Перейти к основному содержанию
панорама ночного Чикаго

На старт, внимание, контент

Облачные сервисы помогают при работе с медиапроектами

Выступая в 2015 году на Media Hack Weekend, в эпиграф своей презентации я вынес следующий текст: «Сжимаясь, как пружина, бегун после выстрела стремительно выбрасывает тело вперёд. Для этого он обычно пользуется специальными стартовыми колодками, которые устанавливаются перед чертой, за которой начинаются дистанции бега. Они дают бегуну твердую опору для мгновенного мощного отталкивания». Именно такими стартовыми колодками сегодня являются облачные сервисы. 

Глобальный опыт медиаиндустрии

Много лет наблюдая за развитием ИТ-индустрии и, в частности, за компаниями, которые предоставляют облачные сервисы, я убедился, что с каждым годом комплексные решения становятся все проще и дешевле. Нужно лишь правильно подобрать те компоненты, из которых будешь строить систему. Так сложилось, что большинство проектов, с которыми я долго и плотно работал (а с некоторыми продолжаю работать и сейчас), так или иначе относились именно к сфере медиа. В каждом из проектов было множество задач, которые еще лет десять назад поставили бы меня в довольно затруднительное положение – нужно было бы либо арендовать дорогостоящее оборудование, либо строить собственный датацентр. К счастью, облачные решения в это время уже были доступны. Причем на каждую из задач можно было выбрать несколько альтернативных технологий от разных вендоров. В большинстве своих проектов я использовал сервисы на базе Microsoft Azure, поэтому дальше будут решения именно на примере этой платформы.

Руки оператора держат телекамеру, на заднем плане ведущая

Посмотрите на те проекты и компании, которые уже успели внедрить облачные технологии в свои продуты и проекты:

Трансляция Олимпиады в 2012 году в Лондоне [1]. Возможности Azure Media Services использовались для того, чтобы доставлять в реальном времени и по требованию видеопоток для нескольких телевещательных компаний, которые транслировали Олимпийские игры. Среди них: France Télévisions, RTVE (Испания), CTV (Канада) и Terra (Центральная и Южная Америка). В сотрудничестве с Deltatre, Southworks, Gskinner и Akamai доставлено более 2300 часов прямых трансляций и HD-контента Олимпийских игр в более чем 20 стран.

Агентство Reuters [2]. Одно из крупнейших в мире международных агентств новостей и финансовой информации использует возможности машинного обучения Microsoft Azure Machine Learning для реализации механизма подбора видео: при просмотре страницы посвященной событию, автоматически осуществляется поиск наиболее релевантного ролика.

Знаковая видеобашня Nasdaq на Таймс-сквер в Нью-Йорке

Башня Nasdaq [3]. Уже почти 20 лет впечатляющая видеобашня Nasdaq MarketSite освещает Таймс-сквер в Нью-Йорке. Она стала знаковой достопримечательностью и популярной платформой для прямых трансляций, ярких рекламных объявлений и оперативной публикации рыночных котировок. Перенос инфраструктуры для работы с видео, графикой и визуализацией в Azure позволит Nasdaq без проблем масштабировать рабочие процессы. Nasdaq изучает и другие, расширенные возможности Azure, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, позволяющие дифференцировать работу с MarketSite из любой точки мира.

Битва за внимание

Ни для кого не секрет, что при работе с медиапроектами есть необходимость обработки и хранения файлов довольно большого размера. Так, подборка необработанных фотографий в формате RAW или необработанный видеофайл могут занимать до нескольких десятков гигабайт. Да и после обработки, готовый к трансляции и публикации материал может занимать ненамного меньше места. Не забываем про повсеместное распространение устройств с поддержкой высокого разрешения, которым требуются те самые видеофайлы высокой четкости отнюдь не маленького размера. Сервис Azure Storage в данном случае отлично справится с задачей хранения всей информации. При этом стоимость облачного решения будет вполне демократичной.

