Guía en la Nube para Video Fingerprinting¶
Paquetes NuGet Disponibles para Integración en la Nube¶
Paquete de Integración con MongoDB (Solución Preconstruida)¶
El SDK de Video Fingerprinting proporciona un paquete NuGet listo para usar para la integración con MongoDB:
Paquete: VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB
Versión: 2025.8.7
Propósito: Integración completa con MongoDB con soporte GridFS para almacenamiento de huellas digitales (fingerprints)
Instalación¶
# Package Manager Console
Install-Package VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB -Version 2025.8.7
# .NET CLI
dotnet add package VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB --version 2025.8.7
# PackageReference
<PackageReference Include="VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB" Version="2025.8.7" />
Características Clave¶
El paquete de MongoDB proporciona la clase VideoFingerprintDB con estas capacidades:
- Integración con MongoDB GridFS: Almacenamiento eficiente de grandes datos de huellas digitales
- Soporte Local y en la Nube: Funciona tanto con MongoDB Atlas (nube) como con implementaciones locales de MongoDB
- Operaciones CRUD Completas: Gestión completa de huellas digitales (Crear, Leer, Actualizar, Eliminar)
- Opciones de Conexión Flexibles: Múltiples sobrecargas de constructor para diferentes escenarios de conexión
Uso Básico con MongoDB Atlas¶
using VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB;
// Conectar a MongoDB Atlas (implementación en la nube)
var connectionString = "mongodb+srv://username:password@cluster.mongodb.net/";
var db = new VideoFingerprintDB(connectionString, "fingerprint-database");
// Almacenar una huella digital
var fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync("video.mp4");
await db.AddFingerprintAsync("video-id-123", fingerprint);
// Recuperar una huella digital
var retrieved = await db.GetFingerprintAsync("video-id-123");
// Buscar huellas digitales similares
var searchResults = await db.SearchAsync(fingerprint, threshold: 0.85);
// Eliminar una huella digital
await db.DeleteFingerprintAsync("video-id-123");
Implementación en la Nube con MongoDB Atlas¶
El paquete de MongoDB es particularmente adecuado para implementaciones en la nube utilizando MongoDB Atlas, el servicio de base de datos en la nube totalmente gestionado de MongoDB:
Configuración de MongoDB Atlas¶
- Crear una Cuenta de MongoDB Atlas: Regístrese en cloud.mongodb.com
- Crear un Clúster: Elija su proveedor de nube (AWS, Azure o Google Cloud)
- Configurar Acceso a la Red: Agregue direcciones IP o habilite el acceso desde cualquier lugar
- Crear Usuario de Base de Datos: Configure las credenciales de autenticación
- Obtener Cadena de Conexión: Copie la cadena de conexión desde la descripción general del clúster
Uso Avanzado de MongoDB Atlas¶
using VisioForge.DotNet.VideoFingerPrinting.MongoDB;
using MongoDB.Driver;
public class CloudFingerprintService
{
private readonly VideoFingerprintDB _db;
public CloudFingerprintService(string atlasConnectionString)
{
// Formato de cadena de conexión para Atlas:
// mongodb+srv://username:password@cluster.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority
_db = new VideoFingerprintDB(atlasConnectionString, "production-fingerprints");
}
/// <summary>
/// Procesa y almacena la huella digital de video en MongoDB Atlas
/// </summary>
public async Task<string> ProcessAndStoreVideoAsync(string videoPath, string videoId)
{
// Generar huella digital
var fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(videoPath);
// Almacenar en MongoDB Atlas con metadatos
await _db.AddFingerprintAsync(videoId, fingerprint, new Dictionary<string, object>
{
["uploadDate"] = DateTime.UtcNow,
["videoPath"] = videoPath,
["duration"] = fingerprint.Duration.TotalSeconds,
["resolution"] = $"{fingerprint.Width}x{fingerprint.Height}"
});
return videoId;
}
/// <summary>
/// Búsqueda por lotes de videos similares
/// </summary>
public async Task<List<SearchResult>> FindSimilarVideosAsync(string videoPath, double threshold = 0.8)
{
var searchFingerprint = await VFPAnalyzer.GetSearchFingerprintForVideoFileAsync(videoPath);
var results = await _db.SearchAsync(searchFingerprint, threshold);
return results.Select(r => new SearchResult
{
VideoId = r.Id,
Similarity = r.Similarity,
Metadata = r.Metadata
}).ToList();
}
}
// MongoDB Atlas con agrupación de conexiones y lógica de reintento
public class ResilientMongoDBService
{
private readonly VideoFingerprintDB _db;
private readonly MongoClientSettings _settings;
public ResilientMongoDBService(string atlasConnectionString)
{
// Configurar conexión con reintento y agrupación
_settings = MongoClientSettings.FromConnectionString(atlasConnectionString);
_settings.MaxConnectionPoolSize = 100;
_settings.MinConnectionPoolSize = 10;
_settings.ServerSelectionTimeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
_settings.RetryReads = true;
_settings.RetryWrites = true;
