기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon Kinesis Video Streams 및 Fargate를 사용하여 비디오 처리 파이프라인 구축하기 *Piotr Chotkowski, Pushparaju Thangavel, Amazon Web Services* ## 요약 이 패턴은[Amazon Kinesis Video Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/video-streams/)와 [Fargate](https://aws.amazon.com/fargate)를 사용하여 비디오 스트림에서 프레임을 추출하고 추가 처리를 위해 [Amazon Simple Storage Service(S3](https://aws.amazon.com/s3/))에 저장하는 방법을 보여줍니다.  이 패턴은 Java Maven 프로젝트 형태의 샘플 애플리케이션을 제공합니다. 이 애플리케이션은 [Cloud Development Kit](https://aws.amazon.com/cdk/)(CDK)를 사용하여 인프라를 정의합니다. 프레임 처리 로직과 인프라 정의 모두 Java 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 이 샘플 애플리케이션을 기반으로 실시간 비디오 처리 파이프라인을 개발하거나 기계 학습 파이프라인의 비디오 전처리 단계를 구축할 수 있습니다.  ## 사전 조건 및 제한 사항 **사전 조건 ** + 활성 상태의 계정 + Java SE Development Kit (JDK) 11가 설치됨 + [Apache Maven](https://maven.apache.org/)이 설치됨 + [Cloud Development Kit(CDK)](https://docs.aws.amazon.com/cdk/latest/guide/getting_started.html)가 설치됨 + [Command Line Interface(CLI)](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv2.html) 버전 2가 설치됨 + [도커](https://docs.docker.com/get-docker/)(Fargate 작업 정의에서 사용할 도커 이미지를 구축하는 데 필요)가 설치됨 **제한 사항 ** 이 패턴은 개념 증명 또는 추가 개발을 위한 기반으로 사용됩니다. 프로덕션 배포에는 현재 형태로 사용할 수 없습니다. **제품 버전** + 이 패턴은 CDK 버전 1.77.0에서 테스트했습니다([CDK 버전](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/latest/versions.html) 참조) + JDK 11 + CLI 버전 2 ## 아키텍처 **대상 기술 스택** + Amazon Kinesis Video Streams + Fargate 태스크 + Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 대기열 + Amazon S3 버킷 **대상 아키텍처** ![\[Kinesis Video Streams 및 Fargate를 사용하여 비디오 처리 파이프라인을 구축하기 위한 아키텍처.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/prescriptive-guidance/latest/patterns/images/pattern-img/9d1442c2-f3ee-47fd-8cce-90d9206ce4d4/images/a60e585f-27be-4dd6-897b-c38adf1d283f.png) 사용자는 Kinesis 비디오 스트림을 생성하고, 비디오를 업로드하며, 입력 Kinesis 비디오 스트림 및 출력 S3 버킷에 대한 세부 정보가 포함된 JSON 메시지를 SQS 대기열로 전송합니다. 컨테이너에서 기본 애플리케이션을 실행하는 Fargate는 SQS 대기열에서 메시지를 가져와 프레임 추출을 시작합니다. 각 프레임은 이미지 파일에 저장되고 대상 S3 버킷에 저장됩니다. **자동화 및 규모 조정** 샘플 애플리케이션은 단일 리전 내에서 수평 및 수직으로 규모를 조정할 수 있습니다. SQS 대기열에서 읽는 배포된 Fargate 작업 수를 늘리면 수평적 규모 조정이 가능합니다. 애플리케이션의 프레임 분할 및 이미지 게시 스레드 수를 늘리면 수직적 규모 조정이 가능합니다. 이러한 설정은 CDK의 [QueueProcessingFargateService](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/latest/docs/@aws-cdk_aws-ecs-patterns.QueueProcessingFargateService.html) 리소스 정의에서 애플리케이션에 환경 변수로 전달됩니다. CDK 스택 배포의 특성상 추가 노력 없이 이 애플리케이션을 여러 리전 및 계정에 배포할 수 있습니다. ## 도구 **도구** + [CDK는](https://aws.amazon.com/cdk/) TypeScript, JavaScript, Python, Java, C\$1/.Net 등의 프로그래밍 언어를 사용하여 클라우드 인프라 및 리소스를 정의하기 위한 소프트웨어 개발 프레임워크입니다. + [Amazon Kinesis Video Streams](https://aws.amazon.com/kinesis/video-streams/)는 라이브 비디오를 디바이스에서 클라우드로 스트리밍하거나 실시간 비디오 처리 또는 배치 중심 비디오 분석을 위한 애플리케이션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다. + [Fargate](https://aws.amazon.com/fargate)는 컨테이너용 서버리스 컴퓨팅 엔진입니다. Fargate를 사용하면 서버를 프로비저닝하고 관리할 필요가 없으므로 애플리케이션 개발에만 집중할 수 있습니다. + [Amazon S3](https://aws.amazon.com/s3/)는 업계 최고의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스입니다. + [Amazon SQS](https://aws.amazon.com/sqs/)는 마이크로서비스와 분산 시스템, 서버리스 애플리케이션을 분리하거나 확장하기 쉽게 해 주는 완전 관리형 메시지 대기열 서비스입니다. **코드** + 샘플 애플리케이션 프로젝트(`frame-splitter-code.zip`)의.zip 파일이 첨부되어 있습니다. ## 에픽 ### 인프라 배포 | 작업 | 설명 | 필요한 기술 | | --- | --- | --- | | Docker 대몬(daemon)을 시작합니다. | 로컬 시스템에서 Docker 대몬(daemon)을 시작합니다. CDK는 Docker를 사용하여 Fargate 작업에 사용되는 이미지를 구축합니다. 다음 단계를 진행하기 전에 Docker를 실행해야 합니다. | 개발자, DevOps 엔지니어 | | 프로젝트를 빌드합니다. | `frame-splitter-code` 샘플 애플리케이션(첨부)을 다운로드하고 해당 콘텐츠를 로컬 시스템의 폴더에 추출합니다. 인프라를 배포하려면 먼저 [Java Maven](https://maven.apache.org/) 프로젝트를 빌드해야 합니다. 명령 프롬프트에서 프로젝트의 루트 디렉터리로 이동하고 다음 명령을 실행하여 프로젝트를 빌드합니다. 
