512-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」MAM

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理論

MAM (Media Asset Management) は、メディアコンテンツ（動画、画像、音声など）の管理、アーカイブ、検索、配信を行うシステムです。MAMシステムは、メディア資産の整理、メタデータの付与、アクセスの管理、編集、配信のワークフローを効率化します。

MAMの主な機能:

メタデータ管理: 動画や画像などに関連する情報（タイトル、日付、タグ、顔認識データなど）を整理し、検索しやすくする。

コンテンツ管理: メディアファイルの保存、バージョン管理、アクセス制御を行う。

ワークフロー管理: 編集、承認、配信などのプロセスを管理し、チーム間での協力をサポートする。

統合: 他のシステム（例えば、編集ソフトやストレージシステム）との統合により、効率的な運用を実現する。

MAMとAIの統合

顔認識: メディアの顔情報を自動で識別・タグ付けして、検索性を向上させる。

オブジェクト認識: 動画内のオブジェクト（例: 車、風景）を認識し、メタデータとして管理する。

この問題では、既存のオンプレミスのテープライブラリから、クラウド環境（AWS）へ移行し、メディアの検索やメタデータ処理を効率化するために、AI（Amazon Rekognition）を活用しています。

実践

略

一問道場

Question #512

あるメディア企業が30TBのデジタルニュース動画リポジトリを所有しています。これらの動画はオンプレミスのテープライブラリに保存され、メディア資産管理（MAM）システムによって参照されています。同社はこれらの動画のメタデータを自動的に強化し、MAMの機能を使って検索可能なカタログに格納したいと考えています。

会社は動画内のオブジェクト、風景アイテム、または人物の顔などの情報に基づいて検索できることを必要としています。また、動画に登場した人々の顔の画像を含むカタログを持っています。同社はこれらの動画をAWSに移行したいと考えています。

同社はAWSとの高速なAWS Direct Connect接続を持ち、現在のファイルシステムから直接MAMソリューションの動画コンテンツを移行したいと考えています。

以下の要件を満たすため、管理の負担を最小限に抑え、既存のシステムに最小限の影響を与える方法はどれですか？

A.

オンプレミスにAWS Storage Gatewayのファイルゲートウェイアプライアンスをセットアップします。

MAMソリューションを使用して、現在のアーカイブから動画を抽出し、ファイルゲートウェイにプッシュします。

顔のカタログを使用して、Amazon Rekognitionでコレクションを作成します。

AWS Lambda関数を構築して、RekognitionのJavaScript SDKを呼び出し、RekognitionがファイルゲートウェイのAmazon S3バックアップファイルから動画を取得し、必要なメタデータを取得してMAMソリューションにプッシュします。

B.

オンプレミスにAWS Storage Gatewayのテープゲートウェイアプライアンスをセットアップします。

MAMソリューションを使用して、現在のアーカイブから動画を抽出し、テープゲートウェイにプッシュします。

顔のカタログを使用して、Amazon Rekognitionでコレクションを作成します。

AWS Lambda関数を構築して、RekognitionのJavaScript SDKを呼び出し、Amazon Rekognitionがテープゲートウェイ内の動画を処理し、必要なメタデータを取得してMAMソリューションにプッシュします。

C.

Amazon Kinesis Video Streamsを使用して動画の取り込みストリームを構成します。

顔のカタログを使用して、Amazon Rekognitionでコレクションを作成します。

MAMソリューションからKinesis Video Streamsに動画をストリームします。

Amazon Rekognitionを構成して、ストリームされた動画を処理します。

ストリームコンシューマーを使用して必要なメタデータを取得し、そのメタデータをMAMソリューションにプッシュします。

ストリームを構成して動画をAmazon S3に保存します。

D.

OpenCVライブラリを実行するAmazon EC2インスタンスをセットアップします。

オンプレミスライブラリから動画、画像、顔カタログをこのEC2インスタンスのAmazon EBSボリュームにコピーします。

動画を処理して必要なメタデータを取得し、メタデータをMAMソリューションにプッシュします。

また、動画ファイルをAmazon S3バケットにコピーします。

解説

このシナリオでは、管理の負担を最小限に抑え、既存のシステムに最小限の影響を与える方法を選ぶことが求められています。そのため、最も効果的なアプローチは、既存のインフラとプロセスにできるだけ影響を与えず、AWSのサービスを利用してメタデータを自動化する方法です。

それぞれの選択肢を詳しく見てみましょう。

A.

オンプレミスにAWS Storage Gatewayのファイルゲートウェイを設定して、動画をS3に転送し、Amazon Rekognitionを使用して顔を認識するという方法です。

このアプローチでは、AWSのストレージと認識サービスを効果的に活用し、メタデータの取得を自動化できます。さらに、MAMソリューションに直接メタデータをプッシュするためのLambda関数も組み込まれており、手動の介入が最小限になります。

管理負担が少ない点と、既存のシステムに最小限の影響を与える点がメリットです。

B.

この選択肢では、テープゲートウェイを使ってオンプレミスのテープからAWSにデータを移行し、Amazon Rekognitionでメタデータを抽出する方法ですが、テープゲートウェイは通常、アーカイブデータを処理するためのソリューションです。高速なアクセスが必要なシナリオには最適ではないため、ファイルゲートウェイの方がより適しています。