在 2025 收官前,看清 Data + AI 的真实走向,点击查看 BUILD 大会精华版 了解详情
写点什么

用 Amazon Web Service 实现视频文件转换程序

  • 2007-07-29
  • 本文字数:1267 字

    阅读完需:约 4 分钟

过去InfoQ 已经报道过,Amazon 的基础服务平台在节省成本方面上了一级新台阶,也让某些类型的应用得以利用它的可伸缩的计算和存储平台。最近有一个示例程序向我们演示了如何利用Amazon 的三个关键Web Services 构建一个视频文件转换服务:即简单存储服务(Simple Storage Service,S3)、简单队列服务(Simple Queue Service,SQS)和弹性计算云(Elastic Compute Cloud、EC2)这三个服务。

S3 用于存储要转换的文件:

“Amazon S3 不但是存储要转换的视频文件的最佳场所,也是存储我们的转换服务产生的输出文件的最佳场所。除了快速和可靠,我们还完全不需要担心磁盘空间不足的问题。”

为了实现服务的可伸缩性和高可用性,服务被设计成消息驱动的,其中利用了 SQS 的可靠消息传递。这保证了客户请求按照它们被接收到的顺序执行。

ConvertVideo 服务是用 Python 编写的,其中使用了 Boto 类库,这个库提供了一系列用于集成 Amazon Web Service 的类。为了向 EC2 提供这个服务,必须先创建并注册一个 AMI(Amazon Machine Image)文件,以便按需创建服务的实例。

在客户端,Boto 库提供了一个命令行接口,可以用来上传一个目录下的所有文件到一个 S3“桶”,并为每个文件发送一条 SQS 消息。一旦文件上传完毕,一个服务实例就会被启动来处理队列中的消息。

为了测试可伸缩性,我们现在用一个服务实例转换 50 个视频文件:

  • 平均处理时间:17.820000
  • 消耗时间:896
  • 产出:3.348214 事务 / 分钟

下一步我们用 10 个服务实例处理 500 个视频文件:

  • 平均处理时间:17.794000
  • 消耗时间:928
  • 产出:32.327586 事务 / 分钟

额外增加的服务实例使得产出以可预测的方式线性增长:

果然,平均处理时间和消耗时间几乎一样,而总体产出则大约是上一个例子的 10 倍,这正是我们所期望的结果。

教程还详列了转换 500 个视频文件的成本:

存储 2.5 GBytes $0.38/ 月 传输 2.5 GBytes $0.50 消息 1000 $0.10 计算资源 8 个实例~20 分钟 $0.80 总计: $1.78 转换 500 个视频共花费约 $1.78,也就是说转换每个视频文件的成本低于 $0.004。

AWS 基础设施看起来非常适合于像文件转换这样的计算服务,不过有人对这个缺少数据库的平台的实用性提出了疑问。Dare Obasanjo 在他的博文《 Amazon EC2 + S2 不够好》中对缺少数据库表示惋惜,他正在试验一个 Facebook 应用:

“看起来要实现这个相当简单直接的应用超出了目前 EC2 + S3 的能力。S3 主要适用于文件存储,虽然它为图片和 CSS 样式表的低成本存储提供了一个不错的选择,但在存储关系型数据和结构化数据上它不是一个好的选择。”

当然,Amazon 在大规模服务上有丰富的经验。在《 Google 西雅图可伸缩性会议总结》一文中,Robin Harris 就 Verner Wogels(Amazon 的 CTO)的名言:“数据库是恐龙”发表了评论。也许 Dynamo ——Amazon 将在 SOSP 2007 上演示的可伸缩数据存储——会是 AWS 拼图中缺失的那一块。

查看英文原文: Using Amazon Web Services to Implement a Video File Conversion app

2007-07-29 22:001525
用户头像

发布了 225 篇内容, 共 75.6 次阅读, 收获喜欢 53 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

池化技术到达有多牛?看了线程和线程池的对比吓我一跳!

王磊

Java

如何设计一个亿级消息量的IM系统

Java Architecture Architect IM Instant Messaging

实战:docker搭建FastDFS文件系统并集成SpringBoot

生命在于折腾

springboot

Django框架,Flask框架和Tornado框架各有什么优缺点

奈学教育

django flask tornado

什么样的信任才值得拥有?谈一谈极客邦的5K1S文档

霍太稳@极客邦科技

第八周总结

andy

极客大学

一个小实验,来

池建强

算法 薪资

国家版权局发布《关于规范摄影作品版权秩序的通知》

CECBC

电子存证 作品版权 侵权盗版 剑网2019

一周信创舆情观察(7.20~7.26)

统小信uos

架构训练营第八周作业

张锐

NameNode和SecondaryNameNode工作机制

奈学教育

NameNode

将Arch Linux安装到U盘

Kurtis Moxley

Linux 安装操作系统

当远程工作成为未来的工作方式......

Atlassian

Atlassian Jira

week08 总结

Z冰红茶

乘商用之风,破后疫情之浪:丁耘分享华为如何持续护航5G新价值

脑极体

Django框架,Flask框架和Tornado框架各有什么优缺点

古月木易

django flask tornado

原创 | 使用JPA全面实现DDD持久化【关于本书】

编程道与术

Java hibernate DDD JDBC jpa

蚂蚁上市:P7可获1200万元期权,酸酸酸酸酸...

程序员生活志

互联网热点 蚂蚁金服

央行数字货币或将成为经济“内循环”的未来加速器

CECBC

数字经济 全球经济下行 降息 惠普金融深化

你好,工作!

小天同学

工作 心态 自我思考

顺势昌,逆势亡:人啊,得学会做信天翁,而不是鹧鸪鸟

非著名程序员

创业 程序员 管理 提升认知

Flink 1.11 SQL 使用攻略

Apache Flink

flink

第八周作业

andy

极客大学

秒杀全网!研发、运营必备实用工具网站

程序员生活志

工具类网站

到底一台服务器能够支持多少TCP并发连接?

南方有乔木兮

真香!Linux 原来是这么管理内存的

苹果看辽宁体育

Linux 操作系统

第八周作业

田振宇

LeetCode题解:142. 环形链表 II,JavaScript,快慢指针,详细注释

Lee Chen

大前端 LeetCode

QQ音乐PB级ClickHouse实时数据平台架构演进之路

腾讯云大数据

大数据

如何成为一个成功的首席数据官

麒思妙想

NameNode和SecondaryNameNode工作机制

古月木易

NameNode econdaryNameNode

用Amazon Web Service实现视频文件转换程序_SOA_Gavin Terrill_InfoQ精选文章