hujung hadapan web
tutorial js
Penjana Gambar Kecil AWS Sideo - Panduan Penyelesaian Node.js Tanpa Pelayan
Penjana Gambar Kecil AWS Sideo - Panduan Penyelesaian Node.js Tanpa Pelayan
Dec 27, 2024 am 10:45 AM
NOTA: Jangan bahagikan kepada dua bahagian, tidak ada teks yang mencukupi di sini untuk mewajarkan pemisahan dan artikel memfokuskan pada penyelesaian bukan membincangkan pilihan.
Perlu menjana lakaran kecil video dengan cekap dan kos efektif pada skala? Mari kita bina penyelesaian tanpa pelayan yang benar-benar menggunakan AWS Lambda yang memerlukan kos hanya beberapa sen untuk dijalankan, berbanding menggunakan perkhidmatan pemprosesan media khusus.
Apa yang akan kita bina
Penyelesaian terdiri daripada fungsi Node.js Lambda yang:
- Memproses format video biasa
- Skala berdasarkan beban kerja
- Melaksanakan logik cuba semula untuk operasi yang gagal
- Digunakan melalui Infrastruktur sebagai Kod
- Kos pecahan satu sen bagi setiap video untuk disiarkan
Mengapa Adat
Bukan sangat mudah, atau murah, untuk menjana lakaran kecil pada skala. Faktor kos amat penting dalam kes video - dengan imej yang anda perlu lakukan ialah mengubah saiz, memangkas dan menyimpan output daripada jenis yang sama. Anda boleh memunggah tanggungjawab ini kepada perkhidmatan awan pihak ketiga untuk menumpukan pada penyampaian ciri lain, atau dengan hanya sedikit kerja melaksanakan tugas tanpa meninggalkan AWS VPC anda. Dengan video walaupun kesnya berbeza. Fail video adalah lebih besar, kami perlu menyokong banyak piawaian pengekodan yang berbeza, dan hasil akhirnya bukan lagi video - pada asasnya kami mengekstrak imej pegun.
AWS Native = Sangat Mahal
Apabila menyelidik pilihan, saya sentiasa beralih kepada penyelesaian asli kepada platform aplikasi dihidupkan. Dalam AWS itulah MediaConvert atau MediaLive. Kedua-duanya hebat apabila anda memerlukan pemprosesan video gred profesional, tetapi apabila anda hanya mahu mengambil lakaran kecil daripada video... baik, mereka pasti boleh melakukannya tetapi adakah mereka direka untuk mengendalikan kes penggunaan sedemikian ? Tidak juga.
Walaupun mungkin mengejutkan, AWS tidak mempunyai perkhidmatan khusus untuk menjana lakaran kecil. Penyelesaian yang tersedia memfokuskan pada kes penggunaan lain seperti menyediakan sokongan untuk media penstriman atau menjalankan tugas transformasi video lanjutan.
Masalahnya agak jelas apabila anda melihat keperluan untuk membina ciri sedemikian dengan perkhidmatan ini
- apabila bekerja dengan perkhidmatan AWS Media, anda tidak boleh membuat saluran paip pemprosesan yang tidak mempunyai output video yang ditentukan - anda dikehendaki memproses keseluruhan video dan membuang hasilnya hanya untuk menggunakan lakaran kecil yang merupakan hasil sampingan daripada proses tersebut
- oleh itu sangat mahal sebagai penjana lakaran kenit - membayar $0.0075 seminit video yang diproses mungkin tidak seberapa tetapi jumlahnya sangat cepat - untuk 1,000 video, setiap 15 minit kos pemprosesan akan melebihi $100
Perlukah menjana beberapa lakaran kecil video lebih mahal daripada kopi pagi anda? ? Ini semata-mata kerana sekuat manapun perkhidmatan tersebut, ia adalah dan berlebihan untuk tugasan mudah seperti penjanaan imej kecil.
Kos sebenar perkhidmatan AWS Media bukan sahaja dalam dolar - ia dalam kerumitan yang anda sering tidak perlukan.
Setiap kali saya menjumpai keperluan baharu, fikiran saya menyesuaikan diri ke mod "mencari alat yang sesuai untuk kerja". Saya telah mengkhabarkan kepentingan untuk tidak mengikut apa yang anda tahu dan sentiasa meneroka sebanyak mungkin alternatif yang mungkin saya mula terdengar seperti rekod yang rosak... tetapi saya rasa saya suka lagu yang dimainkan oleh rekod itu! ??
Anda juga boleh memanggilnya sebagai keadaan perubatan. Saya sedar sepenuhnya tentang isu OCD kejuruteraan saya... ?
Tetapi saya menyimpang...