mvn clean install
| 개발자, DevOps 엔지니어 | | CDK를 부트스트랩합니다. | (CDK를 처음 사용하는 사용자만 해당) CDK를 처음 사용하는 경우, 다음에서 CLI 명령을 실행하여 환경을 부트스트랩해야 할 수 있습니다.
cdk bootstrap --profile "$AWS_PROFILE_NAME"
`$AWS_PROFILE_NAME`이 보안 인증 정보의 프로필 이름을 보유할 때. 또는 이 파라미터를 제거하여 기본 프로필을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [CDK 설명서](https://docs.aws.amazon.com/cdk/latest/guide/bootstrapping.html)를 참조하십시오. | 개발자, DevOps 엔지니어 | | CDK 스택을 배포합니다. | 이 단계에서는 계정에서 필요한 인프라 리소스(SQS 대기열, S3 버킷, Fargate 작업 정의)를 생성하고, Fargate 작업에 필요한 도커 이미지를 구축하고, 애플리케이션을 배포합니다. 명령 프롬프트에서 프로젝트의 루트 디렉터리로 이동하고 다음 명령을 실행합니다.
cdk deploy --profile "$AWS_PROFILE_NAME" --all
`$AWS_PROFILE_NAME`이 보안 인증 정보의 프로필 이름을 보유할 때. 또는 이 파라미터를 제거하여 기본 프로필을 사용할 수 있습니다. 배포를 확인합니다. CDK 배포 출력의 **QueueUrl ** 및 **버킷**값을 기록해 둡니다. 이 값은 이후 단계에서 필요합니다. CDK는 자산을 생성하고, 이를 계정에 업로드하고, 모든 인프라 리소스를 생성합니다. [CloudFormation 콘솔](https://console.aws.amazon.com/cloudformation/)에서 리소스 생성 프로세스를 관찰할 수 있습니다. 자세한 내용은 [AWS CloudFormation 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html) 및 [CDK 설명서](https://docs.aws.amazon.com/cdk/latest/guide/hello_world.html#hello_world_tutorial_deploy)를 참조하십시오. | 개발자, DevOps 엔지니어 | | 비디오 스트림을 생성합니다. | 이 단계에서는 비디오 처리를 위한 입력 스트림으로 사용할 Kinesis 비디오 스트림을 생성합니다. CLI가 설치되고 구성되어 있는지 확인합니다. CLI에서 다음을 실행합니다.
aws kinesisvideo --profile "$AWS_PROFILE_NAME" create-stream --stream-name "$STREAM_NAME" --data-retention-in-hours "24"
`$AWS_PROFILE_NAME`은(는) 보안 인증 정보의 프로필 이름을 보유하고 있으며(또는 기본 프로필을 사용하려면 이 파라미터를 제거), `$STREAM_NAME`은(는) 임의의 유효한 스트림 이름일 때. 또는 [Kinesis 비디오 스트림 설명서](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/gs-createstream.html#gs-createstream-console)의 단계에 따라 Kinesis 콘솔을 사용하여 비디오 스트림을 생성할 수도 있습니다. 생성된 스트림의 리소스 이름(ARN)을 적어 둡니다. 나중에 필요할 수 있습니다. | 개발자, DevOps 엔지니어 | ### 예제 실행 | 작업 | 설명 | 필요한 기술 | | --- | --- | --- | | 비디오를 스트림에 업로드합니다. | 샘플 `frame-splitter-code` 애플리케이션의 프로젝트 폴더에서 `src/test/java/amazon/awscdk/examples/splitter` 폴더에 있는 `ProcessingTaskTest.java` 파일을 엽니다. `profileName`** **및 `streamName`** **변수를 이전 단계에서 사용한 값으로 대체합니다. 이전 단계에서 만든 Kinesis 비디오 스트림에 예시 비디오를 업로드하려면 다음을 실행합니다. 
