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本指引可協助您將數位資產遷移至雲端，讓您充分利用資產管理的最新進步，並準備內容以供傳送給媒體消費者。該指引設定了無伺服器擷取和分析工作流程，以將您的影片資產和關聯的中繼資料移至 AWS 雲端。在遷移期間，本指引會從您的影片中分析並擷取機器學習中繼資料。此外還隨附一個 Web 介面，因此您可立即開始接收和分析內容。
請注意：[免責聲明]
架構圖
[架構圖說明]
步驟 1
Amazon Cognito 使用者集區，可提供使用者目錄。
步驟 2
設定 Amazon API Gateway RESTful API 端點，以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 身分驗證。
步驟 3
Amazon CloudFront 分發，可託管 Web 應用程式成品，例如最小化的 JavaScript 檔案和存放在 Web 儲存貯體中的圖形。
步驟 4
AWS Step Functions 主狀態機器，這可用作後端擷取和分析工作流程的入口點。
步驟 5
Step Functions 擷取子狀態機器，依媒體檔案類型協調攝取程序，並針對擷取的媒體產生代理。它使用 AWS Elemental MediaConvert 來處理影片和音訊檔案，以及使用開源工具來處理影像檔案和文件。
步驟 6
負責分析程序的 Step Functions 分析子狀態機器。它由使用 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend 和 Amazon Textract 來執行分析任務的 Step Functions 組成。
步驟 7
Amazon DynamoDB 資料表用於存放在擷取和分析期間產生的成品，例如整體狀態、指向中間檔案存放位置的指針，以及狀態機器執行字符。
步驟 8
Amazon OpenSearch Service 叢集，用於存放擷取屬性和機器學習中繼資料，並有助於滿足您的搜尋和探索需求。
步驟 9
四個 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體，用於存放上傳的內容、指引在擷取期間產生的檔案代理、靜態 Web 應用程式成品，以及所用服務的存取日誌。
步驟 10
在特定任務發生狀態變更時記錄的 Amazon CloudWatch 事件規則。
步驟 11
內部佇列管理系統使用的 Amazon EventBridge，其中的積存系統在處理排入佇列的人工智慧和機器學習 (AI/ML) 請求時通知工作流程 (狀態機器)。
步驟 12
AWS IoT Core 主題，允許擷取和分析工作流程透過發布或訂閱 MQTT 簡訊，與前端 Web 應用程式進行非同步通訊。
步驟 13
Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主題，允許 Amazon Rekognition 在影片分析工作流程中發布任務狀態，並支援與您系統的自訂整合。
步驟 1
Amazon Cognito 使用者集區，可提供使用者目錄。
步驟 2
設定 Amazon API Gateway RESTful API 端點，以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 身分驗證。
步驟 3
Amazon CloudFront 分發，可託管 Web 應用程式成品，例如最小化的 JavaScript 檔案和存放在 Web 儲存貯體中的圖形。
步驟 4
AWS Step Functions 主狀態機器，這可用作後端擷取和分析工作流程的入口點。
步驟 5
Step Functions 擷取子狀態機器，依媒體檔案類型協調攝取程序，並針對擷取的媒體產生代理。它使用 AWS Elemental MediaConvert 來處理影片和音訊檔案，以及使用開源工具來處理影像檔案和文件。
步驟 6
負責分析程序的 Step Functions 分析子狀態機器。它由使用 Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend 和 Amazon Textract 來執行分析任務的 Step Functions 組成。
步驟 7
Amazon DynamoDB 資料表用於存放在擷取和分析期間產生的成品，例如整體狀態、指向中間檔案存放位置的指針，以及狀態機器執行字符。
步驟 8
Amazon OpenSearch Service 叢集，用於存放擷取屬性和機器學習中繼資料，並有助於滿足您的搜尋和探索需求。
步驟 9
四個 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 儲存貯體，用於存放上傳的內容、指引在擷取期間產生的檔案代理、靜態 Web 應用程式成品，以及所用服務的存取日誌。
步驟 10
在特定任務發生狀態變更時記錄的 Amazon CloudWatch 事件規則。
步驟 11