var client = new MongoClient(_settings);
_db = new VideoFingerprintDB(client, "fingerprint-database");
}
}
Características de MongoDB Atlas para Video Fingerprinting¶
- Clústeres Globales: Despliegue huellas digitales en múltiples regiones para baja latencia
- Autoescalado: Escale automáticamente el almacenamiento y el cómputo según la carga
- Atlas Search: Capacidades de búsqueda de texto completo para metadatos
- Change Streams: Notificaciones en tiempo real cuando se agregan/modifican huellas digitales
- Respaldo y Recuperación: Respaldos automatizados con recuperación en un punto en el tiempo
- Seguridad: Cifrado en reposo y en tránsito, listas blancas de IP, AWS PrivateLink
Integración con Azure y AWS (Patrones de Implementación)¶
Nota Importante: A diferencia del paquete de MongoDB, las integraciones de Azure y AWS se proporcionan como patrones de implementación y ejemplos de código que debe adaptar a sus requisitos específicos. Necesitará instalar los SDKs de los proveedores de nube respectivos:
SDKs de Proveedores de Nube Requeridos¶
Para integración con Azure:
# Almacenamiento de Azure
Install-Package Azure.Storage.Blobs
# Funciones de Azure
Install-Package Microsoft.Azure.Functions.Worker
# Identidad de Azure (para identidades gestionadas)
Install-Package Azure.Identity
Para integración con AWS:
# AWS SDK para S3
Install-Package AWSSDK.S3
# AWS Lambda
Install-Package Amazon.Lambda.Core
Install-Package Amazon.Lambda.APIGatewayEvents
# AWS SQS (para procesamiento de colas)
Install-Package AWSSDK.SQS
APIs Principales del SDK para Integración en la Nube¶
El SDK de Video Fingerprinting proporciona estas clases esenciales para todas las implementaciones en la nube:
- VFPAnalyzer (estático) - Genera huellas digitales a partir de archivos de video:
GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(filename, progressCallback)GetSearchFingerprintForVideoFileAsync(filename, progressCallback, cancellationToken)-
SetLicenseKey(licenseKey)- Establecer licencia del SDK -
VFPFingerPrint - Datos de huella digital con serialización:
Save(Stream)- Guardar en cualquier flujo (memoria, archivo, red)Load(Stream)oLoad(byte[])- Cargar desde flujo o bytes-
Perfecto para almacenamiento en la nube (S3, Azure Blob, MongoDB GridFS)
-
VFPFingerprintSource - Especifica la fuente del archivo de video:
- Propiedad
Filename- Ruta al archivo de video -
StartTime,StopTime- Procesar segmentos específicos -
VFPCompare & VFPSearch - Clases estáticas para operaciones:
VFPCompare.Process(),Build(),Compare()VFPSearch.Process(),Build(),Search()
Patrón de Integración en la Nube:
- Descargar video del almacenamiento en la nube a un archivo temporal local
- Procesar con
VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync() - Serializar huella digital con
Save()a un flujo de memoria - Subir datos serializados al almacenamiento en la nube
Nota: El SDK funciona con ARCHIVOS de video, no con flujos. Para videos en la nube, descárguelos primero a un archivo temporal.
Esta guía completa cubre los flujos de trabajo de video fingerprinting basados en la nube, incluyendo la integración preconstruida con MongoDB y patrones de implementación para Azure y AWS, procesamiento serverless, arquitecturas distribuidas y estrategias de optimización de costos.
Descripción General¶
El video fingerprinting basado en la nube ofrece ventajas significativas en escalabilidad, rentabilidad y distribución global. Esta guía cubre patrones de implementación para los principales proveedores de nube y mejores prácticas arquitectónicas.
Beneficios del Fingerprinting Basado en la Nube¶
- Escalabilidad: Procesamiento autoescalable basado en la demanda
- Eficiencia de Costos: Pague solo por los recursos utilizados
- Distribución Global: Procese y almacene huellas digitales cerca de los usuarios
- Servicios Gestionados: Aproveche los servicios nativos de la nube para almacenamiento, colas y procesamiento
- Alta Disponibilidad: Redundancia y conmutación por error integradas
- Sin Mantenimiento: Sin sobrecarga de gestión de infraestructura
Integración con Azure¶
Azure Blob Storage para Almacenamiento de Huellas Digitales¶
Azure Blob Storage proporciona almacenamiento escalable y rentable para archivos de video y huellas digitales.
Configuración de Almacenamiento de Azure¶
using Azure.Storage.Blobs;
using Azure.Storage.Blobs.Models;
using System;
using System.IO;
using System.Threading.Tasks;
using VisioForge.Core.VideoFingerPrinting;
public class AzureFingerprintStorage
{
private readonly BlobServiceClient _blobServiceClient;
private readonly string _containerName;
public AzureFingerprintStorage(string connectionString, string containerName)
{
_blobServiceClient = new BlobServiceClient(connectionString);
_containerName = containerName;
// Asegurar que el contenedor exista
var containerClient = _blobServiceClient.GetBlobContainerClient(_containerName);
containerClient.CreateIfNotExists(PublicAccessType.None);
}
/// <summary>
