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このガイダンスは、デジタル資産のクラウドへの移行を促進するのに役立ちます。これにより、資産管理における最新の進歩を最大限に活用し、メディア消費者に配信するコンテンツを準備できるようになります。サーバーレスの取り込みおよび分析ワークフローを設定して、動画アセットと関連メタデータを AWS クラウドに移動します。移行中、このガイダンスは動画から機械学習メタデータを分析して抽出します。また、ウェブインターフェースも用意されているので、すぐにコンテンツの取り込みと分析を開始できます。
ご注意: [免責事項]
アーキテクチャ図
[アーキテクチャ図の説明]
ステップ 1
ユーザーディレクトリを提供する Amazon Cognito ユーザープール。
ステップ 2
Amazon API Gateway RESTful API エンドポイントは、 AWS Identity and Access Management(IAM) 認証を使用するように設定されています。
ステップ 3
ウェブバケットに保存されている最小化された JavaScript ファイルやグラフィックなどのウェブアプリケーションのアーティファクトをホストする Amazon CloudFront ディストリビューション。
ステップ 4
AWS Step Functions のメインステートマシンで、バックエンドの取り込みと分析ワークフローへのエントリーポイントとして機能します。
ステップ 5
Step Functionsの取り込みサブステートマシンは、メディアファイルタイプごとに取り込みプロセスをオーケストレートし、取り込まれたメディアのプロキシを生成します。ビデオやオーディオファイルには AWS Elemental MediaConvert を、イメージファイルやドキュメントにはオープンソースのツールを使用しています。
ステップ 6
分析プロセスを実行する Step Functionsの分析サブステートマシン。Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend、Amazon Textractで分析ジョブを実行する Step Functionsで構成されています。
ステップ 7
Amazon DynamoDB テーブルは、全体的なステータス、中間ファイルが保存されている場所へのポインター、ステートマシンのトークン実行など、取り込みおよび分析プロセス中に生成されたアーティファクトを保存します。
ステップ 8
Amazon OpenSearch Service クラスターは、取り込みの属性と機械学習のメタデータを保存し、お客様の検索や発見のニーズに対応します。
ステップ 9
4 つの Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットは、アップロードされたコンテンツ、取り込み時にソリューションが生成するファイルプロキシ、静的なウェブアプリケーションアーティファクト、使用したサービスのアクセスログを保存します。
ステップ 10
特定のタスクの状態が変化したときに記録される Amazon CloudWatch のイベントルール。
ステップ 11
Amazon EventBridgeは社内のキュー管理システムで使用され、キューに入れられた人工知能と機械学習(AI/ML)のリクエストが処理されると、バックログシステムがワークフロー(ステートマシン)に通知します。
ステップ 12
AWS IoT Core のトピックで、取り込みと分析のワークフローが、パブリッシュ/サブスクライブの MQTT メッセージングを通じて、フロントエンドのウェブアプリケーションと非同期に通信できるようにします。
ステップ 13
Amazon Rekognitionがビデオ分析ワークフローのジョブステータスをパブリッシュしたり、顧客のシステムとのカスタム統合をサポートしたりするための Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピック。
Well-Architected Pillars
AWS Well-Architected フレームワークは、クラウドでシステムを構築する際に行う決定の長所と短所を理解するのに役立ちます。フレームワークの 6 つの柱により、信頼性が高く、安全かつ効率的で、費用対効果が高く、持続可能なシステムを設計および運用するためのアーキテクチャのベストプラクティスを学ぶことができます。AWS マネジメントコンソールで無料で提供されている AWS Well-Architected Tool を使用し、各柱の一連の質問に回答することで、これらのベストプラクティスに照らしてワークロードを確認できます。
上記のアーキテクチャ図は、Well-Architected のベストプラクティスを念頭に置いて作成されたソリューションの例です。完全に Well-Architected であるためには、可能な限り多くの Well-Architected ベストプラクティスに従う必要があります。
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運用上の優秀性
このガイダンスでは、 AWS Lambda 関数、AI サービス、Amazon S3 バケットなどのインフラストラクチャにオブザーバビリティを提供するために、さまざまな段階でメトリクスを CloudWatch にプッシュします。
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セキュリティ
転送中も保存中も機密データを暗号化することを強くお勧めします。このガイダンスでは、保存中のメディアファイルとメタデータは Amazon S3 サーバー側暗号化 (SSE-S3) を使用して自動的に暗号化されます。ガイダンスの Amazon SNS トピックと DynamoDB テーブルも、保存時には SSE-S3 を使用して暗号化されます。さらに、 OpenSearch Service クラスターにインデックスされたドキュメントは保存時に暗号化され、クラスター内のノード間通信も暗号化されます。
このガイダンスでは、 Amazon S3 バケットでホストされている静的ウェブサイトをデプロイします。レイテンシーの削減とセキュリティの向上に役立つように、このガイダンスにはオリジンアクセスアイデンティティを持つ CloudFront ディストリビューションが含まれています。オリジンアクセスアイデンティティとは、ウェブサイトのバケットコンテンツへのアクセスを制限するのに役立つ特別な CloudFront ユーザーです。詳細については、「Amazon S3 オリジンへのアクセスの制限」を参照してください。
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信頼性
Media2Cloud on AWS 向けガイダンスでは、高い可用性とサービス障害からの迅速な復旧を確保するために、可能な限り AWS サーバーレスサービス (Lambda 、 API ゲートウェイ、 Amazon S3 、 DynamoDB など) を使用します。
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パフォーマンス効率
事前に構築された AWS CloudFormation テンプレートを使用してワークフローを作成できます。このガイダンスは GitHub で公開されているオープンソースプロジェクトなので、これをカスタマイズしてソースコードからビルドできます。READMEには、このガイダンスを作成およびカスタマイズするためのステップバイステップガイド、ミニチュートリアル、各コンポーネントと全体的な設計の詳細な説明が記載されています。
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コストの最適化
このガイダンスはサーバーレスでイベント駆動型のアーキテクチャを使用しているため、課金されるのは使用した分だけです。その設計により、独自のメディアワークフローを設定および調整でき、必要な AWS サービスのみを使用できます。さらに、ライフサイクルポリシー付きのAmazon S3を使用して、取り込んだコンテンツ、プロキシ、メタデータを保存およびアーカイブすることで、資産を費用対効果の高い方法で保存できます。
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サステナビリティ
持続可能性にとって重要な要素は、AWS AI サービスを最大限に活用して、バックエンドサービスの環境への影響を最小限に抑えることです。また、このガイダンスのサーバーレス設計は、継続的に運用されているオンプレミスサーバーのフットプリントと比較して、二酸化炭素排出量を削減するように設計されています。
実装リソース
AWS アカウント内で実験および使用するための詳細なガイドが提供されています。ガイダンス構築の各段階 (デプロイ、使用、およびクリーンアップを含む) は、デプロイに向けて準備するために詳細に検討されています。
サンプルコードは出発点です。これは業界で検証済みであり、規範的ではありますが決定的なものではなく、内部を知ることができ、開始に役立ちます。
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本ガイダンスにおける第三者のサービスまたは組織への言及は、Amazon または AWS と第三者との間の承認、後援、または提携を意味するものではありません。AWS からのガイダンスは技術的な出発点であり、アーキテクチャをデプロイするときにサードパーティのサービスとの統合をカスタマイズできます。