內部佇列管理系統使用的 Amazon EventBridge，其中的積存系統在處理排入佇列的人工智慧和機器學習 (AI/ML) 請求時通知工作流程 (狀態機器)。
步驟 12
AWS IoT Core 主題，允許擷取和分析工作流程透過發布或訂閱 MQTT 簡訊，與前端 Web 應用程式進行非同步通訊。
步驟 13
Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 主題，允許 Amazon Rekognition 在影片分析工作流程中發布任務狀態，並支援與您系統的自訂整合。
Well-Architected 支柱
AWS Well-Architected Framework 可協助您了解在雲端建立系統時所做決策的利弊。該架構的六根支柱讓您能夠學習設計和操作可靠、安全、高效、經濟高效且永續的系統的架構最佳實務。使用 AWS Well-Architected Tool (在 AWS 管理主控台中免費提供)，您可以透過回答每根支柱的一組問題來針對這些最佳實務審查您的工作負載。
上方的架構圖是一個考量到 Well-Architected 最佳實務而建立的的解決方案的範例。若要完全實現 Well-Architected，您應該盡可能地多遵循 Well-Architected 的最佳實務。
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卓越營運閱讀卓越營運白皮書
本指引會在不同階段，將指標推送至 CloudWatch，以便在基礎設施中提供可觀測性，例如 AWS Lambda 函數、AI 服務和 Amazon S3 儲存貯體。
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安全性閱讀安全白皮書
強烈建議您對傳輸中的和靜態的敏感資料進行加密。本指引使用 Amazon S3 伺服器端加密 (SSE-S3)，來自動加密靜態的媒體檔案和中繼資料。指引的 Amazon SNS 主題和 DynamoDB 資料表也會在使用 SSE-S3 時進行靜態加密。此外，會對索引至 OpenSearch Service 叢集的文件會進行靜止加密，並且還會對叢集中的節點對節點通訊進行加密。
本指引可部署託管在 Amazon S3 儲存貯體中的靜態網站。為協助減少延遲並提高安全性，本指引包括具有原始存取身分的 CloudFront 發行版，這是特殊的 CloudFront 使用者，可協助限制對網站儲存貯體內容的存取權。如需詳細資訊，請參閱限制對 Amazon S3 來源的存取權。
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可靠性閱讀可靠性白皮書
Media2Cloud on AWS 指引儘可能使用 AWS 無伺服器服務 (例如 Lambda、API Gateway、Amazon S3 和 DynamoDB)，以確保高可用性，並在服務失敗中快速復原。
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效能達成效率閱讀效能達成效率白皮書
您可以使用預先建置的 AWS CloudFormation 範本來建立工作流程。由於本指引是發布在 GitHub 上的開放原始碼專案，因此您可對其自訂並透過原始程式碼進行建置。README 提供了逐步指引來建置和自訂本指引，還有一個迷你教學課程，以及對每個元件和整體設計的深入解釋。
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成本最佳化閱讀成本最佳化白皮書
由於本指引使用無伺服器和事件驅動型架構，因此您只需依實際用量付費。其設計允許您設定和量身定製自己的媒體工作流程，並且僅使用您需要的 AWS 服務。此外，它還可使用具有生命週期政策的 Amazon S3，以符合成本效益的方式來存放您的資產，進而存放和封存擷取的內容、代理和中繼資料。
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永續發展閱讀永續發展白皮書
旨在實現永續發展的關鍵元件，正最大限度地利用 AWS AI 服務，以儘量減少後端服務對環境的影響。此外，相較於持續運作的內部部署伺服器，本指引的無伺服器設計旨在減少您的碳足跡。
Implementation 資源
提供了詳細的指南，以在您的 AWS 賬戶中實驗和使用。建立指南的每個階段 (包括部署、使用和清理) 都經過檢查以準備部署。
範本程式碼是一個起點。它經過了產業驗證、具有規範性但並非明確性，並且可以幫助您開始。
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免責聲明
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本指引中對第三方服務或組織的參考並不意味著 Amazon 或 AWS 與第三方之間的認可、贊助或聯繫。AWS 的指引是技術起點，您可以在部署架構時自訂與第三方服務的整合。