/// Subir huella digital a Azure Blob Storage
/// </summary>
public async Task<string> UploadFingerprintAsync(
VFPFingerPrint fingerprint,
string videoId,
Dictionary<string, string> metadata = null)
{
var containerClient = _blobServiceClient.GetBlobContainerClient(_containerName);
// Crear estructura jerárquica para organización
string blobName = $"fingerprints/{DateTime.UtcNow:yyyy/MM/dd}/{videoId}.vfp";
var blobClient = containerClient.GetBlobClient(blobName);
// Serializar huella digital a flujo de memoria
using var stream = new MemoryStream();
fingerprint.Save(stream);
stream.Position = 0;
// Establecer metadatos
var blobMetadata = new Dictionary<string, string>
{
["videoId"] = videoId,
["duration"] = fingerprint.Duration.ToString(),
["resolution"] = $"{fingerprint.Width}x{fingerprint.Height}",
["createdUtc"] = DateTime.UtcNow.ToString("O")
};
if (metadata != null)
{
foreach (var kvp in metadata)
{
blobMetadata[kvp.Key] = kvp.Value;
}
}
// Subir con metadatos
var uploadOptions = new BlobUploadOptions
{
Metadata = blobMetadata,
Tags = new Dictionary<string, string>
{
["type"] = "fingerprint",
["version"] = "1.0"
}
};
await blobClient.UploadAsync(stream, uploadOptions);
return blobClient.Uri.ToString();
}
/// <summary>
/// Descargar huella digital desde Azure Blob Storage
/// </summary>
public async Task<VFPFingerPrint> DownloadFingerprintAsync(string blobUri)
{
var blobClient = new BlobClient(new Uri(blobUri));
// Descargar a memoria
var response = await blobClient.DownloadContentAsync();
var bytes = response.Value.Content.ToArray();
// Deserializar huella digital
using var stream = new MemoryStream(bytes);
return VFPFingerPrint.Load(stream);
}
/// <summary>
/// Listar huellas digitales con filtrado opcional
/// </summary>
public async Task<List<FingerprintMetadata>> ListFingerprintsAsync(
string prefix = null,
DateTimeOffset? createdAfter = null)
{
var containerClient = _blobServiceClient.GetBlobContainerClient(_containerName);
var results = new List<FingerprintMetadata>();
// Construir consulta
string query = "type = 'fingerprint'";
await foreach (var blobItem in containerClient.GetBlobsAsync(
prefix: prefix ?? "fingerprints/",
traits: BlobTraits.Metadata | BlobTraits.Tags))
{
if (createdAfter.HasValue &&
blobItem.Properties.CreatedOn < createdAfter.Value)
continue;
results.Add(new FingerprintMetadata
{
Uri = containerClient.GetBlobClient(blobItem.Name).Uri.ToString(),
VideoId = blobItem.Metadata.GetValueOrDefault("videoId"),
Duration = blobItem.Metadata.GetValueOrDefault("duration"),
Resolution = blobItem.Metadata.GetValueOrDefault("resolution"),
CreatedUtc = DateTimeOffset.Parse(
blobItem.Metadata.GetValueOrDefault("createdUtc")),
Size = blobItem.Properties.ContentLength ?? 0
});
}
return results;
}
}
public class FingerprintMetadata
{
public string Uri { get; set; }
public string VideoId { get; set; }
public string Duration { get; set; }
public string Resolution { get; set; }
public DateTimeOffset CreatedUtc { get; set; }
public long Size { get; set; }
}
Implementación de Almacenamiento por Niveles¶
using Azure.Storage.Blobs.Models;
public class TieredFingerprintStorage : AzureFingerprintStorage
{
/// <summary>
/// Mover huellas digitales antiguas al nivel cool/archive para ahorrar costos
/// </summary>
public async Task OptimizeStorageTiersAsync(int hotTierDays = 7, int coolTierDays = 30)
{
var containerClient = _blobServiceClient.GetBlobContainerClient(_containerName);
await foreach (var blobItem in containerClient.GetBlobsAsync(
traits: BlobTraits.Metadata))
{
var age = DateTime.UtcNow - blobItem.Properties.CreatedOn.Value.DateTime;
var blobClient = containerClient.GetBlobClient(blobItem.Name);
AccessTier targetTier;
if (age.TotalDays <= hotTierDays)
{
targetTier = AccessTier.Hot;
}
else if (age.TotalDays <= coolTierDays)
{
targetTier = AccessTier.Cool;
}
else
{
targetTier = AccessTier.Archive;
}
// Solo cambiar si es diferente del nivel actual
if (blobItem.Properties.AccessTier != targetTier.ToString())
{
await blobClient.SetAccessTierAsync(targetTier);
Console.WriteLine($"Moved {blobItem.Name} to {targetTier} tier");
}
}
}
/// <summary>
/// Rehidratar huella digital archivada para acceso
/// </summary>
public async Task<bool> RehydrateFingerprintAsync(string blobUri, AccessTier targetTier = AccessTier.Hot)
{
var blobClient = new BlobClient(new Uri(blobUri));
var properties = await blobClient.GetPropertiesAsync();
if (properties.Value.AccessTier == "Archive")
{
await blobClient.SetAccessTierAsync(targetTier, rehydratePriority: RehydratePriority.High);
// Esperar rehidratación (esto podría tomar horas para prioridad estándar)
while (properties.Value.ArchiveStatus == "rehydrate-pending-to-hot")
{
await Task.Delay(TimeSpan.FromMinutes(1));
properties = await blobClient.GetPropertiesAsync();
}
return true;
}
return false;
}
}
Azure Functions para Procesamiento Serverless¶
Azure Functions proporciona cómputo serverless para procesar videos bajo demanda.
