無伺服器 MediaOps：運用 Amazon Web Services 上的 AI 自動化影片工作流程

場次筆記

問題概述

• 手動處理影片
• 周轉時間緩慢
• 難以擴展或自動化
• 沉重的維運／伺服器維護負擔：傳統影片工作流程摘要
• [ 1 ] 輸入：
• 內容在初始作業階段由人工管理。
• 手動工作
• 處理時間長
• 使用伺服器
• 轉碼工作積壓
• [ 2 ] 作業流程：
• 輸入會送至 Cron Job（一種排程工具）。
• Cron Job 會觸發編碼。
• 中繼資料會產生並儲存在 EC2 伺服器上。
• 編碼／儲存完成後，內容會進行內容審查。
• 接著將審查過的內容推送給觀眾。
• [ 3 ] 輸出：
• 最終消費階段顯示於電腦螢幕上，代表內容的散布。

什麼是 MediaOps？

• MediaOps = 影片工作流程的 DevOps
• 將匯入 → 處理 → 交付自動化
• 減少手動步驟
• 確保管線一致且可擴展
• 改善品質、速度及可靠性：四步驟的媒體營運（Media Operations，MediaOps）工作流程：
• 匯入：接收媒體內容的程序。
• 處理：準備或修改媒體的階段。
• 品質／中繼資料：進行品質控管並加入媒體相關資料的步驟。
• 交付：將媒體散布或提供至目的地的最終階段。核心 Amazon Web Services
• S3——匯入與儲存
• Lambda——事件驅動邏輯
• Step Functions——協調流程
• MediaConvert——轉碼
• Rekognition / Bedrock——分析與 AI 中繼資料
• CloudFront——全球交付

AI 自動化層

• 場景分析（Rekognition）
• 自動產生中繼資料（Bedrock）
• 智慧決策：重新處理、標記、發布
• 事件驅動的流程協調（Lambda + Step Functions）：AI 自動化層工作流程摘要——AI 驅動的影片內容工作流程：
• 輸入：影片輸出會導入自動化系統。
• AI 自動化：核心處理使用 Rekognition 與 Bedrock AI 服務。
• 輸出／動作：系統可根據 AI 分析觸發以下三種動作之一：
• [ 1 ] 重新處理：將內容送回以進一步處理。
• [ 2 ] 標記：標記內容，供人工審查或留意。
• [ 3 ] 發布：即時散布內容。主要效益
• 主要效益包括省去 80% 的手動作業
• 將發布速度提升 10 倍
• 實現自動擴展能力，並透過 AI 產生的一致品質與中繼資料，提高可探索性與合規性。