极点宏观｜Amarathon 2025 回顾 29：无服务器 MediaOps：使用 Amazon Web Services 上的 AI 自动化视频工作流

问题概述

● 手动处理视频

● 周转时间长

● 难以扩展或自动化

● 沉重的运维／服务器维护负担

传统视频工作流摘要

[ 1 ] 输入：

● 内容在初始操作阶段由人工管理。

● 手动任务

● 处理时间长

● 使用服务器

● 转码任务积压

[ 2 ] 操作流程：

● 输入会发送至 Cron Job（一种调度工具）。

● Cron Job 会触发编码。

● 元数据会生成并存储在 EC2 服务器上。

● 编码／存储完成后，内容会进入内容审核。

● 然后将审核后的内容推送给受众。

[ 3 ] 输出：

● 最终消费阶段显示在计算机显示器上，代表内容分发。

什么是 MediaOps？

● MediaOps = 视频工作流的 DevOps

● 自动执行摄取 → 处理 → 交付

● 减少手动步骤

● 确保流水线一致且可扩展

● 提高质量、速度和可靠性

四步媒体运营（Media Operations，MediaOps）工作流

● 摄取：接收媒体内容的过程。

● 处理：准备或修改媒体的阶段。

● 质量／元数据：进行质量控制并添加媒体相关数据的步骤。

● 交付：将媒体分发或提供至目的地的最终阶段。

核心 Amazon Web Services

● S3 – 摄取和存储

● Lambda – 事件驱动逻辑

● Step Functions – 编排

● MediaConvert – 转码

● Rekognition / Bedrock – 分析和 AI 元数据

● CloudFront – 全球交付

AI 自动化层

● 场景分析（Rekognition）

● 自动生成元数据（Bedrock）

● 智能决策：重新处理、标记、发布

● 事件驱动编排（Lambda + Step

● Functions）AI 自动化层工作流摘要

AI 驱动的视频内容工作流

● 输入：视频输出会进入自动化系统。

● AI 自动化：核心处理使用 AI 服务 Rekognition 和 Bedrock。

● 输出／操作：系统可根据 AI 分析触发以下三种操作之一：

● [ 1 ] 重新处理：将内容送回以进一步处理。

● [ 2 ] 标记：标记内容，以供人工审核或关注。

● [ 3 ] 发布：实时分发内容。

主要优势

● 主要优势包括消除 80% 的手动操作

● 将发布时间加快 10 倍

● 实现自动扩展，并借助 AI 生成的一致质量和元数据，提高可发现性和合规性。