Configuración de Function App¶
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.Azure.Functions.Worker.Http;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using System.Text.Json;
using VisioForge.Core.VideoFingerPrinting;
using VisioForge.Core.Types.X.Sources;
public class FingerprintFunction
{
private readonly ILogger<FingerprintFunction> _logger;
private readonly AzureFingerprintStorage _storage;
public FingerprintFunction(ILogger<FingerprintFunction> logger)
{
_logger = logger;
_storage = new AzureFingerprintStorage(
Environment.GetEnvironmentVariable("AzureStorageConnection"),
"fingerprints"
);
// Inicializar SDK
VFPAnalyzer.SetLicenseKey(Environment.GetEnvironmentVariable("VFP_LICENSE_KEY"));
}
/// <summary>
/// Función activada por HTTP para generación de huellas digitales bajo demanda
/// </summary>
[Function("GenerateFingerprint")]
public async Task<HttpResponseData> GenerateFingerprint(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req)
{
_logger.LogInformation("Processing fingerprint generation request");
// Analizar solicitud
var requestBody = await req.ReadAsStringAsync();
var request = JsonSerializer.Deserialize<FingerprintRequest>(requestBody);
try
{
// Descargar video del almacenamiento blob
var videoPath = await DownloadVideoAsync(request.VideoUri);
// Configurar generación de huella digital
var source = new VFPFingerprintSource(videoPath)
{
CustomResolution = new System.Drawing.Size(640, 480),
FrameRate = request.FrameRate ?? 10
};
if (request.StartTime.HasValue)
source.StartTime = TimeSpan.FromSeconds(request.StartTime.Value);
if (request.StopTime.HasValue)
source.StopTime = TimeSpan.FromSeconds(request.StopTime.Value);
// Generar huella digital
var fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(
source,
errorDelegate: (error) => _logger.LogError($"Fingerprint error: {error}")
);
if (fingerprint != null)
{
// Subir al almacenamiento
var fingerprintUri = await _storage.UploadFingerprintAsync(
fingerprint,
request.VideoId,
new Dictionary<string, string>
{
["sourceVideo"] = request.VideoUri,
["processedBy"] = Environment.MachineName
}
);
// Devolver respuesta de éxito
var response = req.CreateResponse(System.Net.HttpStatusCode.OK);
await response.WriteAsJsonAsync(new FingerprintResponse
{
Success = true,
FingerprintUri = fingerprintUri,
Duration = fingerprint.Duration.TotalSeconds,
ProcessingTime = DateTime.UtcNow.Subtract(request.RequestTime).TotalSeconds
});
return response;
}
throw new Exception("Failed to generate fingerprint");
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, "Error generating fingerprint");
var response = req.CreateResponse(System.Net.HttpStatusCode.InternalServerError);
await response.WriteAsJsonAsync(new FingerprintResponse
{
Success = false,
Error = ex.Message
});
return response;
}
finally
{
// Limpiar archivos temporales
CleanupTempFiles();
}
}
/// <summary>
/// Función activada por cola para procesamiento por lotes
/// </summary>
[Function("ProcessFingerprintQueue")]
public async Task ProcessQueue(
[QueueTrigger("fingerprint-requests")] FingerprintRequest request)
{
_logger.LogInformation($"Processing queued request for video: {request.VideoId}");
try
{
// Lógica de procesamiento similar al activador HTTP
// pero optimizada para procesamiento en segundo plano
// Descargar video
var videoPath = await DownloadVideoAsync(request.VideoUri);
// Generar huella digital con lógica de reintento
VFPFingerPrint fingerprint = null;
int maxRetries = 3;
for (int i = 0; i < maxRetries; i++)
{
try
{
var source = new VFPFingerprintSource(videoPath)
{
CustomResolution = new System.Drawing.Size(640, 480)
};
fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(source);
if (fingerprint != null)
break;
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogWarning($"Attempt {i + 1} failed: {ex.Message}");
if (i == maxRetries - 1)
throw;
await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, i))); // Retroceso exponencial
}
}
// Almacenar huella digital
if (fingerprint != null)
{
await _storage.UploadFingerprintAsync(fingerprint, request.VideoId);
// Enviar notificación de finalización
await NotifyCompletionAsync(request.VideoId, true);
}
}
catch (Exception ex)
{
_logger.LogError(ex, $"Failed to process video {request.VideoId}");
await NotifyCompletionAsync(request.VideoId, false, ex.Message);
throw; // Relanzar para activar políticas de reintento
}
}
private async Task<string> DownloadVideoAsync(string videoUri)
{
// Implementación para descargar video del almacenamiento blob
// Devuelve la ruta local al archivo descargado
var tempPath = Path.Combine(Path.GetTempPath(), $"{Guid.NewGuid()}.mp4");
using var httpClient = new HttpClient();
using var response = await httpClient.GetAsync(videoUri);
using var fileStream = File.Create(tempPath);
await response.Content.CopyToAsync(fileStream);
return tempPath;
}
private void CleanupTempFiles()
{
// Limpiar archivos de video temporales
var tempDir = Path.GetTempPath();
var files = Directory.GetFiles(tempDir, "*.mp4")
.Where(f => File.GetCreationTime(f) < DateTime.Now.AddHours(-1));
foreach (var file in files)
{
try { File.Delete(file); } catch { }
}
}
private async Task NotifyCompletionAsync(string videoId, bool success, string error = null)
{
// Enviar notificación vía Service Bus, Event Grid o webhook
