서버리스 MediaOps: Amazon Web Services에서 AI로 비디오 워크플로 자동화

세션 노트

문제 개요

• 수동 비디오 처리
• 긴 처리 시간
• 확장 또는 자동화하기 어려움
• 과도한 운영 작업 / 서버 유지 관리 기존 비디오 워크플로 요약
• [ 1 ] 입력:
• 콘텐츠는 초기 운영 과정에서 수동으로 관리됨.
• 수동 작업
• 긴 처리 시간
• 서버 사용
• 트랜스코딩 백로그
• [ 2 ] 운영 흐름:
• 입력은 Cron Job(스케줄링 유틸리티)으로 전달됨.
• Cron Job이 인코딩을 트리거함.
• 메타데이터가 생성되어 EC2 서버에 저장됨.
• 인코딩/저장 후 콘텐츠 검토가 진행됨.
• 검토된 콘텐츠는 이후 시청자에게 전송됨.
• [ 3 ] 출력:
• 배포를 나타내는 컴퓨터 모니터에서의 최종 소비 단계.

MediaOps란?

• MediaOps = 비디오 워크플로를 위한 DevOps
• 수집 → 처리 → 전송 자동화
• 수동 단계 감소
• 일관되고 확장 가능한 파이프라인 보장
• 품질, 속도 및 안정성 향상 4단계 미디어 운영(MediaOps) 워크플로:
• 수집: 미디어 콘텐츠를 받아들이는 과정.
• 처리: 미디어를 준비하거나 수정하는 단계.
• 품질/메타데이터: 품질을 관리하고 미디어에 관한 관련 데이터를 추가하는 단계.
• 전송: 미디어를 배포하거나 목적지에서 이용할 수 있게 하는 최종 단계. 핵심 Amazon Web Services
• S3 – 수집 및 저장
• Lambda – 이벤트 기반 로직
• Step Functions – 오케스트레이션
• MediaConvert – 트랜스코딩
• Rekognition / Bedrock – 분석 및 AI 메타데이터
• CloudFront – 글로벌 전송

AI 자동화 계층

• 장면 분석(Rekognition)
• 자동 생성 메타데이터(Bedrock)
• 지능형 결정: 재처리, 플래그 지정, 게시
• 이벤트 기반 오케스트레이션(Lambda + Step Functions) AI 자동화 계층 워크플로 요약 AI 기반 비디오 콘텐츠 워크플로:
• 입력: 비디오 출력이 자동화 시스템으로 전달됨.
• AI 자동화: 핵심 처리에는 AI 서비스인 Rekognition과 Bedrock이 사용됨.
• 출력/액션: AI 분석을 기반으로 시스템은 다음 세 가지 액션 중 하나를 트리거할 수 있음:
• [ 1 ] 재처리: 추가 처리를 위해 콘텐츠를 다시 보냄.
• [ 2 ] 플래그 지정: 수동 검토 또는 주의가 필요하도록 콘텐츠를 표시함.
• [ 3 ] 게시: 콘텐츠를 실시간으로 배포함. 주요 이점
• 주요 이점으로 수동 운영 작업의 80% 제거
• 게시 시간 10배 단축
• 자동 확장성을 달성하고 AI가 생성한 일관된 품질과 메타데이터를 통해 검색 가능성 및 규정 준수를 향상.