6 AI 파이프라인 — 텍스트로 보기

← 다이어그램으로 · 그림의 라벨과 연결을 원본 draw.io 파일에서 그대로 뽑았습니다. 32항목 · 9연결.

• 소비자 — 앱 재생 (presigned GET) · 격자 썸네일 · 하이라이트 확인

제어 — 상시 Python FastAPI AI 서버 (Lambda·GPU 대안 기각)

• Kafka video.uploaded 컨슈머
• 상태 머신 UPLOADED→ENCODING→BLURRING→READY/FAILED
• 실패 시 재시도·FAILED 마킹
• 실측 (dev EC2): 1080p 30초 E2E 4.3분

Source

(사용자 영상)

• 모바일 촬영 (격자 내 GPS)
• 갤러리 선택 (mp4·mov)
• 1~30초 · 검증된 s3Key

Ingestion

(적재 · 원본 불변)

• presigned PUT → S3 pending/
• 메타 저장 (videos row)
• 상태 = UPLOADED

Preprocess

(전처리)

• 1080p·30fps 다운스케일 — 필수 전제
• FFmpeg 인코딩·썸네일 추출
• 상태 = ENCODING

AI Analyze

(분석)

• PySceneDetect 장면 분할
• CLIP 하이라이트 스코어링
• YOLO 얼굴·차량번호 탐지 → 블러
• pHash 중복 검사
• 상태 = BLURRING

Output

(산출)

• 인코딩본·썸네일 S3 저장
• 하이라이트 구간 메타 갱신
• 상태 = READY (실패 시 FAILED)

저장 계층

• S3 pending/ (원본 · 불변)
• S3 encoded/ · thumbnails/
• PostgreSQL videos (상태·메타)

연결

• Source → Ingestion
• Ingestion → Preprocess
• Preprocess → AI Analyze
• AI Analyze → Output
• 제어 — 상시 Python FastAPI AI 서버 (Lambda·GPU 대안 기각) → Preprocess — 트리거
• Ingestion → S3 pending/ (원본 · 불변) — load
• Output → S3 encoded/ · thumbnails/ — write
• Output → PostgreSQL videos (상태·메타) — READY 갱신
• S3 encoded/ · thumbnails/ → 소비자 — read