극점매크로｜Financial Cloud Cloud · AWS Amarathon 2025
극점매크로｜Amarathon 2025 정리 29：서버리스 MediaOps: Amazon Web Services에서 AI로 비디오 워크플로 자동화
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.