// La implementación depende de su estrategia de notificación
}
}
public class FingerprintRequest
{
public string VideoId { get; set; }
public string VideoUri { get; set; }
public int? FrameRate { get; set; }
public double? StartTime { get; set; }
public double? StopTime { get; set; }
public DateTime RequestTime { get; set; } = DateTime.UtcNow;
}
public class FingerprintResponse
{
public bool Success { get; set; }
public string FingerprintUri { get; set; }
public double Duration { get; set; }
public double ProcessingTime { get; set; }
public string Error { get; set; }
}
Durable Functions para Flujos de Trabajo Complejos¶
using Microsoft.Azure.Functions.Worker;
using Microsoft.DurableTask;
using Microsoft.DurableTask.Client;
public class DurableFingerprintOrchestrator
{
/// <summary>
/// Función orquestadora para flujos de trabajo complejos de fingerprinting
/// </summary>
[Function("FingerprintOrchestrator")]
public static async Task<FingerprintWorkflowResult> RunOrchestrator(
[OrchestrationTrigger] TaskOrchestrationContext context)
{
var input = context.GetInput<FingerprintWorkflowInput>();
var results = new FingerprintWorkflowResult();
try
{
// Paso 1: Validar video
var validation = await context.CallActivityAsync<ValidationResult>(
"ValidateVideo",
input.VideoUri);
if (!validation.IsValid)
{
results.Success = false;
results.Error = validation.Error;
return results;
}
// Paso 2: Dividir video en segmentos para procesamiento paralelo
var segments = await context.CallActivityAsync<List<VideoSegment>>(
"SplitVideo",
new SplitVideoInput
{
VideoUri = input.VideoUri,
SegmentDuration = 300 // 5 minutes
});
// Paso 3: Procesar segmentos en paralelo
var fingerprintTasks = segments.Select(segment =>
context.CallActivityAsync<SegmentFingerprint>(
"GenerateSegmentFingerprint",
segment)
).ToList();
var segmentFingerprints = await Task.WhenAll(fingerprintTasks);
// Paso 4: Fusionar huellas digitales
var mergedFingerprint = await context.CallActivityAsync<string>(
"MergeFingerprints",
segmentFingerprints);
// Paso 5: Almacenar e indexar
var storageResult = await context.CallActivityAsync<StorageResult>(
"StoreAndIndexFingerprint",
new StoreInput
{
FingerprintUri = mergedFingerprint,
VideoId = input.VideoId,
Metadata = input.Metadata
});
results.Success = true;
results.FingerprintUri = storageResult.Uri;
results.ProcessingTime = context.CurrentUtcDateTime.Subtract(
context.GetInput<FingerprintWorkflowInput>().StartTime).TotalSeconds;
}
catch (Exception ex)
{
results.Success = false;
results.Error = ex.Message;
}
return results;
}
/// <summary>
/// Activador HTTP para iniciar orquestación
/// </summary>
[Function("StartFingerprintWorkflow")]
public static async Task<HttpResponseData> StartWorkflow(
[HttpTrigger(AuthorizationLevel.Function, "post")] HttpRequestData req,
[DurableClient] DurableTaskClient client)
{
var input = await req.ReadFromJsonAsync<FingerprintWorkflowInput>();
input.StartTime = DateTime.UtcNow;
// Iniciar orquestación
string instanceId = await client.ScheduleNewOrchestrationInstanceAsync(
"FingerprintOrchestrator",
input);
// Devolver URLs de verificación de estado
var response = req.CreateResponse(System.Net.HttpStatusCode.Accepted);
response.Headers.Add("Location", $"/api/status/{instanceId}");
await response.WriteAsJsonAsync(new
{
instanceId,
statusQueryGetUri = $"/api/status/{instanceId}",
message = "Fingerprint workflow started"
});
return response;
}
}
public class FingerprintWorkflowInput
{
public string VideoId { get; set; }
public string VideoUri { get; set; }
public Dictionary<string, string> Metadata { get; set; }
public DateTime StartTime { get; set; }
}
public class FingerprintWorkflowResult
{
public bool Success { get; set; }
public string FingerprintUri { get; set; }
public double ProcessingTime { get; set; }
public string Error { get; set; }
}
Integración con AWS¶
Patrones de Almacenamiento de Huellas Digitales en AWS S3¶
Amazon S3 proporciona almacenamiento de objetos altamente duradero para huellas digitales y videos.
Implementación de Almacenamiento S3¶
using Amazon.S3;
using Amazon.S3.Model;
using System.Text.Json;
public class S3FingerprintStorage
{
private readonly IAmazonS3 _s3Client;
private readonly string _bucketName;
public S3FingerprintStorage(string region, string bucketName)
{
_s3Client = new AmazonS3Client(Amazon.RegionEndpoint.GetBySystemName(region));
_bucketName = bucketName;
// Asegurar que el bucket exista
EnsureBucketExistsAsync().Wait();
}
private async Task EnsureBucketExistsAsync()
{
try
{
await _s3Client.HeadBucketAsync(new HeadBucketRequest { BucketName = _bucketName });
}
catch (AmazonS3Exception ex) when (ex.StatusCode == System.Net.HttpStatusCode.NotFound)
{
await _s3Client.PutBucketAsync(new PutBucketRequest
{
BucketName = _bucketName,
BucketRegion = S3Region.USEast1
});
// Habilitar versionado para protección de datos
await _s3Client.PutBucketVersioningAsync(new PutBucketVersioningRequest
{
BucketName = _bucketName,
VersioningConfig = new S3BucketVersioningConfig
{
Status = VersionStatus.Enabled
}
});
}
}
/// <summary>
/// Subir huella digital con S3 intelligent tiering
/// </summary>
public async Task<string> UploadFingerprintAsync(
VFPFingerPrint fingerprint,
string videoId,
Dictionary<string, string> metadata = null)
{
