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本指导可帮助您加快将数字资产迁移到云,使您能够充分利用资产管理的最新进展并准备内容以分发给媒体消费者。它可以设置无服务器摄取和分析工作流程,将您的视频资产和相关元数据移动到 AWS Cloud。在迁移过程中,本指导将分析并提取视频中的机器学习元数据。它还带有 Web 界面,因此您可以立即开始摄取和分析内容。
请注意:[免责声明]
架构图
[架构图描述]
第 1 步
用于提供用户目录的 Amazon Cognito 用户池。
第 2 步
Amazon API Gateway RESTful API 端点,配置为使用 AWS Identity and Access Management(IAM)身份验证。
第 3 步
托管 Web 应用程序构件的 Amazon CloudFront 分发,例如存储在 Web 存储桶中的最小化 JavaScript 文件和图片。
第 4 步
AWS Step Functions 主状态机,充当后端摄取和分析工作流的接入点。
第 5 步
Step Functions 摄取子状态机,按媒体文件类型编排摄取流程并为摄取的媒体生成代理。它对视频和音频文件使用 AWS Elemental MediaConvert,对图像文件和文档使用开源工具。
第 6 步
负责分析流程的 Step Functions 分析子状态机。它包括使用 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend 和 Amazon Textract 运行分析任务的 Step Functions。
第 7 步
Amazon DynamoDB 表,用于存储在摄入和分析流程中生成的构件,例如总体状态、中间文件存储位置的指针,以及状态机运行令牌。
第 8 步
Amazon OpenSearch Service 集群,存储摄取属性和机器学习元数据,并加快满足您的搜索和发现需求。
第 9 步
四个 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)存储桶,用于存储上传的内容、指导在摄取过程中生成的文件代理、静态 Web 应用程序构件,以及所使用服务的访问日志。
第 10 步
特定任务经历状态变化时记录的 Amazon CloudWatch 事件规则。
第 11 步
内部队列管理系统使用的 Amazon EventBridge,当排队的人工智能和机器学习(AI/ML)请求被处理时积压系统通知工作流(状态机)。
第 12 步
允许摄取和分析工作流与前端 Web 应用程序通过发布/订阅 MQTT 消息收发异步交流的 AWS IoT Core 主题。
第 13 步
Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS)主题,用于允许 Amazon Rekognition 在视频分析工作流中发布任务状态,并支持通过您的系统进行自定义摄取。
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营
本指导在各个阶段将指标推送到 CloudWatch,以提供 AWS Lambda 函数、AI 服务和 Amazon S3 存储桶等基础设施的可观测性。
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安全性
我们强烈建议您对传输中和静态的敏感数据进行加密。本指导使用 Amazon S3 服务器端加密(SSE-S3)自动加密静态媒体文件和元数据。本指导的 Amazon SNS 主题和 DynamoDB 表也使用 SSE-S3 进行静态加密。此外,索引到 OpenSearch Service 集群的文档会进行静态加密,集群内的节点到节点通信也会加密。
本指导部署托管在 Amazon S3 存储桶中的静态网站。为了帮助减少延迟并提高安全性,本指导包含一个具有源访问身份的 CloudFront 发行版,该身份是一个特殊的 CloudFront 用户,有助于限制对网站存储桶内容的访问。有关详细信息,请参阅限制对 Amazon S3 源的访问。
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可靠性
Media2Cloud on AWS 指导尽可能使用 AWS 无服务器服务(例如 Lambda、API Gateway、Amazon S3 和 DynamoDB),以确保高可用性以及从服务故障中快速恢复。
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性能效率
您可以使用预构建的 AWS CloudFormation 模板创建工作流。由于本指导是在 GitHub 上发布的开源项目,因此您可以对其进行自定义并从源代码进行构建。自述文件提供了构建和自定义本指导的分步指导,以及迷你教程和每个组件和整体设计的深入说明。
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成本优化
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可持续性
可持续发展的一个关键要素是最大限度地利用 AWS AI 服务,从而最大程度地降低后端服务对环境的影响。而且,与持续运行的本地服务器的碳足迹相比,本指导的无服务器设计旨在减少碳足迹。
实施资源
提供了在 AWS 账户中进行实验和使用的详细指南。构建指南的每个阶段(包括部署、使用和清理)都将被检查,以便为部署做好准备。
示例代码为起点。它经过行业验证,是规范性但不是决定性的,可以帮助您开始。
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