다중선 분배 클라우드 트랜스코딩 시스템 프로그램, hadoop+ffmpeg+Nodejs 구축 진짜 클라우드 트랜스코딩

지금 대부분의 주장은 클라우드 트랜스코딩 시스템은 실제로 많은 클라우드 기능이 없으며, 실제로는 서비스 끝에 하나입니다 트랜스코딩 소프트웨어, 진짜 클라우드 트랜스코딩 그것은 물론 분산 파일 시스템, 무제한 확장, 스마트 멀티 라인 트랜스코딩 똑똑한 분배 트랜스코딩 임무, 단일 기계 여러 라인 트랜스코딩 기술, 무제한 집단, 대형 집단 아래 무제 한 작은 집단 수천 개의 서버 수준의 분산 다선 트랜스코딩 이 시스템을 진짜라고 할 수 있다 클라우드 트랜스코딩.

그래서, 나의 오랜 연구에서 나는 마침내 더 완벽한 해결책을 발견했다 :hadoop 분산된 프레임 워크는 집단 및 분산 파일 시스템을 구축하여 사용합니다 ffmpeg 분산된 파일 시스템에서 이미지 만들기 워터마크、흐르는 텍스트 다중 해상도 트랜스코딩 작업을 시작하고 다시 사용하십시오 nodejs 지능적 인 제어 및 임무 배분, 마지막으로 재사용 mongodb 분산된 시스템에서 반환되는 데이터를 저장합니다.

묘사

기본 기술 설명

hadoop 분산된 파일 시스템은 명령줄을 사용하여 전체 분산 된 파일 시스템의 파일을 제어할 수 있으며, 현지에서 일반적으로 사용되는 명령 라인과 마찬가지로 매우 편리하게 사용할 수 있으므로 지역 파일을 분산 파일 시스템 서버에 업로드하거나 분산한 파일 시스템에서 파일을 현지으로 추출합니다.

첫 번째 단계, 업로드 : 비디오 파일을 통과 nodejs 건설된 API 시스템은 일반 컨트롤 서버로 업로드되며, 일반 컨터롤 서브는 분할을 통해 작은 조각으로 나누어 다른 배포된 서버에 명령줄을 통해 소규모 조각을 업로드합니다.

두 번째 단계 트랜스코딩: 분산 시스템은 전체 통제 지능적 배포에 분할 비디오를 수락 한 후, 반응 데이터는 전체 통제를 서버로 전송되며, 일반 통제 서버가 전달됩니다 트랜스코딩 배포된 시스템에 대한 지시, 배포 된 시스템이 수신됩니다 트랜스코딩 명령은 분할됩니다 트랜스코딩 6개의 서버, 즉 동시에 다른 노드에서 6개의 분할을 수행하는 경우 트랜스코딩.

세 번째 단계, 비디오로 돌아가기 : 전체 컨트롤은 모든 노드를 기다리고 있습니다 트랜스코딩 데이터가 완료되면 데이터를 현지로 돌려 요청하고 비디오를 조립합니다.

네 번째 단계 클라우드 스토리지: 완성된 비디오를 통과합니다 클라우드 스토리지 동시에 여러 대형 스토리지 서버에 저장하고 제공됩니다 재생 서비스 입니다

다른 기술 : 단일 기계 다선 트랜스코딩 기술이 기술의 장점은 노드가 충분하지 않을 때, 큰 비디오를 처리하는 경우, 또한 노드에 여러 개의 비디오 조각을 분할 할 수 있고, 그 다음 단일 기계에서 여러 라인으로 다중 비디오 부분을 처리 할 수 있습니다 CPU 성능, 마지막으로 다시 합성하고 전체 제어 기계로 돌아갑니다.

전체 시스템의 장점 : 분산된 시스템, 수천 개의 서버로 확장할 수 있으며, 분산 된 파일 시스템은 간단한 작업을 통해 전체 파일 시스템을 실시간으로 관리 할 수 있습니다 nodejs 전체 통제 시스템 nodejs 완벽한 성능, 수천만을 지원할 수 있습니다 동시 처리 요청, 지능적 인 규제 분배 작업 등 ffmpeg 가장 좋은 파라미터는 분할 상황에서도 할 수 있습니다 워터마크 제거 첨부 워터마크 추가 첨가하기 흐르는 텍스트 고급 작업을 기다립니다.