// Crear clave S3 con particionado por fecha para mejor organización
string s3Key = $"fingerprints/{DateTime.UtcNow:yyyy/MM/dd}/{videoId}.vfp";
// Serializar huella digital
using var stream = new MemoryStream();
fingerprint.Save(stream);
stream.Position = 0;
var putRequest = new PutObjectRequest
{
BucketName = _bucketName,
Key = s3Key,
InputStream = stream,
ContentType = "application/octet-stream",
StorageClass = S3StorageClass.IntelligentTiering, // Optimización automática de costos
ServerSideEncryptionMethod = ServerSideEncryptionMethod.AES256,
Metadata =
{
["video-id"] = videoId,
["duration"] = fingerprint.Duration.TotalSeconds.ToString(),
["resolution"] = $"{fingerprint.Width}x{fingerprint.Height}",
["created-utc"] = DateTime.UtcNow.ToString("O")
}
};
// Agregar metadatos personalizados
if (metadata != null)
{
foreach (var kvp in metadata)
{
putRequest.Metadata[kvp.Key] = kvp.Value;
}
}
// Agregar etiquetas para gestión del ciclo de vida
putRequest.TagSet = new List<Tag>
{
new Tag { Key = "Type", Value = "Fingerprint" },
new Tag { Key = "Version", Value = "1.0" },
new Tag { Key = "Environment", Value = Environment.GetEnvironmentVariable("ENVIRONMENT") ?? "Production" }
};
var response = await _s3Client.PutObjectAsync(putRequest);
// Devolver URI de S3
return $"s3://{_bucketName}/{s3Key}";
}
/// <summary>
/// Descargar huella digital con soporte de caché
/// </summary>
public async Task<VFPFingerPrint> DownloadFingerprintAsync(string s3Uri, bool useCache = true)
{
// Analizar URI de S3
var uri = new Uri(s3Uri);
string key = uri.AbsolutePath.TrimStart('/');
// Verificar caché local primero
if (useCache)
{
var cached = GetFromCache(key);
if (cached != null)
return cached;
}
var getRequest = new GetObjectRequest
{
BucketName = _bucketName,
Key = key
};
using var response = await _s3Client.GetObjectAsync(getRequest);
using var memoryStream = new MemoryStream();
await response.ResponseStream.CopyToAsync(memoryStream);
memoryStream.Position = 0;
var fingerprint = VFPFingerPrint.Load(memoryStream);
// Agregar a caché
if (useCache)
{
AddToCache(key, fingerprint);
}
return fingerprint;
}
/// <summary>
/// Subida por lotes de huellas digitales con S3 Transfer Utility
/// </summary>
public async Task<List<string>> BatchUploadFingerprintsAsync(
Dictionary<string, VFPFingerPrint> fingerprints)
{
var uploadTasks = new List<Task<string>>();
// Usar S3 Transfer Utility para subidas optimizadas
using var transferUtility = new Amazon.S3.Transfer.TransferUtility(_s3Client);
foreach (var kvp in fingerprints)
{
uploadTasks.Add(Task.Run(async () =>
{
using var stream = new MemoryStream();
kvp.Value.Save(stream);
stream.Position = 0;
var uploadRequest = new Amazon.S3.Transfer.TransferUtilityUploadRequest
{
BucketName = _bucketName,
Key = $"fingerprints/batch/{DateTime.UtcNow:yyyy-MM-dd}/{kvp.Key}.vfp",
InputStream = stream,
StorageClass = S3StorageClass.IntelligentTiering,
PartSize = 5 * 1024 * 1024 // Partes de 5MB para subida multiparte
};
await transferUtility.UploadAsync(uploadRequest);
return $"s3://{_bucketName}/{uploadRequest.Key}";
}));
}
return (await Task.WhenAll(uploadTasks)).ToList();
}
/// <summary>
/// Consultar huellas digitales usando S3 Select
/// </summary>
public async Task<List<FingerprintQueryResult>> QueryFingerprintsAsync(
string sqlExpression)
{
// Primero, crear un inventario de huellas digitales en formato JSON
var listRequest = new ListObjectsV2Request
{
BucketName = _bucketName,
Prefix = "fingerprints/"
};
var objects = new List<S3Object>();
ListObjectsV2Response listResponse;
do
{
listResponse = await _s3Client.ListObjectsV2Async(listRequest);
objects.AddRange(listResponse.S3Objects);
listRequest.ContinuationToken = listResponse.NextContinuationToken;
} while (listResponse.IsTruncated);
// Usar S3 Select para consultas complejas
var selectRequest = new SelectObjectContentRequest
{
BucketName = _bucketName,
Key = "fingerprints/inventory.json", // Asumiendo que mantenemos un inventario
Expression = sqlExpression,
ExpressionType = ExpressionType.SQL,
InputSerialization = new InputSerialization
{
JSON = new JSONInput
{
JsonType = JsonType.Lines
}
},
OutputSerialization = new OutputSerialization
{
JSON = new JSONOutput()
}
};
var results = new List<FingerprintQueryResult>();
try
{
using var selectResponse = await _s3Client.SelectObjectContentAsync(selectRequest);
foreach (var ev in selectResponse.Payload)
{
if (ev is RecordsEvent records)
{
using var reader = new StreamReader(records.Payload);
var json = await reader.ReadToEndAsync();
var result = JsonSerializer.Deserialize<FingerprintQueryResult>(json);
results.Add(result);
}
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"S3 Select query failed: {ex.Message}");
}
return results;
}
private VFPFingerPrint GetFromCache(string key)
{
// Implementar lógica de caché local
// Podría usar MemoryCache, Redis o caché basado en archivos
return null;
}
private void AddToCache(string key, VFPFingerPrint fingerprint)
{
// Implementación de agregar a caché
}
}
public class FingerprintQueryResult
{
public string VideoId { get; set; }
public string S3Uri { get; set; }
public double Duration { get; set; }
public DateTime CreatedUtc { get; set; }
}
Implementación de AWS Lambda¶
AWS Lambda proporciona cómputo serverless para procesar videos a escala.
