Une entreprise de médias dispose d'un référentiel de 30 Tio de vidéos d'actualités numériques stockées sur bande dans une bibliothèque de bandes sur site et référencées par un système de gestion des actifs multimédias (MAM). L'entreprise souhaite enrichir automatiquement les métadonnées vidéo (par exemple, les objets, les éléments de décor et les visages) et rendre les vidéos consultables via le MAM. Un catalogue de visages existe déjà avec des images de personnes qui apparaissent dans les vidéos. L'entreprise prévoit de migrer les vidéos vers AWS et dispose d'une liaison AWS Direct Connect à haut débit. L'entreprise souhaite déplacer les fichiers vidéo directement depuis son système de fichiers actuel avec le moins de frais de gestion continus et une perturbation minimale du système existant. Quelle solution répond à ces exigences ?

La passerelle de fichiers AWS Storage Gateway répond aux exigences de migration avec une perturbation minimale, car elle permet au système MAM existant d'écrire des fichiers directement sur S3 via un protocole de fichier standard (NFS ou SMB), sans modifier le flux de travail d'écriture du MAM. L'intégration de Rekognition avec une fonction Lambda permet l'enrichissement automatique des métadonnées vidéo (visages, objets, scènes) directement à partir de S3, en utilisant le catalogue de visages existant pour une reconnaissance précise. Les autres options sont moins optimales : la passerelle de bande n'est pas adaptée aux fichiers vidéo pour le traitement Rekognition ; Kinesis Video Streams est conçu pour le streaming en direct, pas pour la migration de 30 To de données existantes ; l'instance EC2 avec OpenCV est une solution manuelle et coûteuse en gestion pour traiter un tel volume de données.