fazla teknik uygulamamızı keşfedin
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.
SCTE-35 Reklam İşaretleyicisi Sinyalleşmesi ve Medya Fragman Ekleme Hattı
Bir akış medya şirketinin, canlı ve VOD yayınlarına SCTE-35 reklam işaretleyicileri eklemek için sağlam, otomatik bir hattına ihtiyacı vardı. Ayrıca, tanıtım fragmanlarını (pre-roll, mid-roll ve post-roll) hassas zamanlanmış konumlara ekleyebilme yeteneği de isteniyordu — bu sayede FAST kanalları, canlı etkinlikler ve isteğe bağlı içerik kütüphaneleri genelinde para kazanma (monetization) sağlanacaktı.
Sıkça Sorulan Sorular
MicrocosmWorks designed a segmented processing architecture where Step Functions orchestrate the pipeline: Lambda functions split source videos into segments, AWS MediaConvert handles the actual transcoding without Lambda timeout constraints, and a final Lambda stitches the output. This hybrid approach keeps the serverless cost model while supporting videos of any duration.
MicrocosmWorks measured a 70-85% cost reduction for bursty video processing workloads compared to running dedicated EC2 encoding instances. The serverless pipeline incurs zero cost when idle and scales to hundreds of concurrent jobs during peak periods, with AWS MediaConvert's per-minute pricing eliminating the need to provision for peak capacity.
MicrocosmWorks configured AWS Step Functions with per-step retry policies and exponential backoff, ensuring that a failed transcode step retries automatically without restarting the entire pipeline. Each stage writes intermediate outputs to S3, so recovery resumes from the last successful checkpoint rather than reprocessing from the source file.
MicrocosmWorks optimized the pipeline for near-real-time use cases with cold start mitigation using provisioned concurrency on critical Lambda functions and MediaConvert reserved transcoding slots. For live workflows, the pipeline achieves 2-5 minute end-to-end latency from upload to delivery, which is suitable for clip extraction and highlights distribution.
MicrocosmWorks builds serverless video infrastructure at rates of $25-$45/hr, with a complete MediaConvert-based pipeline including Step Functions orchestration, S3 lifecycle management, and monitoring typically requiring 250-400 development hours. The architecture's pay-per-use model means clients only pay AWS costs proportional to their actual processing volume.
İşletmenizi Dönüştürmeye Hazır mısınız?
Zorluklarınıza benzer çözümler uygulamamızın yollarını konuşalım.