Configuración de Función Lambda¶
using Amazon.Lambda.Core;
using Amazon.Lambda.SQSEvents;
using Amazon.Lambda.APIGatewayEvents;
using System.Text.Json;
// Atributo de ensamblado para habilitar la función Lambda
[assembly: LambdaSerializer(typeof(Amazon.Lambda.Serialization.SystemTextJson.DefaultLambdaJsonSerializer))]
public class FingerprintLambdaFunction
{
private readonly S3FingerprintStorage _storage;
public FingerprintLambdaFunction()
{
// Inicializar en constructor para reutilización de contenedor Lambda
_storage = new S3FingerprintStorage(
Environment.GetEnvironmentVariable("AWS_REGION"),
Environment.GetEnvironmentVariable("S3_BUCKET")
);
VFPAnalyzer.SetLicenseKey(Environment.GetEnvironmentVariable("VFP_LICENSE_KEY"));
}
/// <summary>
/// Lambda activada por API Gateway para procesamiento síncrono
/// </summary>
public async Task<APIGatewayProxyResponse> HandleApiRequest(
APIGatewayProxyRequest request,
ILambdaContext context)
{
context.Logger.LogLine($"Processing API request: {request.RequestContext.RequestId}");
try
{
var fingerprintRequest = JsonSerializer.Deserialize<FingerprintRequest>(request.Body);
// Procesar con conciencia de tiempo de espera
var cts = new CancellationTokenSource();
cts.CancelAfter(TimeSpan.FromMilliseconds(context.RemainingTime.TotalMilliseconds - 5000)); // Búfer de 5 seg
var result = await ProcessFingerprintAsync(fingerprintRequest, cts.Token);
return new APIGatewayProxyResponse
{
StatusCode = 200,
Headers = new Dictionary<string, string> { ["Content-Type"] = "application/json" },
Body = JsonSerializer.Serialize(result)
};
}
catch (OperationCanceledException)
{
// Lambda está a punto de expirar, devolver resultado parcial
return new APIGatewayProxyResponse
{
StatusCode = 202,
Body = JsonSerializer.Serialize(new { status = "Processing", message = "Request queued for async processing" })
};
}
catch (Exception ex)
{
context.Logger.LogLine($"Error: {ex.Message}");
return new APIGatewayProxyResponse
{
StatusCode = 500,
Body = JsonSerializer.Serialize(new { error = ex.Message })
};
}
}
/// <summary>
/// Lambda activada por SQS para procesamiento por lotes asíncrono
/// </summary>
public async Task HandleSQSBatch(SQSEvent sqsEvent, ILambdaContext context)
{
var tasks = new List<Task>();
foreach (var record in sqsEvent.Records)
{
tasks.Add(ProcessSQSMessageAsync(record, context));
}
await Task.WhenAll(tasks);
}
private async Task ProcessSQSMessageAsync(SQSEvent.SQSMessage message, ILambdaContext context)
{
try
{
var request = JsonSerializer.Deserialize<FingerprintRequest>(message.Body);
context.Logger.LogLine($"Processing video: {request.VideoId}");
// Descargar video de S3
var videoPath = await DownloadFromS3Async(request.VideoUri);
// Los métodos de VFPAnalyzer toman la ruta del archivo y devoluciones de llamada opcionales
var fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(
videoPath,
null); // devolución de llamada de progreso
if (fingerprint != null)
{
// Subir a S3
var fingerprintUri = await _storage.UploadFingerprintAsync(
fingerprint,
request.VideoId,
new Dictionary<string, string>
{
["processed-by"] = context.FunctionName,
["request-id"] = context.RequestId
}
);
// Enviar notificación de éxito
await SendNotificationAsync(request.VideoId, true, fingerprintUri);
}
}
catch (Exception ex)
{
context.Logger.LogLine($"Error processing message: {ex.Message}");
// Verificar si debemos reintentar
var receiveCount = int.Parse(message.Attributes.GetValueOrDefault("ApproximateReceiveCount", "1"));
if (receiveCount >= 3)
{
// Mover a DLQ después de 3 intentos
await SendToDLQAsync(message, ex.Message);
}
else
{
throw; // Relanzar para activar reintento
}
}
}
private async Task<FingerprintResult> ProcessFingerprintAsync(
FingerprintRequest request,
CancellationToken cancellationToken)
{
// Implementación del procesamiento de huellas digitales
// Similar a ejemplos anteriores pero con optimizaciones específicas de Lambda
return new FingerprintResult
{
Success = true,
VideoId = request.VideoId,
FingerprintUri = "s3://bucket/path/to/fingerprint.vfp"
};
}
private async Task<string> DownloadFromS3Async(string s3Uri)
{
// Descargar video al directorio /tmp de Lambda
var tempPath = $"/tmp/{Guid.NewGuid()}.mp4";
// Implementación para descargar desde S3
return tempPath;
}
private async Task SendNotificationAsync(string videoId, bool success, string fingerprintUri)
{
// Enviar notificación SNS o actualizar DynamoDB
}
private async Task SendToDLQAsync(SQSEvent.SQSMessage message, string error)
{
// Enviar a cola de mensajes fallidos para revisión manual
}
}
public class FingerprintResult
{
public bool Success { get; set; }
public string VideoId { get; set; }
public string FingerprintUri { get; set; }
public double ProcessingTime { get; set; }
}
Step Functions para Flujos de Trabajo Complejos¶
// Definición de máquina de estados para AWS Step Functions
public class StepFunctionsWorkflow
{
public static string GetStateMachineDefinition()
{
return @"
{
""Comment"": ""Video fingerprinting workflow with parallel processing"",
""StartAt"": ""ValidateInput"",
""States"": {
""ValidateInput"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:ValidateVideo"",
""Next"": ""CheckVideoSize"",
""Catch"": [{
""ErrorEquals"": [""ValidationError""],
""Next"": ""ValidationFailed""
}]
},
""CheckVideoSize"": {
""Type"": ""Choice"",
""Choices"": [{
