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场景化封装,一站式使用,普惠AI集成 ——阿里云发布智能媒体管理产品

發布時間:2024/8/23 ChatGpt 64 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 场景化封装,一站式使用,普惠AI集成 ——阿里云发布智能媒体管理产品 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

摘要: 導語 近日,阿里云發布了智能媒體管理(Intelligent Media Management)服務, 通過離線處理能力關聯授權的云存儲,提供便捷的海量多媒體數據一鍵分析,并通過該分析過程構建價值元數據,更好支撐內容檢索。

導語
近日,阿里云發布了智能媒體管理(Intelligent Media Management)服務, 通過離線處理能力關聯授權的云存儲,提供便捷的海量多媒體數據一鍵分析,并通過該分析過程構建價值元數據,更好支撐內容檢索。

背景介紹
隨著智能手機的普及、無人機的流行,業界產生了海量的圖片、視頻等多媒體數據;同時,網絡也在飛速發展,特別是4G的推廣,讓這些數據的保存、分享發生了巨大的變化,從而也帶來了媒體數據各行業的新趨勢。我們親身體驗到通信方式從短信變成語音,瀏覽內容從文字變成圖片、從JPG靜態圖片變成GIF動態圖片、再到短視頻;從去年開始,直播也火熱起來,成為一種流行的時尚。這些迅速的變化趨勢,反應了一個共同的特點,就是“交互的信息量越豐富、越實時,用戶越容易被吸引,越會產生新的價值”。

如圖中所示行業,都在利用最新的人工智能(Artificial Intelligence, AI)技術產生新的價值,同時也引入新的需求:

手機相冊。它早已不是簡單的圖片備份,iOS通過AI構建人臉相冊、場景標簽、編輯應用,變成吸引客戶的亮點,成為新的基線。
視頻監控。它不再只是記錄取證工具,而是利用AI發展為智慧城市,變成了智慧的眼睛,要管理整個城市的交通信息。
直播應用。個人分享已不僅僅是博客、微博的文本形式,更是轉變為快速直觀的視頻模式,這背后需要更高、更快的直播內容理解、審核需求。
數據處理場景需求
對于圖片分享社區應用場景,最基本的功能是提供備份、分享,但這并不能帶來更多的價值。只有提供更多的圖片處理能力,比如主體剪裁、人臉識別、濾鏡功能、風格渲染、視頻合成等數據處理功能,如下圖所示。這些亮點將為使用者帶來“生活不止眼前的茍且,還有依然在你身邊的美好”回憶,從而讓應用更具吸引力。

內容檢索場景需求
如今的綜藝節目非常火爆,例如跑男、極限挑戰等,每期拍攝的素材量千倍于實際播出量;要在這海量素材中快速掃描、找到爆點,需要相當大的工作量,例如當前的人肉檢索低效率方式需要處理幾周的時間。如果能夠基于AI分析語音、人物、場景得到結構化信息,并索引管理起來,支撐更好的檢索,它將會大大的提高素材的處理效率。

同樣,在線教育等領域,對于老師、演講者的材料、語音、視頻內容,如果能夠提供快速的解析索引能力,那么它將給學習者提供便捷的專場內容描述、快速定位關鍵術語、演講筆記同步提取等亮點。

客戶痛點分析
要滿足上述場景需求,當前應用架構設計時,需要選型不同數據處理功能的廠家(包括AI廠家)進行集成、或者自研開發,對于內容檢索,還需要分析場景細節需求,引入數據庫設計和開發。這都需要很好的技術能力,以及開發團隊的支撐,并解決如下的痛點。

多廠家管理痛點

圖片應用將數據保存到云存儲后,要選擇不同廠家的AI分析能力,支撐業務和監管的需求。應用通常會在云服務器(Elastic Compute Service,ECS)上部署AI廠家的軟件包,或者直接調用AI廠家提供的服務,但需要解決如下問題:

接口不統一。因為存在多廠家的選型,需要考慮不同廠家接口的兼容性。
資源浪費。同一張圖片會被多次讀取,甚至是傳輸到外部網絡,浪費網絡帶寬,提高使用成本。
無存量數據的低成本批量處理方案。采用廠商的同步處理價格高昂,需要提供存量數據的低成本批量處理方案,接受異步接口返回檢測結果(比如針對存量的OSS桶里面的所有圖片,進行批量鑒黃)。
復雜元數據管理痛點

智能網盤通過自己的用戶鑒權服務允許客戶登錄,然后采用基礎數據管理把圖片、視頻上傳到云存儲OSS中。為了提供人臉分組、標簽分組等搜索功能,需要提供各類元數據管理,定義基于場景的表格式、處理數據庫的異常,它將帶來如下的開發難度:

元數據表設計難度大。針對不同的元數據,需要分類設計各類表結構存儲,有相當的技術門檻。
多維度元數據管理有挑戰。需要組合多種元數據,進行多維度查詢處理,存在設計挑戰。
維護元數據的的一致性難題。解決這些元數據在異常場景下的異常處理,是系統級難題。
設計目標

通過上述的場景和痛點分析,智能媒體管理(IMM)服務提取了6個關鍵點作為設計目標:

海量數據,支撐云存儲上的海量數據處理。
端云拉通,能夠讓端和云進行有效的協作。
場景結合,基于場景構建元數據管理便于快速接入。
一鍵處理,簡化配置和使用、提高系統易用性。
智能分析,引入業界領先的處理能力,特別是AI能力。
標準統一,訪問接口統一為阿里云的標準。
功能描述

對于云存儲上的海量數據,通過授權訪問的安全設計,讓數據處理分析服務能夠有權限訪問數據,在此之上構建數據智能處理框架,該框架針對離線處理優化設計,同時支持實時處理能力?;谠撎幚砜蚣?#xff0c;引入了業界領先的數據處理能力,包括各種AI能力。利用離線處理能力關聯授權的云存儲,可以提供便捷的存量數據一鍵分析,通過該分析過程構建價值元數據,支撐更好的內容檢索。通過這樣的設計,從而提供如下功能:

普惠AI算法,提供豐富功能。人臉分組、圖片打標、版權、鑒黃等能力。
價值元數據,為客戶帶來新的增長點。整合價值元數據,提供智能分析搜索。
OFFICE文檔處理,簡化客戶使用。提供典型的OFFICE文件格式轉換,便于移動設備瀏覽辦公文檔。
場景化、一鍵式處理,提高易用性?;趫鼍澳0?#xff0c;結合實時、離線處理引擎,一鍵生成網盤關鍵元數據。
架構介紹

如圖是IMM服務的架構依賴上下文,服務本身的架構分為2層:處理引擎、元數據索引。

架構依賴上下文
對下依賴阿里云的對象存儲、文件存儲等服務,通過安全的機制訪問里面存儲的非結構化數據(例如圖片、視頻),提取價值信息。
對上依賴場景理解,進行封裝,支撐視頻網盤、手機相冊、社交圖庫、家庭監控等圖片、視頻應用場景,為它們產生新的價值。
處理引擎層
基于阿里云存儲,就近構建計算框架,該框架支持批量異步處理、準實時同步處理,在一鍵關聯云存儲(例如,指定Bucket的目錄前綴、指定Bucket的某個對象)后,實現快速的自動數據處理,通過整合業界領先的數據處理算法,處理引擎提供如下功能。

OFFICE文檔格式轉換。支持將OFFICE文檔轉換為JPG圖片格式,從而更好的支持網盤的文檔預覽功能。
大圖處理。支持將超大的圖片進行切割、縮放處理,友好的支撐相冊、圖庫場景的精細看圖功能。
標簽檢測。通過人工智能技術,識別圖片、視頻中的物品標簽,從而實現機器的制動打標,更好的支撐推薦應用。
人臉檢測。通過人工智能技術,識別圖片、視頻中的人臉,檢測出人臉框,判斷人臉姿勢、年齡、性別等屬性。
元數據索引層
基于處理引擎提供的功能,通過對場景的深入理解和梳理,IMM封裝了場景的元數據設計,對外提供場景的元數據訪問接口,簡化場景應用的設計難度、無須關注元數據索引數據庫的運維工作,目前支持如下的元數據索引。

人臉分組索引。構建元數據集合,然后調用人臉分組的接口分析圖片,把得到的元數據加入到該元數據集合中,從而可以得到該集合中相似的人臉。通過該索引,可以快速的支撐網盤的人臉相冊、家庭監控的陌生人檢測、甚至新零售的顧客管理等場景。
標簽分組索引。構建元數據集合,然后調用標簽分組的索引接口分析圖片,把得到的元數據加入到該元數據集合中,從而可以根據標簽搜索圖片。通過該索引,可以快速的支撐網盤的場景相冊、家庭監控的寵物跟蹤、甚至暴力、恐怖、色情圖片等標簽的搜索。
調度框架

IMM的所有數據處理請求都在調度框架下執行,例如上述架構中提到的處理引擎層、元數據索引層請求,它由2部分組成:

運行實例(Instance)。運行實例是運行指定數據處理功能的節點,例如運行圖片打標功能的節點。它可以是虛擬機、或者Docker,能夠采用預留類型、或者Spot競價類型的實例,支持部署在阿里云的VPC(Virtual Private Cloud)環境,保證數據處理功能的安全性、隔離性。
調度控制器(Schedule Controller)。調度控制器負責把IMM接收到的請求分發到指定功能的實例上,它支持接收同步、異步的請求,提供準實時、離線的調度。針對負載的變化,實現了實例資源池的彈性伸縮、故障處理、自動升級等能力。
當調度框架收到同步的請求時,例如DetectTag進行圖片打標分析時。調度框架將會把請求分發到請求隊列的Pipeline,然后根據后端實例的節點狀態、負載情況快速轉發請求,從而達到準實時調度的能力。為了保證請求的低時延,以及請求的成功率,通常選擇預留的實例。

當調度框架收到異步的請求時,例如CreateTagJob指定OSS的桶、前綴進行批量的圖片打標分析時。調度框架將會把請求放到調度器,調度器遍歷OSS桶、前綴的對象,然后生成單個對象的數據處理請求并分發到多個請求隊列中,再根據后端實例的節點狀態、負載情況快速向多個實例轉發請求,從而達到離線調度的能力。為了保證離線調度的成本,通常選擇Spot類型的競價實例。

通過上述調度控制和數據處理分離的架構,調度框架提供如下亮點:

準實時、離線調度。針對離線處理性價比競爭力的優化設計下,也能提供準實時能力,實現數據處理的閉環。
同步、異步請求。支撐一鍵式的異步處理需求同時,還提供了同步請求的靈活性。
數據處理能力的安全性。利用VPC部署數據處理的實例,保證了資源的隔離、安全的屏蔽。
如何使用
IMM提供控制臺操作和API接口,通過控制臺快速的創建IMM的項目,然后體驗IMM的數據處理功能。

控制臺使用

登錄阿里云控制臺,執行如下操作:

第一步,開通智能媒體管理服務。開通后,即可使用IMM提供的功能。
第二步,創建項目。使用IMM必須要創建項目,它是IMM資源管理、計費的基本單元。

創建了項目,就可以體驗IMM支持的功能:

格式預覽。支持OFFICE文檔轉換,并用圖片方式預覽。
人臉檢測。檢測照片中的人臉,識別年齡、性別,眼部狀態信息。
圖片打標。檢測圖片包含的標簽信息,以及置信度值。
詳細的控制臺使用介紹,請參考IMM快速開始。

API使用
IMM的API調用方法
調用IMM的API需要遵守阿里云的API規范,請參考IMM API調用,請您注意調用時的參數,特別是簽名。

如下是IMM典型功能的API調用示例。

文件格式轉換CreateFormatConvertJob

POST https://imm.cn-shanghai.aliyuncs.com?Action=CreateFormatConvertJob &Project=test &SrcUri="oss://bucket1/test.pptx" &TgtType=jpg &TgtUri="oss://bucket1/imm-format-convert-tgt/session123/" &ExternalID=aaa

該功能接口的詳細信息,請參考CreateFormatConvertJob。

圖片打標DetectTag

POST https://imm.cn-shanghai.aliyuncs.com?Action=DetectTag &Project=test &SrcUri=["oss://bucket1/1.jpg"]

該功能接口的詳細信息,請參考DetectTag。

人臉檢測DetectFace

POST https://imm.cn-shanghai.aliyuncs.com?Action=DetectFace &Project=test &SrcUri=["oss://bucket1/A.jpg"]

該功能接口的詳細信息,請參考DetectFace。

批量鑒黃CreatePornBatchDetectJob

POST https://imm.cn-hangzhou.aliyuncs.com?Action=CreatePornBatchDetectJob &Project=test &SrcUri="oss://bucket/prefix" &TgtUri="oss://bucket/imm-porn-batch-tgt/session1"

該功能接口的詳細信息,請參考CreatePornBatchDetectJob。

立即體驗
現在產品已經在阿里云官網正式開始公測,點擊這里立即體驗。

后續規劃
下一階段,IMM將和OSS集成拉通:

在OSS控制臺集成IMM功能。實現OFFICE文檔的預覽,媒體對象的AI功能。
在OSS提供存量數據的IMM處理對接??梢酝ㄟ^OSS的控制臺,選擇某個桶或者其目錄,調用IMM的批量異步任務,例如批量鑒黃,從而享受高性價比、便捷的數據處理。
在OSS的API中拉通。調用oss的x-oss-process處理引擎時,調用到IMM的API進行處理。
通過這樣端的端的集成,從而讓您在云上的管理更加易用。
點擊查看原文

總結

以上是生活随笔為你收集整理的场景化封装,一站式使用,普惠AI集成 ——阿里云发布智能媒体管理产品的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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