Di luar AWS
Sudah tentu, terdapat penyelesaian lain di luar sana, tetapi ia sering datang dengan sakit kepala mereka sendiri:
- Perkhidmatan luaran biasanya mengenakan bayaran bagi setiap panggilan API atau jumlah data yang diproses
- Anda mesti memuat naik video anda ke perkhidmatan luaran untuk pemprosesan yang bermakna lebih banyak kos untuk keluar
- Ia mungkin tidak berskala dengan baik, menyebabkan anda mengendalikan pendikitan
Penyelesaian Dibina Tujuan Tersuai
Mari kita bina sesuatu yang bukan sahaja lebih murah, tetapi juga berfokuskan laser pada perkara yang sebenarnya kita perlukan - penyelesaian tanpa pelayan yang menjana lakaran kecil video untuk wang literal. ?
Sistem menggunakan perkhidmatan dan alatan AWS ini:
- Amazon S3 - Storan untuk video sumber dan lakaran kecil yang dijana
- AWS Lambda - Persekitaran pengiraan tanpa pelayan
- FFmpeg - Rangka kerja pemprosesan video
- Docker - Pembungkusan bekas untuk kod FFmpeg dan Lambda
- Amazon SQS - Baris gilir mesej untuk koordinasi pemprosesan
Apabila video dimuat naik ke baldi S3 sumber, ia mencetuskan peristiwa yang membuat baris gilir permintaan pemprosesan. Fungsi Lambda mengambilnya dan memprosesnya menggunakan FFmpeg yang dijalankan dalam bekas Docker. Lakaran kecil yang dijana kemudiannya disimpan dalam baldi sasaran S3. Isu sementara yang boleh dipulihkan seperti masalah pendikitan atau berkaitan infrastruktur dicuba semula secara automatik, manakala semua acara lain yang gagal dihantar secara automatik ke baris gilir mati untuk tujuan pengauditan.
Perkhidmatan ini menjana lakaran kecil video dalam dua saiz secara automatik. Versi yang lebih besar termasuk ikon video separa lutsinar di tengah bingkai, membantu pengguna mengenal pasti kandungan video dengan cepat.
Contoh projek
- Tarik dari GH
Perkhidmatan
- orkestrasi Penggunaan Pemprosesan Video
- FFmpeg
- dua jenis lakaran kecil
- saiz yang berbeza satu dengan tindanan FFmpeg dalam Bekas
- beginilah kami menjadikan Ffmpeg CLI tersedia untuk Lambda
- Fail Docker Kerahan
- Binaan bekas
- Pengaturan tanpa pelayan
- Takrifan Lambda berlabuh Menguji
- int
- e2e Tanpa pelayan
- ada perkara lain pada ketika ini?
Bekas Ajaib?
Berikut ialah Dockerfile kami yang membungkus FFmpeg dengan Lambda:
Tunjukkan Saya Wang! ?
Mari kita pecahkan kos untuk memproses 1000 video sebulan:
AWS MediaConvert
- $0.08 seminit video
- 1000 video × $0.08 = $80
Penyelesaian Kami
- Lambda: 1024MB × 10s × 1000 = $0.17
- S3: Storan GET/PUT = $0.05
- Jumlah: $0.22
Itu adalah pengurangan kos sebanyak 99.7%! ?
Apa yang Boleh Silap? ?
Walaupun penyelesaian ini hebat, ia bukan tanpa gotcha:
- Penggunaan Memori: FFmpeg boleh mementingkan memori. Jika anda sedang memproses video 4K, anda mungkin perlu menambah memori Lambda.
- Had Tamat Masa: Untuk video yang sangat panjang, anda mungkin mencapai tamat masa Lambda. Pertimbangkan untuk menggunakan fungsi langkah untuk kes tersebut.
- Permulaan Dingin: Bekasnya agak besar, jadi seruan pertama mungkin lebih perlahan.
Apa Seterusnya? ?
Ini baru permulaan! Anda boleh melanjutkan penyelesaian ini kepada:
- Jana berbilang saiz lakaran kecil
- Ekstrak metadata video
- Buat GIF pratonton
- Tambah tera air video
Membungkus?
Kami telah membina penyelesaian yang kos efektif dan berskala untuk penjanaan lakaran kecil video yang tidak akan merugikan wang. Tiada lagi bayaran untuk ciri yang anda tidak perlukan!
Ingat: Kadangkala penyelesaian terbaik bukanlah penyelesaian yang paling mahal atau kompleks - penyelesaian itu yang melakukan apa yang anda perlukan, tidak lebih, tidak kurang.
Nota
Temui ini membantu? Pertimbangkan untuk mengikuti saya untuk mendapatkan lebih banyak kandungan AWS dan tanpa pelayan! Dan jika lakaran kecil anda kelihatan seperti seni moden dan bukannya video anda... baik, semak format video anda dahulu, kemudian lepaskan ulasan di bawah! ?
