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[導讀] 隨著時間的推移,世界各地的電影制片廠和制片公司,都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值,或者可以作為大數(shù)據(jù)應用程序的一部分加以分析,從而為

隨著時間的推移,世界各地的電影制片廠和制片公司,都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值,或者可以作為大數(shù)據(jù)應用程序的一部分加以分析,從而為我們提供精確的預測、關聯(lián)分析,或為我們帶來期望的結果。為了得到最終結果,我們應該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟的方式存儲起來,確保萬無一失。這樣才能通過數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機器學習(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構建,既可以在企業(yè)本地,也可以在云端完成,或著由二者結合來完成。

選擇一個供應商購買他的服務,在公有云中存儲內(nèi)容,對許多工作室來說是一種萬全的方式。目前主要的選擇有Amazon?,Microsoft?和Google?。既然每個供應商的特性和能力互不相同且各有所長,那我們?yōu)槭裁床皇褂枚嘀卦品椒??隨著技術變革,制片廠有選擇更好工具的自由,不用對任何一個供應商從一而終。

Amazon的公有云擁有非常成熟的服務,一個很棒的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng),它同時提供附加功能,用戶可將其作為簽約服務的一部分來使用。Microsoft也有很好的合作伙伴和方法,用戶可將其特別用于媒體與娛樂,比如Avere系統(tǒng)的企業(yè)云NAS,將云存儲和計算連接到基于云的企業(yè)架構中,或AvidTechnologies的音頻和視頻數(shù)字非線性云編輯能力。Google的公有云擁有一套專為媒體娛樂設計的工具,包括分析、翻譯和轉碼等。

隨著云技術的發(fā)展,制片廠不可能只選擇一種公有云。電影產(chǎn)業(yè)要將內(nèi)容貨幣化,最好的方法就是對公有云存儲保持中立的態(tài)度。
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混合的分析方法

技術的進步為媒體與娛樂內(nèi)容的測量分析帶來了有趣的機遇。制作人現(xiàn)在可以將即時反饋和元數(shù)據(jù)合并到內(nèi)容創(chuàng)建過程中,使他們能夠根據(jù)消費者的需要、喜好和/或趨勢來調(diào)整輸出。

公有云也因其巨大的存儲能力、簡易訪問性及相對少的財力投入,得到了制片公司的青睞。用戶可以通過加大計算核心或存儲能力來運行一個作業(yè),并能夠在作業(yè)完成后退出這些資源。在公有云中還有許多特殊的工具套件,制片廠可以將它們作為服務協(xié)議的一部分加以利用。

與此同時,將內(nèi)容存儲到本地使得許多有價值的媒體與娛樂資源更接近PB級別,PB級別的云更容易獲得,相比于公有云這更可行且更經(jīng)濟。如今,對象存儲系統(tǒng)已作為中央媒體知識庫和/或線上檔案得到了廣泛的應用,可更好地管理和控制數(shù)據(jù)分析的可預測性能。與公有云不同,本地存儲解決方案幫助用戶實現(xiàn)了內(nèi)容的移動和存儲—包括文件和對象—而無需支付任何費用。

同樣地,制片廠現(xiàn)在也開始使用混合存儲方法。這樣,他們能夠輕松擴展并對觀眾行為的結果進行分析,從而更好地生成的內(nèi)容,更透徹地理解內(nèi)容是如何在產(chǎn)生過程中移動的。他們還擁有大量的歷史數(shù)據(jù),能夠?qū)︻A測模型進行分析和開發(fā),或通過機器學習,讓他們的攝像機、視頻制作設備甚至可穿戴設備更有效運行。

在企業(yè)內(nèi)部進行本地分析有兩個好處:(1)存儲媒介可用于同一個公司的多個分析作業(yè);(2)制作作業(yè)資源可與類似的、單獨的或組合的生產(chǎn)模型的分析工作流和使用案例相結合,帶來更深遠的效果。
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為什么選擇對象存儲?

為彌補從公有云中不斷分離的內(nèi)容所產(chǎn)生的高昂成本,有一個更經(jīng)濟的方法就是將大部分內(nèi)容存儲在一個高度可伸縮的對象存儲系統(tǒng)中。該架構可存儲如文件或物件(無論其是否是文件)、電影、視頻、音頻、影像、照片之類的內(nèi)容或非結構化數(shù)據(jù)的其它部分。每個存儲的對象都包括元數(shù)據(jù),其可提供與對象和其自身數(shù)據(jù)有關的描述信息。由于是用戶定義元數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析、發(fā)現(xiàn)技術或其它信息可支持大量正在縮放中的電影或視頻,同時可將對象聚集起來,從而有效實現(xiàn)內(nèi)容擴充。元數(shù)據(jù)分析也可以用來分析消費者的偏好。

對象存儲是電影業(yè)前進的方向,因為這些系統(tǒng)可以跨越三個位置復制數(shù)據(jù)(與基于文件的三重鏡像模型類似),而每個位置只需要三分之一的編碼對象。他們還可以使用糾刪碼和數(shù)據(jù)擦除技術在幕后檢測錯誤并自行完成修復,達到19個9的數(shù)據(jù)耐久性。

結語

世界各地的制片公司和制片廠都使用公有云對其獲取到的內(nèi)容進行保護、優(yōu)化、分配和分析,同時也通過公有云解決具體問題。通過公有云和本地PB級對象存儲解決方法開發(fā)混合云方法可幫助推動內(nèi)容的貨幣化,使后期制作團隊能夠使用更新、更好、更先進的工具和技術。這種通過分析、人工智能和機器學習,從獲取的內(nèi)容中提取更多價值和情報的能力也為明天創(chuàng)造了財富—永遠保持內(nèi)容的價值!

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