동영상에 포함되어 있는 다양한 정보를 쉽고 빠르게 분석하는 솔루션을 구축할 수 있습니다. VOD 동영상을 S3에 업로드하면, Lambda에서 Elemental MediaConvert를 호출하여 대량의 이미지로 분할하여 S3에 저장합니다. 대량의 이미지는 Lambda를 활용하여 Rekognition 서비스를 호출하여 이미지 정보를 수집합니다. 수집 결과물은 ElasticSearch에 저장하고 Kibana를 통해 시각화 할 수 있습니다.
해당 아키텍처는 크게 4가지 부분으로 나누어서 설명할 수 있으며, 이 Repository는 4번째에 해당하는 정접 웹 페이지에 대한 소스입니다.
- 동영상을 이미지로 변환
- 이미지에서 컨텍스트를 정보를 추출 및 저장
- 클립핑 동영상 제작 및 수집
- 정적 웹페이지
이 템플릿을 시작하기 위해서는 다음과 같은 순서로 진행합니다:
- 최신 버전의 git repo 다운로드 받기
- Clone the repo:
git clone https://github.com/studydev/reko.git - 정접 웹 호스팅용 S3에 배포하기
- 1~3번에 대한 내용에 대한 실습 자료는 추가될 예정입니다.
실습은 다음과 같은 순서로 진행합니다.: (상세 실습 가이드는 업데이트 예정)
- 동영상을 다운로드 받습니다.
- VOD와 이미지를 저장하기 위한 S3 버켓을 생성합니다.
- 비디오 파일을 업로드하면 이미지로 만들기 위한 Lambda 함수를 생성합니다.
- Elemental MediaConverter를 통해서 이미지로 변환합니다.
- 이미지 작업이 완료되면 CloudWatch Event에 의해서 Lambda 함수가 호출되고 리스팅된 이미지 정보를 S3에 저장합니다. (SNS 하나 등록하는 것 고민 or Step Function)
- Lambda 함수에 의해서 Rekognition을 호출하고 DetectedText를 통해서 이미지를 분석한 정보를 ElasticSearch에 넣습니다.
- 정적 웹 호스팅을 하는 S3 버킷을 통해서 ES에 들어있는 정보를 쿼리하고, 화면에 특정 Text에 대한 수집 이미지를 표시합니다.
- 영상 슬라이스 Lambda를 통해서 특정 사람이 지나간 구간의 영상을 짜르는 기능을 수행합니다.
여기는 주요 변경 사항을 기록합니다.
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