オンプレミスからAWSへの動画管理システム移行

近年、多くのメディア企業が膨大な動画データを効率的に管理し、検索性を向上させるために、オンプレミス環境からクラウドへの移行を検討しています。本記事では、移行前後のシステムフロー図を用いて、課題と移行による改善点を具体的に解説します。

移行前のシステム

フロー図：移行前

現状の構成と課題

オンプレミス環境
- 動画データはオンプレミスのテープライブラリに保存され、MAMソリューションが管理。
- 動画の参照や検索は可能ですが、メタデータがないため、検索性が限定的。
課題
- 検索性の低さ：動画内容に基づく検索ができず、ユーザー体験に制約。
- 収対速度の低下：物理的なテープライブラリからデータを収対するため、リクエスト処理が遅い。
- 拡張性の制約：データ量が増えるにつれて物理ストレージの負担が大きくなる。

移行後のシステム

フロー図：移行後

移行後の構成と改善点

AWSクラウドへの移行
- オンプレミスのデータをAWS Storage Gatewayを介してAmazon S3に移行。
- Amazon Rekognitionで動画内容を自動解析し、モノ、人、テキスト、シーン、アクティビティなどを識別。
- MAMソリューションに必要なメタデータを統合。
メリット
- 検索性の向上：自動生成されたメタデータにより、動画内容に基づく高度な検索が可能に。
- 高速なデータ収対：AWS Direct Connectで安定した高速転送を実現。
- 拡張性の確保：クラウド環境でデータ容量に制約がなくなり、長期運用が可能。

移行前後の比較表

No	項目	移行前（オンプレミス）	移行後（AWSクラウド）
1	データ保存	テープライブラリ	Amazon S3
2	検索性	メタデータなし（限定的）	自動生成されたメタデータで検索
3	収対速度	低速（物理的制約）	高速（Direct Connect使用）
4	拡張性	容量制約あり	スケーラブル（クラウド利用）
5	メンテナンス負荷	テープライブラリの物理管理が必要	クラウドにより管理負荷辻減

結論

AWSへの移行により、動画データの管理効率が飛躍的に向上します。特に、Amazon Rekognitionを活用したメタデータ解析によって、動画内容を精密に検索・分析することが可能になります。また、AWS Storage GatewayとDirect Connectを利用することで、オンプレミスからクラウドへのスムーズな移行が実現します。