Ketepikan semua jenaka, saya ingin mendengar tentang pengalaman anda dengan pemprosesan video dalam AWS. Adakah anda telah menemui cara kreatif lain untuk mengoptimumkan kos? Kongsi dalam komen!
Penafian
Walaupun penyelesaian ini telah diuji dalam pengeluaran, sila uji dengan teliti dalam persekitaran anda sendiri sebelum digunakan. Jika ada yang terbakar, saya ada resipi yang bagus untuk marshmallow! ?
--- Nota saya - perkara bercakap untuk artikel itu
Mengapa berlabuh dengan Lambda - bukan pilihan pertama, kadangkala satu-satunya pilihan, alternatif lapisan
Ia sangat murah untuk dijalankan berbanding dengan perkhidmatan Media AWS
Ia pantas, jalankan perbandingan pada saiz fail yang berbeza
Ffmpeg boleh diuji
Atas ialah kandungan terperinci Penjana Gambar Kecil AWS Sideo - Panduan Penyelesaian Node.js Tanpa Pelayan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Bagaimanakah pengumpulan sampah berfungsi di JavaScript?
Jul 04, 2025 am 12:42 AM
Mekanisme pengumpulan sampah JavaScript secara automatik menguruskan memori melalui algoritma pembersihan tag untuk mengurangkan risiko kebocoran ingatan. Enjin melintasi dan menandakan objek aktif dari objek akar, dan tidak bertanda dianggap sebagai sampah dan dibersihkan. Sebagai contoh, apabila objek tidak lagi dirujuk (seperti menetapkan pembolehubah kepada null), ia akan dikeluarkan dalam pusingan seterusnya kitar semula. Punca kebocoran memori yang biasa termasuk: ① Pemasa atau pendengar peristiwa yang tidak jelas; ② Rujukan kepada pembolehubah luaran dalam penutupan; ③ Pembolehubah global terus memegang sejumlah besar data. Enjin V8 mengoptimumkan kecekapan kitar semula melalui strategi seperti kitar semula generasi, penandaan tambahan, kitar semula selari/serentak, dan mengurangkan masa menyekat benang utama. Semasa pembangunan, rujukan global yang tidak perlu harus dielakkan dan persatuan objek harus dihiasi dengan segera untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan.
Bagaimana membuat permintaan HTTP di node.js?
Jul 13, 2025 am 02:18 AM
Terdapat tiga cara biasa untuk memulakan permintaan HTTP dalam node.js: Gunakan modul terbina dalam, axios, dan nod-fetch. 1. Gunakan modul HTTP/HTTPS terbina dalam tanpa kebergantungan, yang sesuai untuk senario asas, tetapi memerlukan pemprosesan manual jahitan data dan pemantauan ralat, seperti menggunakan https.get () untuk mendapatkan data atau menghantar permintaan pos melalui .write (); 2.AXIOS adalah perpustakaan pihak ketiga berdasarkan janji. Ia mempunyai sintaks ringkas dan fungsi yang kuat, menyokong async/menunggu, penukaran JSON automatik, pemintas, dan lain -lain. Adalah disyorkan untuk memudahkan operasi permintaan tak segerak; 3.Node-Fetch menyediakan gaya yang serupa dengan pengambilan penyemak imbas, berdasarkan janji dan sintaks mudah
Jenis Data JavaScript: Rujukan primitif vs
Jul 13, 2025 am 02:43 AM
Jenis data JavaScript dibahagikan kepada jenis primitif dan jenis rujukan. Jenis primitif termasuk rentetan, nombor, boolean, null, undefined, dan simbol. Nilai -nilai tidak berubah dan salinan disalin apabila memberikan nilai, jadi mereka tidak mempengaruhi satu sama lain; Jenis rujukan seperti objek, tatasusunan dan fungsi menyimpan alamat memori, dan pembolehubah menunjuk objek yang sama akan mempengaruhi satu sama lain. Typeof dan Instanceof boleh digunakan untuk menentukan jenis, tetapi memberi perhatian kepada isu -isu sejarah TypeOfNull. Memahami kedua -dua jenis perbezaan ini dapat membantu menulis kod yang lebih stabil dan boleh dipercayai.
Objek Masa JavaScript, seseorang membina eactexe, laman web lebih cepat di Google Chrome, dll.
