2016-12-16 1 views
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나는 비디오를 형성하기 위해 결합해야하는 약 10000-20000 개의 PNG 이미지를 가지고 있습니다. ffmpeg를 사용하면 잘 작동하지만 현재 단계에서는 확장되지 않습니다. 각 인코딩 프로세스는 약 5 분이 걸리며 웹 요청을 처리하기 위해 만들어진 컴퓨터에서 800-900 메가 바이트의 RAM을 소비하며 모든 것이 느려집니다. 이 비디오를 대량으로 처리하기위한 저렴한 대안을 찾고 있습니다. 상황이 내가 생각했습니다스케일 러블 비디오 인코딩?

  • AWS 람다하지만 디스크 공간이 부족하고 나는 더 이상 비디오
  • AWS EC2에 다섯 분 한도를 초과 실행,하지만 내가 어떻게 할 것이라고 비용 효율적인? 인코딩해야하는 동안 새 인스턴스를 회전시킨 다음 종료하십시오.
  • AWS 탄성 트랜스 코더,하지만 그
  • 전용 서버를 구입,하지만 너무 비싼 이미지 처리하지 않습니다

비용 효율적으로 비디오를 생성하는 다른 서비스 나 가능성이 있습니까? 아마도 내가 간과 한 AWD 서비스일까요?

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[자동 스케일링 스팟 함대]를 필요로하는 appropiate EC2 인스턴스 가족과 그들의 수 (http://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/spot-를 선택 fleet-automatic-scaling.html)? –

답변

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여러 개의 람다 함수로 작업을 분할 할 수 없습니까? 그렇지 않으면

solution A Lambda Map-Reduce

, 난 당신이 당신이 언급하는 서비스의 일부를 혼합하여이를 수 있다고 생각합니다.

S3 입력 buquet은 (PNG 이미지 압축) -> 람다 기능을 트리거 ->는 SQS 메시지/태스크 둔다 -> EC2 스폿 intances 의해 소모.

solution B EC2 spot instances consuming tasks

중요 점 : 입찰 가격이 인스턴스를 해제 현재와 AWS보다 낮은 경우

  • 는 EC2 작업이 정상적으로 것으로 확인 중지되었습니다.