Intelligent Media Management (IMM) を使用すると、ドキュメント、画像、動画など、オブジェクトストレージサービス (OSS) に保存されているマルチメディアデータを効率的に処理できます。一般的なアプリケーションシナリオには、画像アプリケーション、動画アプリケーション、ネットワークドライブなどがあります。
課題
画像アプリケーション
多くの画像アプリケーションは、画像と動画のバックエンドストレージとして OSS を使用しています。ビジネスの拡大をサポートし、規制およびコンプライアンス要件を満たすために、画像アプリケーションでは、ポルノ検出、ラベル検出、顔検出、光学式文字認識 (OCR) などの、人工知能 (AI) による画像分析機能の統合が必要になる場合があります。
ほとんどの場合、画像アプリケーション企業は、画像アプリケーションサーバーにさまざまなサービスプロバイダーの AI 駆動型分析機能を装備し、分析機能を使用して収集されたメタデータをアプリケーションデータベースに保存して、効率的なデータ取得を実現しています。このソリューションには、次の欠点があります。
互換性のない API 操作
AI 駆動型分析機能は複数のクラウドプロバイダーから提供されているため、API の互換性が大きな懸念事項となります。
リソースの浪費
同じ画像が複数回要求されたり、外部ネットワークに送信されたりする可能性があり、帯域幅リソースが浪費されます。
既存のデータを分析するための費用対効果の高いソリューションがない
同期処理機能は高価です。画像アプリケーション企業は、既存のデータの費用対効果の高い分析と、コスト最適化のための非同期 API 操作を期待しています。たとえば、画像アプリケーション企業は、特定の OSS バケット内の既存のすべての画像に費用対効果の高いラベル付けを行うことを望んでいます。
ネットワークドライブ
ネットワークドライブアプリケーションでは、ログイン、ディレクトリ管理、OSS への直接アップロード、AI 駆動型データ処理などの機能が必要になる場合があります。次の図は、OSS をバックエンドストレージとして使用するサンプルネットワークドライブアプリケーションのアーキテクチャを示しています。
ほとんどの場合、メタデータ管理機能は、ネットワークドライブアプリケーションでのデータ管理を容易にするために使用されます。ただし、メタデータ管理機能の開発は困難で費用がかかる場合があります。たとえば、AI 駆動型処理シナリオでは、メタデータストレージ形式とデータベースエラー処理が必要です。このソリューションには、次の欠点があります。
要求の厳しいメタデータテーブル設計
メタデータのカテゴリが異なると、異なるテーブルスキーマが必要になります。メタデータテーブルの設計には、十分なスキルと労力が必要です。
困難な多次元メタデータ管理
複雑なクエリをサポートするには、さまざまなメタデータカテゴリを組み合わせる必要があります。この目的のために効率的なメタデータ管理メカニズムを設計することは困難な場合があります。
困難なメタデータ整合性管理
例外からのメタデータの復旧は、システムレベルの課題です。
IMM のメリット
IMM は、特定のシナリオでのデータ分析と処理の要件を満たし、デバイスとクラウドの統合を実装するために、一貫した標準に基づく AI 駆動型分析機能を使用して大量のデータを効率的に処理するように設計されています。次の図は、IMM の主なメリットを示しています。
IMM は、次のメリットを提供します。
シームレスなデータ統合
IMM を OSS に接続して、クラウド内のデータの自動処理と分析を有効にすることができます。
豊富なデータ処理機能
IMM を使用すると、高度な認識機能と処理機能をアプリケーションに簡単に統合できます。
簡素化された運用管理
IMM は、より合理化された運用管理のためのサーバーレス機能を提供します。
シナリオベースのデータ処理ソリューション
IMM を使用すると、アプリケーションシナリオに適したメタデータ管理機能を迅速に構築できます。