[SEO 부제목]
이 지침은 디지털 자산을 클라우드로 쉽게 마이그레이션하여 최신 자산 관리 기술을 최대한 활용하고 미디어 소비자에게 배포할 콘텐츠를 준비하는 데 도움이 됩니다. 이 지침은 비디오 자산 및 관련 메타데이터를 AWS 클라우드로 이동하기 위한 서버리스 수집 및 분석 워크플로를 설정합니다. 마이그레이션 중에는 비디오에서 기계 학습 메타데이터를 분석하고 추출합니다. 또한 웹 인터페이스도 함께 제공되므로 콘텐츠 수집 및 분석을 즉시 시작할 수 있습니다.
참고: [고지 사항]
아키텍처 다이어그램
[아키텍처 다이어그램 설명]
1단계
사용자 디렉터리를 제공하는 Amazon Cognito 사용자 풀
2단계
Amazon API Gateway RESTful API 엔드포인트(AWS Identity and Access Management(IAM) 인증을 사용하도록 구성됨)
3단계
웹 버킷에 저장된 최소화된 JavaScript 파일 및 그래픽과 같은 웹 애플리케이션 아티팩트를 호스팅하는 Amazon CloudFront 배포
4단계
백엔드 수집 및 분석 워크플로를 가리키는 진입점 역할을 하는 AWS Step Functions 기본 상태 머신
5단계
미디어 파일 유형별 수집 프로세스를 오케스트레이션하고 수집한 미디어에 대한 프록시를 생성하는 Step Functions 수집 하위 상태 머신. 비디오 및 오디오 파일에 AWS Elemental MediaConvert를 사용하고 이미지 파일 및 문서에는 오픈 소스 도구를 사용합니다.
6단계
분석 프로세스를 담당하는 Step Functions 분석 하위 상태 머신. Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Comprehend 및 Amazon Textract로 분석 작업을 실행하는 Step Functions로 구성됩니다.
7단계
전체 상태, 중간 파일이 저장되는 위치에 대한 포인터 및 상태 머신 실행 토큰 등 수집 및 분석 프로세스 중에 생성된 아티팩트를 저장할 Amazon DynamoDB 테이블
8단계
수집 속성 및 기계 학습 메타데이터를 저장하고 검색 및 탐색 요구 사항을 손쉽게 충족할 수 있게 하는 Amazon OpenSearch Service 클러스터
9단계
업로드된 콘텐츠, 수집 중에 지침을 통해 생성되는 파일 프록시, 정적 웹 애플리케이션 아티팩트 및 사용된 서비스에 대한 액세스 로그를 저장할 Amazon Simple Storage Service(S3) 버킷 4개
10단계
특정 태스크에서 상태 변경이 발생할 때 로깅되는 Amazon CloudWatch 이벤트 규칙
11단계
대기열의 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML) 요청이 처리될 때 내부 대기열 관리 시스템에서 워크플로(상태 머신)에 알리는 데 사용되는 Amazon EventBridge
12단계
수집 및 분석 워크플로에서 게시 또는 구독 MQTT 메시징을 통해 프런트 엔드 웹 애플리케이션과 비동기식으로 통신하는 데 사용할 AWS IoT Core 주제
13단계
Amazon Rekognition에서 비디오 분석 워크플로의 작업 상태를 게시하고 시스템과의 사용자 지정 통합을 지원하는 데 사용할 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제
Well-Architected 원칙
AWS Well-Architected Framework는 클라우드에서 시스템을 구축하는 동안 사용자가 내리는 의사 결정의 장단점을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 프레임워크의 6가지 원칙을 통해 안정적이고 안전하며 효과적이고 비용 효율적이며 지속 가능한 시스템을 설계 및 운영하기 위한 아키텍처 모범 사례를 배울 수 있습니다. AWS Management Console에서 추가 요금 없이 사용할 수 있는 AWS Well-Architected Tool을 사용하면 각 원칙에 대한 여러 질문에 답하여 이러한 모범 사례와 비교하며 워크로드를 검토할 수 있습니다.
위의 아키텍처 다이어그램은 Well-Architected 모범 사례를 고려하여 생성된 솔루션의 예시입니다. Well-Architected를 완전히 충족하려면 가능한 많은 Well-Architected 모범 사례를 따라야 합니다.
