Een mediabedrijf heeft een 30-TB-repository met digitale nieuwsvideo's opgeslagen op tape in een on-premises tapelibrary en waarnaar wordt verwezen door een Media Asset Management (MAM)-systeem. Het bedrijf wil videometa-informatie (bijvoorbeeld objecten, landschapselementen en gezichten) automatisch verrijken en video's doorzoekbaar maken via het MAM. Er bestaat al een gezichtscatalogus met afbeeldingen van mensen die in de video's voorkomen. Het bedrijf is van plan video's te migreren naar AWS en heeft een snelle AWS Direct Connect-verbinding. Het bedrijf wil videobestanden rechtstreeks vanuit het huidige bestandssysteem verplaatsen met de minste doorlopende beheerkosten en minimale verstoring van het bestaande systeem. Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De correcte optie voldoet aan alle eisen: AWS Storage Gateway File Gateway maakt het mogelijk om on-premises bestanden direct naar S3 te schrijven, wat de minste verstoring en doorlopende beheerkosten oplevert. De bestaande MAM-oplossing kan de video's naar de File Gateway schrijven. Amazon Rekognition kan vervolgens de video's in S3 verrijken met metadata, waarbij de bestaande gezichtscatalogus wordt gebruikt. Een Lambda-functie orkestreert dit proces en stuurt de verrijkte metadata terug naar het MAM-systeem. De optie met Tape Gateway is onjuist omdat deze de video's naar virtuele tapes in S3 Glacier of S3 Glacier Deep Archive zou schrijven, wat niet geschikt is voor directe verwerking door Rekognition. Kinesis Video Streams is bedoeld voor live videostreams, niet voor het migreren van grote hoeveelheden bestaande bestanden. De EC2-optie met OpenCV vereist handmatig beheer van EC2-instances en EBS-volumes, wat hogere beheerkosten en meer verstoring met zich meebrengt dan de serverloze aanpak met Storage Gateway en Rekognition.