Projektbeschreibung
ÜbersetztWir bauen eine Medienplattform und benötigen ein separates Video-Transcoding-Backend, das von Grund auf neu erstellt wird. Benutzer laden Quelldateien in verschiedenen Formaten und Codecs hoch, daher muss der Dienst diese Uploads akzeptieren, in eine Warteschlange stellen und jede asynchron verarbeiten, ohne die Webschicht zu blockieren. Für jede Quelle möchten wir ein vollständiges Set von Renditionen in mehreren Auflösungen und Bitraten, damit die Wiedergabe reibungslos bleibt, egal ob bei langsamen mobilen Internetverbindungen oder kabelgebundenen Desktops. Dies ist speziell eine Video-Pipeline, kein universeller Datei-Konverter und kein Bild-CDN, daher bitten wir Sie, den Umfang auf die Videoverarbeitung und das Streaming zu beschränken, ohne Dokumente und Fotos.
Die Kernaufgabe ist die Transcodierungs-Pipeline selbst, wahrscheinlich basierend auf ffmpeg. Von jedem hochgeladenen Master benötigen wir normalisierte Renditionen sowie bitrate-adaptive Ausgaben, verpackt als HLS und DASH, mit Manifests und segmentierten Medien, die Standardplayer erwarten. Neben Streams benötigen wir die automatische Generierung von Postern und Sprite-Thumbnails, die an angemessenen Zeitachsenpunkten abgetastet werden, und fertige Assets müssen in der Objektspeicherung gespeichert werden, damit ein Player die richtige Variante auf Abruf abrufen kann. Jeder Upload sollte eine Aufgabe erstellen, deren Status abgefragt oder über Push empfangen werden kann, mit Statusübergängen in Warteschlange, Verarbeitung, bereit, Fehler und einem klaren Bericht, wenn die Quelle beschädigt oder nicht unterstützt wird.
Zuverlässigkeit ist uns ebenso wichtig wie die rohe Durchsatzrate. Wir erwarten ein sorgfältiges Arbeitsmodell mit horizontaler Skalierung, Wiederholungen bei vorübergehenden Fehlern und korrektem Umgang mit großen Dateien und lang laufenden Aufgaben. Bitte zeigen Sie relevante Erfahrungen mit Medien-Pipelines und geben Sie realistische Schätzungen ab.
— transkodieren mit ffmpeg in eine Treppe von Renditionen in verschiedenen Auflösungen
— adaptives HLS und DASH mit Manifests und Segmenten verpacken
— automatische Generierung von Postern und Sprite-Thumbnails
— asynchrone Aufgabenwarteschlange mit Status und Fehlerbericht
— Layout in der Objektspeicherung für Streaming-Lieferung
— horizontal skalierbare Worker mit Wiederholungen für große Dateien
Die Kernaufgabe ist die Transcodierungs-Pipeline selbst, wahrscheinlich basierend auf ffmpeg. Von jedem hochgeladenen Master benötigen wir normalisierte Renditionen sowie bitrate-adaptive Ausgaben, verpackt als HLS und DASH, mit Manifests und segmentierten Medien, die Standardplayer erwarten. Neben Streams benötigen wir die automatische Generierung von Postern und Sprite-Thumbnails, die an angemessenen Zeitachsenpunkten abgetastet werden, und fertige Assets müssen in der Objektspeicherung gespeichert werden, damit ein Player die richtige Variante auf Abruf abrufen kann. Jeder Upload sollte eine Aufgabe erstellen, deren Status abgefragt oder über Push empfangen werden kann, mit Statusübergängen in Warteschlange, Verarbeitung, bereit, Fehler und einem klaren Bericht, wenn die Quelle beschädigt oder nicht unterstützt wird.
Zuverlässigkeit ist uns ebenso wichtig wie die rohe Durchsatzrate. Wir erwarten ein sorgfältiges Arbeitsmodell mit horizontaler Skalierung, Wiederholungen bei vorübergehenden Fehlern und korrektem Umgang mit großen Dateien und lang laufenden Aufgaben. Bitte zeigen Sie relevante Erfahrungen mit Medien-Pipelines und geben Sie realistische Schätzungen ab.
— transkodieren mit ffmpeg in eine Treppe von Renditionen in verschiedenen Auflösungen
— adaptives HLS und DASH mit Manifests und Segmenten verpacken
— automatische Generierung von Postern und Sprite-Thumbnails
— asynchrone Aufgabenwarteschlange mit Status und Fehlerbericht
— Layout in der Objektspeicherung für Streaming-Lieferung
— horizontal skalierbare Worker mit Wiederholungen für große Dateien
Design und Multimedia Bargeld, Banküberweisung
