挑战
管理跨多个渠道和伙伴的视频内容分发带来了重大的运营障碍:
- 每个分发伙伴都需要不同的编码格式、分辨率和编解码器
- 手动编码和上传流程无法跟上内容量
- 没有集中系统来跟踪编码状态、失败和重试
- 字幕文件需要被发现、处理并与视频资产捆绑
- 跨多个渠道的内容调度需要基于日历的工作流
我们的解决方案
我们构建了一个全栈视频制作平台,具有自动化编码管道、多渠道调度和伙伴专属的输出配置文件。
架构
- 主后端: NestJS 11 with TypeScript, MongoDB/Mongoose, Redis
- 编码器后端: 专门的 NestJS 服务,用于编码编排
- Lambda 服务: AWS Lambda,用于无服务器编码工作流触发器
- 前端: React 18 + Vite with Bootstrap, React Hook Form, ApexCharts
- 编码器仪表板: 专用的 React 界面,用于编码管理
- 媒体处理: AWS MediaConvert,带有 FFmpeg 备用方案
编码管道
- 上传 - 视频上传到 AWS S3 (单个或批量)
- 元数据提取 - 时长计算、提示点生成
- 字幕发现 - 自动字幕文件匹配和处理
- 配置文件选择 - 应用伙伴专属的编码配置文件
- MediaConvert 作业 - AWS MediaConvert 处理转码
- 质量检查 - 自动验证输出规范
- 分发 - 资产分发到伙伴专属渠道
关键特性
- 伙伴配置文件 - 每个分发伙伴的自定义编码规范
- 批量上传 - 采用批量处理方式管理大型内容库
- 字幕处理 - 自动字幕文件发现和格式转换
- 日历调度 - 基于 FullCalendar 的每个渠道内容调度
- 重试逻辑 - 针对失败作业的自动重试及错误分类
- 分析仪表板 - 编码状态、吞吐量和错误率可视化
- 基于角色的访问 - JWT 认证与管理员用户管理
成果
技术栈
caseStudyDetail.more 案例研究
探索更多我们的技术实施案例
SCTE-35 广告标记信令与媒体预告片插入管道
一家流媒体公司需要一个强大、自动化的管道,用于将 SCTE-35 广告标记注入直播和 VOD 流中,并能将宣传预告片(前贴片、中贴片和后贴片)精确地插入指定位置——从而实现跨 FAST 频道、直播活动和点播内容库的变现。
利用 AWS 媒体服务通过 SRT 传输 FAST 频道流媒体
一家媒体公司需要使用 Secure Reliable Transport (SRT) 协议,为其 FAST 频道建立可靠、低延迟的贡献源,从而能够通过不稳定的互联网连接,从远程工作室、云播放系统和联合发行合作伙伴摄取高质量内容。
常见问题
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.
