Amazon Kinesis Video Streamsと AWS Fargate を使用してビデオ処理パイプラインを構築する

Docker デーモンを開始します。

ローカルシステムで Docker デーモンを開始します。AWS CDK は Docker を使用して AWS Fargate タスクの使用イメージを構築します。次の手順に進む前に Docker を実行する必要があります。

プロジェクトをビルドします。

frame-splitter-code サンプルアプリケーション (添付) をダウンロードし、ローカルマシンのフォルダに抽出します。インフラストラクチャをデプロイする前に、Java Maven プロジェクトをビルドする必要があります。コマンドプロンプトで、プロジェクトのルートディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してプロジェクトをビルドします。 

mvn clean install

AWS CDK をブートストラップします。

(AWS CDK を初めて使用するユーザーのみ) AWS CDK を初めて使用する場合は、AWS CLI コマンドを実行して環境をブートストラップする必要があります。

cdk bootstrap --profile "$AWS_PROFILE_NAME" 

$AWS_PROFILE_NAME は、AWS 認証情報から AWS プロファイルの名前を保持します。または、このパラメータを削除してデフォルトのプロファイルを使用します。詳細については、「AWS CDK ドキュメント」を参照してください。

AWS CDK スタックをデプロイします。

このステップでは、必要なインフラストラクチャリソース (SQS キュー、S3 バケット、AWS Fargate タスク定義) を AWS アカウントで作成し、AWS Fargate タスクに必要な Docker イメージを構築して、アプリケーションをデプロイします。　 コマンドプロンプトで、プロジェクトのルートディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

cdk deploy --profile "$AWS_PROFILE_NAME" --all 

$AWS_PROFILE_NAME は、AWS 認証情報から AWS プロファイルの名前を保持します。または、このパラメータを削除してデフォルトのプロファイルを使用します。デプロイを確認します。CDK デプロイ出力の QueueUrl と バケット の値を書き留めておきます。これらは後のステップで必要になります。AWS CDK はアセットを作成し、AWS アカウントにアップロードして、すべてのインフラストラクチャリソースを作成します。リソースの作成プロセスは、AWS CloudFormation コンソールで確認できます。詳細については、AWS CloudFormation のドキュメントと AWS CDK のドキュメント を参照してください。

ビデオストリームを作成します。

このステップでは、ビデオ処理の入力ストリームとして機能する Kinesis ビデオストリームを作成します。AWS CLI がインストールされ、設定されていることを確認します。AWS CLI で、以下の手順を実行します。

aws kinesisvideo --profile "$AWS_PROFILE_NAME" create-stream --stream-name "$STREAM_NAME" --data-retention-in-hours "24" 

$AWS_PROFILE_NAME は AWS 認証情報の AWS 構成ファイルの名前を保存します(または、デフォルトの構成ファイルを使用するには、このパラメータを削除します)。$STREAM_NAME は任意の有効なストリーム名です。 

代わりに、Kinesis コンソールを使用して「Kinesis ビデオストリームのドキュメント」に記載されている手順に従ってKinesis Video Streams を作成することもできます。作成したストリームの AWS リソースネーム (ARN) を書き留めてください。後で必要になります。

動画をストリームにアップロードします。

サンプル frame-splitter-code アプリケーションのプロジェクトフォルダで、src/test/java/amazon/awscdk/examples/splitter フォルダにある ProcessingTaskTest.java ファイルを開きます。profileName および streamName 変数を、前のステップで使用した値に置き換えます。前のステップで作成した Kinesis ビデオストリームにサンプルビデオをアップロードするには、以下の手順を実行します。 

amazon.awscdk.examples.splitter.ProcessingTaskTest#testExample test

代わりに、「Kinesis ビデオストリームのドキュメント」に記載されている方法のいずれかを使用して動画をアップロードすることもできます。

ビデオ処理を開始します。

これで、Kinesis ビデオストリームへのビデオのアップロードが完了したので、処理を開始できます。処理ロジックを開始するには、AWS CDK がデプロイ中に作成した SQS キューに詳細を含むメッセージを送信する必要があります。　 AWS CLI を使用してメッセージを送信するには、以下の手順を実行してください。

aws sqs --profile "$AWS_PROFILE_NAME" send-message --queue-url QUEUE_URL --message-body MESSAGE 

ここで、$AWS_PROFILE_NAME は AWS 認証情報から AWS 構成ファイルの名前を保存します (デフォルトのプロファイルを使用するには、このパラメータを削除します)。QUEUE_URL は AWS CDK 出力の QueueUrl 値、MESSAGE は次の形式の JSON 文字列です： 

{ "streamARN": "STREAM_ARN", "bucket": "BUCKET_NAME", "s3Directory": "test-output" }

ここで、STREAM_ARN は前の手順で作成したビデオストリームの ARN、BUCKET_NAME は AWS CDK 出力のバケット値です。 

このメッセージを送信すると、動画処理が開始されます。または、「Amazon SQS ドキュメント」で説明されているように、Amazon SQS コンソールを使用してメッセージを送信することもできます。

ビデオフレームの画像を表示します。

結果の画像は S3 出力バケット s3://BUCKET_NAME/test-output で確認できます。ここで、BUCKET_NAME は AWS CDK 出力からのバケット値です。