Jul 08, 2025 pm 02:27 PM
Helo, pemaju JavaScript! Selamat datang ke berita JavaScript minggu ini! Minggu ini kami akan memberi tumpuan kepada: Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan Deno, objek masa JavaScript baru disokong oleh pelayar, kemas kini Google Chrome, dan beberapa alat pemaju yang kuat. Mari mulakan! Pertikaian tanda dagangan Oracle dengan percubaan Deno Oracle untuk mendaftarkan tanda dagangan "JavaScript" telah menyebabkan kontroversi. Ryan Dahl, pencipta Node.js dan Deno, telah memfailkan petisyen untuk membatalkan tanda dagangan, dan dia percaya bahawa JavaScript adalah standard terbuka dan tidak boleh digunakan oleh Oracle
React vs angular vs vue: Rangka kerja JS mana yang terbaik?
Jul 05, 2025 am 02:24 AM
Rangka kerja JavaScript mana yang terbaik? Jawapannya ialah memilih yang paling sesuai mengikut keperluan anda. 1. REACT adalah fleksibel dan bebas, sesuai untuk projek sederhana dan besar yang memerlukan penyesuaian tinggi dan keupayaan seni bina pasukan; 2. Angular menyediakan penyelesaian lengkap, sesuai untuk aplikasi peringkat perusahaan dan penyelenggaraan jangka panjang; 3. Vue mudah digunakan, sesuai untuk projek kecil dan sederhana atau perkembangan pesat. Di samping itu, sama ada terdapat timbunan teknologi sedia ada, saiz pasukan, kitaran hayat projek dan sama ada SSR diperlukan juga faktor penting dalam memilih rangka kerja. Singkatnya, tidak ada kerangka terbaik, pilihan terbaik adalah yang sesuai dengan keperluan anda.
Pemahaman dengan segera menggunakan Ekspresi Fungsi (Iife) dalam JavaScript
Jul 04, 2025 am 02:42 AM
IIFE (Segera Dilanjutkan FunctionExpression) adalah ekspresi fungsi yang dilaksanakan dengan segera selepas definisi, digunakan untuk mengasingkan pembolehubah dan mengelakkan mencemarkan skop global. Ia dipanggil dengan membungkus fungsi dalam kurungan untuk menjadikannya ungkapan dan sepasang kurungan segera diikuti olehnya, seperti (fungsi () {/code/}) ();. Penggunaan terasnya termasuk: 1. Elakkan konflik berubah -ubah dan mencegah pertindihan penamaan antara skrip berganda; 2. Buat skop peribadi untuk menjadikan pembolehubah dalaman tidak kelihatan; 3. Kod modular untuk memudahkan permulaan tanpa mendedahkan terlalu banyak pembolehubah. Kaedah penulisan biasa termasuk versi yang diluluskan dengan parameter dan versi fungsi anak panah ES6, tetapi perhatikan bahawa ungkapan dan ikatan mesti digunakan.
Mengendalikan Janji: Chaining, Pengendalian Kesalahan, dan Janji Gabungan di JavaScript
Jul 08, 2025 am 02:40 AM
Janji adalah mekanisme teras untuk mengendalikan operasi tak segerak dalam JavaScript. Memahami panggilan rantaian, pengendalian ralat dan gabungan adalah kunci untuk menguasai aplikasi mereka. 1. Panggilan rantai mengembalikan janji baru melalui .then () untuk merealisasikan persamaan proses tak segerak. Setiap .then () menerima hasil sebelumnya dan boleh mengembalikan nilai atau janji; 2. Pengendalian ralat harus menggunakan .catch () untuk menangkap pengecualian untuk mengelakkan kegagalan senyap, dan boleh mengembalikan nilai lalai dalam tangkapan untuk meneruskan proses; 3. Gabungan seperti janji.all () (berjaya hanya berjaya selepas semua kejayaan), janji.race () (penyempurnaan pertama dikembalikan) dan janji.allsettled () (menunggu semua penyelesaian)
Apakah API cache dan bagaimana ia digunakan dengan pekerja perkhidmatan?
Jul 08, 2025 am 02:43 AM
CACHEAPI adalah alat yang disediakan oleh penyemak imbas kepada permintaan rangkaian cache, yang sering digunakan bersempena dengan ServiceWorker untuk meningkatkan prestasi laman web dan pengalaman luar talian. 1. Ia membolehkan pemaju menyimpan sumber secara manual seperti skrip, helaian gaya, gambar, dan lain -lain; 2. Ia boleh memadankan tindak balas cache mengikut permintaan; 3. Ia menyokong memotong cache tertentu atau membersihkan seluruh cache; 4. Ia boleh melaksanakan keutamaan cache atau strategi keutamaan rangkaian melalui perkhidmatan pekerja yang mendengar acara mengambil; 5. Ia sering digunakan untuk sokongan luar talian, mempercepat kelajuan akses berulang, sumber utama dan kandungan kemas kini latar belakang; 6. Apabila menggunakannya, anda perlu memberi perhatian kepada kawalan versi cache, sekatan penyimpanan dan perbezaan dari mekanisme caching HTTP.