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운영 우수성
이 지침은 다양한 단계에서 CloudWatch로 지표를 푸시합니다. 따라서 AWS Lambda 함수, AI 서비스 및 Amazon S3 버킷과 같은 인프라를 관찰할 수 있습니다.
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보안
전송 중이거나 저장된 민감한 데이터는 암호화하는 것이 좋습니다. 이 지침은 Amazon S3 서버 측 암호화(SSE-S3)를 사용하여 저장된 미디어 파일 및 메타데이터를 자동으로 암호화합니다. 지침의 Amazon SNS 주제 및 DynamoDB 테이블도 SSE-S3 을 사용하여 저장 시 암호화됩니다. 또한 OpenSearch Service 클러스터에 인덱싱된 문서는 저장 시 암호화되며 클러스터 내의 노드 간 통신도 암호화됩니다.
이 지침은 Amazon S3 버킷에서 호스팅되는 정적 웹 사이트를 배포합니다. 지연 시간을 줄이고 보안을 개선하기 위해 이 지침에는 오리진 액세스 ID를 사용하는 CloudFront 배포가 포함되어 있습니다. 이 특수한 CloudFront 사용자는 웹 사이트 버킷 콘텐츠에 대한 액세스를 제한하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 Amazon S3 오리진에 대한 액세스 제한을 참조하세요.
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신뢰성
Guidance for Media2Cloud on AWS는 가능한 경우 AWS 서버리스 서비스(예: Lambda, API Gateway, Amazon S3, and DynamoDB)를 사용하여 고가용성을 보장하고 서비스 장애 시 빠른 복구를 지원합니다.
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성능 효율성
사전 구축된 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 워크플로를 생성할 수 있습니다. 이 지침은 GitHub에 게시된 오픈 소스 프로젝트이므로 소스 코드를 사용하여 사용자 지정하고 빌드할 수 있습니다. README에 이 지침을 빌드하고 사용자 지정하기 위한 단계별 가이드, 미니 자습서, 각 구성 요소 및 전체 설계에 대한 자세한 설명이 나와 있습니다.
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비용 최적화
이 지침은 서버리스 및 이벤트 기반 아키텍처를 사용하므로 사용한 만큼만 요금이 부과됩니다. 자체 미디어 워크플로를 구성 및 조정할 수 있도록 설계되었으며 필요한 AWS 서비스만 사용하면 됩니다. 또한 수집한 콘텐츠, 프록시 및 메타데이터의 저장 및 아카이빙을 위한 수명 주기 정책과 함께 Amazon S3를 사용하여 자산을 비용 효율적으로 저장할 수 있습니다.
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지속 가능성
지속 가능성의 핵심 구성 요소는 AWS AI 서비스의 사용을 극대화하여 백엔드 서비스가 환경에 미치는 영향을 최소화하는 것입니다. 또한 이 지침의 서버리스 설계는 상시 운영되는 온프레미스 서버의 사용량에 비해 탄소 발자국을 줄이도록 설계되었습니다.
구현 리소스
실험 및 사용을 위한 자세한 안내는 AWS 계정 내에서 제공됩니다. 배포, 사용, 정리를 포함한 지침 구축의 각 단계는 검토되어 배포를 위해 준비됩니다.
시작점으로서 샘플 코드를 제공합니다. 이 샘플 코드는 업계에서 검증되었고 규범적이지만 최종적인 것은 아니며, 시작하는 데 도움을 줄 것입니다.
관련 콘텐츠
Announcing AWS Media Intelligence Solutions(AWS Media Intelligence 솔루션 발표)
Successful innovation for ESSENCE as Starchive and AWS help deliver the 2020 ESSENCE Festival of Culture(Starchive와 AWS가 2020 ESSENCE Festival of Culture 개최를 지원하여 ESSENCE 혁신 성공)
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고지 사항
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본 지침에 서드 파티 서비스 또는 조직이 언급되어 있다고 해서 Amazon 또는 AWS와 서드 파티 간의 보증, 후원 또는 제휴를 의미하지는 않습니다. AWS의 지침을 기술적 시작점으로 사용할 수 있으며 아키텍처를 배포할 때 서드 파티 서비스와의 통합을 사용자 지정할 수 있습니다.