Следующая задача, которая обычно следует за задачей хранения данных, идет задача доставки медиафайлов. Если у вас интернет-телеканал и его смотрят зрители по всему миру, то приходится думать о том, какие сети доставки контента использовать и как с ними интегрироваться. В этом случае нет ничего удобнее встроенных средств работы с Content Delivery Network в Microsoft Azure. Вы не только получаете полный контроль над своим контентом, но и можете выбрать, какой из провайдеров будет использоваться: Akamai, Verizon или серверы самой Microsoft.

Кабели в серверной

Помимо задач, связанных с контентом, в современных медиа все большую популярность набирает тенденция на реализацию обратной связи и интерактива. И если задачу доставки и хранения медиафайлов можно практически полностью переложить на облачную платформу, то на этапе создания веб-приложения нужно будет подключить профессиональную команду разработчиков, которая займется программной частью вашего проекта. При этом, однако, не стоит забывать про важную специфику медиапроектов – это наличие пиковых нагрузок. Скажем, если раз в неделю у вас выходит новый выпуск, а тем более, если это прямой эфир и зрители являются также и участниками события, то в этот момент нагрузка на всю вашу инфраструктуру может увеличиться в сотни, а то и тысячи раз. Чтобы эффективно справиться с пиковыми нагрузками и не переплачивать за серверные ресурсы, которые все остальное время будут простаивать, вы можете воспользоваться Azure Web Apps – платформой для создания и развертывания веб-приложений. Сервисы Web Apps позволяют настроить масштабирование серверных ресурсов, что поможет обеспечить работоспособность системы при пиковых нагрузках, при этом потребляя только необходимый объем мощностей в остальное время.

ИИ в медиа

Отдельно стоит отметить развитие сервисов на базе машинного обучения, которые позволяют реализовать такие сценарии использования работы, о которых раньше трудно было и мечтать. Вот лишь неполный список того, что позволяет делать видеоиндексатор из набора сервисов Azure:

  • Автоматическое распознавание языка видео;
  • Определение числа говорящих лиц;
  • Распознавание текста, демонстрируемого на видео;
  • Извлечение ключевых кадров;
  • Анализ тональности — определение положительной, отрицательной и нейтральной тональности в речи и визуальном тексте;
  • Модерация визуального контента;
  • Извлечение ключевых слов из речи;
  • Определение торговых марок;
  • Идентификация знаменитостей;
  • Определение непристойного текста в расшифровке речи;
  • Распознавание сюжетов;
  • Распознавание эмоций;
  • Перевод расшифровки речи на 54 различных языка.

Реализация практически каждой из этих возможностей еще несколько лет назад требовала бы либо разработки собственных сложных алгоритмов, либо найма сотрудников, которые вручную бы анализировали бы видеоконтент. Сегодня же это все доступно в видео простых и удобных сервисов и API, с которыми может справиться даже один разработчик.

Современные потребители контента вынуждают медиа меняться, быть гибкими, использовать современные решения и на практике следовать идеям цифровой трансформации. И, как ни странно, здесь опять уместно вспомнить эпиграф про стартовые колодки. Этот текст был напечатан в детском журнале «Костер» в 1968 году, полвека назад. А сегодня этот контент продолжает жить в Интернете, множество копий лежат в различных облачных хранилищах, что позволяет ему находить своего читателя и оставаться актуальным.

Об авторе

Андрей Губский, Ph.D., Microsoft MVP.

Более 10 лет в ИТ. С 2011 года активно работает c проектами на стыке ИТ-технологий и медиа. Участвовал в разработке кросс-медиаплатформы Since TV. На данный момент в компании video intelligence занимается развитием продукта vi stories – платформы контекстной рекомендации видео, а также поддержкой и развитием проекта Торф ТВ. Ведет каналы в Telegram, посвященные Microsoft Azure и разработке с использованием .NET Core.

По теме:


[1] https://habr.com/company/microsoft/blog/150115/

[2] https://customers.microsoft.com/en-us/story/reuters-media-azuremachinelearning

[3] https://news.microsoft.com/ru-ru/features/nasdaq-marketsite/