amazon.awscdk.examples.splitter.ProcessingTaskTest#testExample test
또는 [Kinesis 비디오 스트림 설명서](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/producer-sdk.html)에 설명된 방법 중 하나를 사용하여 비디오를 업로드할 수 있습니다. | 개발자, DevOps 엔지니어 | | 비디오 프로세싱을 시작합니다. | Kinesis 비디오 스트림에 비디오를 업로드했으므로 이제 처리를 시작할 수 있습니다. 처리 로직을 시작하려면 CDK가 배포 중에 생성한 세부 정보가 포함된 메시지를 SQS 대기열로 보내야 합니다. CLI를 사용하여 메시지를 보내려면 다음을 실행합니다.
aws sqs --profile "$AWS_PROFILE_NAME" send-message --queue-url QUEUE_URL --message-body MESSAGE
`$AWS_PROFILE_NAME`은(는) 보안 인증 정보의 프로파일 이름을 보유하고 있고(기본 프로파일을 사용하려면 이 파라미터 제거), `QUEUE_URL`은(는) CDK 출력의 **QueueUrl **값이고, `MESSAGE`은(는) 다음 형식의 JSON 문자열일 때. 
{ "streamARN": "STREAM_ARN", "bucket": "BUCKET_NAME", "s3Directory": "test-output" }
`STREAM_ARN`은(는) 이전 단계에서 생성한 비디오 스트림의 ARN이고, `BUCKET_NAME`은(는) CDK 출력의 **버킷** 값일 때. 이 메시지를 보내면 비디오 처리가 시작됩니다. [Amazon SQS 설명서](https://docs.aws.amazon.com/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-using-send-messages.html)에 설명된 대로 Amazon SQS 콘솔을 사용하여 메시지를 보낼 수도 있습니다. | 개발자, DevOps 엔지니어 | | 비디오 프레임 이미지 보기. | `s3://BUCKET_NAME/test-output` `BUCKET_NAME`이(가) CDK 출력의 **버킷** 값일 때, S3 출력 버킷에서 결과 이미지를 볼 수 있습니다. | 개발자, DevOps 엔지니어 | ## 관련 리소스 + [CDK 설명서](https://docs.aws.amazon.com/cdk/latest/guide/home.html) + [CDK API 레퍼런스](https://docs.aws.amazon.com/cdk/api/latest/docs/aws-construct-library.html) + [CDK 입문 워크숍](https://cdkworkshop.com/) + [Amazon Kinesis Video Streams 설명서](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/what-is-kinesis-video.html) + [예: SageMaker를 사용하여 비디오 스트림에서 객체 식별](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/examples-sagemaker.html) + [예: Kinesis Video Streams 프래그먼트의 구문 분석 및 렌더링](https://docs.aws.amazon.com/kinesisvideostreams/latest/dg/examples-renderer.html) + [Amazon Kinesis Video Streams와 Amazon SageMaker를 사용하여 스케일 인 라이브 비디오를 실시간으로 분석할 수 있습니다](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-live-video-at-scale-in-real-time-using-amazon-kinesis-video-streams-and-amazon-sagemaker/) (기계 학습 블로그 게시물). + [Fargate 시작하기](https://aws.amazon.com/fargate/getting-started/) ## 추가 정보 **IDE 선택** 선호하는 Java IDE를 사용하여 이 프로젝트를 빌드하고 탐색하는 것이 좋습니다.  **정리** 이 예제를 모두 실행한 후에는 배포된 리소스를 모두 제거하여 추가 인프라 비용이 발생하지 않도록 하십시오.  인프라 및 비디오 스트림을 제거하려면 CLI에서 다음 두 명령을 사용하십시오. ``` cdk destroy --profile "$AWS_PROFILE_NAME" --all ``` ``` aws kinesisvideo --profile "$AWS_PROFILE_NAME" delete-stream --stream-arn "$STREAM_ARN" ``` 또는 CloudFormation 콘솔을 사용하여 CloudFormation 스택을 제거하고 Kinesis 콘솔을 사용하여 Kinesis 비디오 스트림을 제거하여 리소스를 수동으로 제거할 수도 있습니다. 단, `cdk destroy`은(는) 출력 S3 버킷이나 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR) 리포지토리(`aws-cdk/assets`)의 이미지를 제거하지 않습니다. 이를 수동으로 제거해야 합니다. ## 첨부 이 문서와 관련된 추가 콘텐츠에 액세스하려면 [attachment.zip](samples/p-attach/9d1442c2-f3ee-47fd-8cce-90d9206ce4d4/attachments/attachment.zip) 파일의 압축을 풉니다.