""Variable"": ""$.videoSize"",
""NumericGreaterThan"": 1073741824,
""Next"": ""SplitVideo""
}],
""Default"": ""ProcessSingleVideo""
},
""SplitVideo"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:SplitVideo"",
""Next"": ""ProcessSegments""
},
""ProcessSegments"": {
""Type"": ""Map"",
""ItemsPath"": ""$.segments"",
""MaxConcurrency"": 10,
""Iterator"": {
""StartAt"": ""GenerateSegmentFingerprint"",
""States"": {
""GenerateSegmentFingerprint"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:GenerateFingerprint"",
""End"": true
}
}
},
""Next"": ""MergeFingerprints""
},
""MergeFingerprints"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:MergeFingerprints"",
""Next"": ""StoreResult""
},
""ProcessSingleVideo"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:GenerateFingerprint"",
""Next"": ""StoreResult""
},
""StoreResult"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:lambda:us-east-1:123456789:function:StoreFingerprint"",
""Next"": ""SendNotification""
},
""SendNotification"": {
""Type"": ""Task"",
""Resource"": ""arn:aws:sns:us-east-1:123456789:FingerprintComplete"",
""End"": true
},
""ValidationFailed"": {
""Type"": ""Fail"",
""Error"": ""ValidationError"",
""Cause"": ""Input validation failed""
}
}
}";
}
}
Patrones de Procesamiento Distribuido¶
Arquitectura Basada en Colas¶
public class DistributedFingerprintProcessor
{
private readonly IMessageQueue _queue;
private readonly IDistributedCache _cache;
private readonly VFPFingerPrintDB _localDb; // Base de datos local de huellas digitales
// Nota: El SDK proporciona VFPFingerPrintDB para almacenamiento local
/// <summary>
/// Productor - agrega videos a la cola de procesamiento
/// </summary>
public async Task QueueVideoForProcessingAsync(string videoUri, ProcessingPriority priority = ProcessingPriority.Normal)
{
var message = new ProcessingMessage
{
Id = Guid.NewGuid().ToString(),
VideoUri = videoUri,
Priority = priority,
QueuedAt = DateTime.UtcNow,
RetryCount = 0
};
// Agregar a la cola apropiada según la prioridad
string queueName = priority switch
{
ProcessingPriority.High => "fingerprint-high-priority",
ProcessingPriority.Low => "fingerprint-low-priority",
_ => "fingerprint-normal-priority"
};
await _queue.SendMessageAsync(queueName, message);
// Rastrear en caché distribuida
await _cache.SetAsync($"processing:{message.Id}", "queued", TimeSpan.FromHours(24));
}
/// <summary>
/// Consumidor - procesa videos de la cola
/// </summary>
public async Task ProcessQueueAsync(CancellationToken cancellationToken)
{
while (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
try
{
// Obtener mensaje de la cola
var message = await _queue.ReceiveMessageAsync<ProcessingMessage>("fingerprint-normal-priority");
if (message == null)
{
await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(5), cancellationToken);
continue;
}
// Actualizar estado
await _cache.SetAsync($"processing:{message.Content.Id}", "processing");
// Procesar huella digital
var result = await ProcessVideoAsync(message.Content);
if (result.Success)
{
// Marcar como completo
await _queue.DeleteMessageAsync(message);
await _cache.SetAsync($"processing:{message.Content.Id}", "completed");
}
else
{
// Manejar fallo
await HandleFailureAsync(message);
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"Processing error: {ex.Message}");
}
}
}
private async Task<ProcessingResult> ProcessVideoAsync(ProcessingMessage message)
{
try
{
// Descargar video
var videoPath = await DownloadVideoAsync(message.VideoUri);
// Generar huella digital con límites de recursos
using var semaphore = new SemaphoreSlim(1, 1); // Limitar procesamiento concurrente
await semaphore.WaitAsync();
try
{
var fingerprint = await VFPAnalyzer.GetComparingFingerprintForVideoFileAsync(
videoPath,
null); // devolución de llamada de progreso
if (fingerprint != null)
{
// Almacenar huella digital
var uri = await _storage.UploadAsync(fingerprint, message.Id);
return new ProcessingResult
{
Success = true,
FingerprintUri = uri
};
}
}
finally
{
semaphore.Release();
}
}
catch (Exception ex)
{
return new ProcessingResult
{
Success = false,
Error = ex.Message
};
}
return new ProcessingResult { Success = false };
}
}
public enum ProcessingPriority
{
Low,
Normal,
High
}
public class ProcessingMessage
{
public string Id { get; set; }
public string VideoUri { get; set; }
public ProcessingPriority Priority { get; set; }
public DateTime QueuedAt { get; set; }
public int RetryCount { get; set; }
}
Procesamiento Basado en Contenedores con Kubernetes¶
# Despliegue de Kubernetes para procesamiento de huellas digitales
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: fingerprint-processor
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: fingerprint-processor
template:
metadata:
labels:
app: fingerprint-processor
spec:
containers:
- name: processor
image: myregistry/fingerprint-processor:latest
resources:
requests:
memory: "2Gi"
cpu: "1"
limits:
memory: "4Gi"
cpu: "2"
env:
- name: VFP_LICENSE_KEY
valueFrom:
secretKeyRef:
name: vfp-secrets
key: license-key
- name: STORAGE_CONNECTION
valueFrom:
secretKeyRef:
name: storage-secrets
key: connection-string
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: fingerprint-processor-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: fingerprint-processor
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
- type: Resource
resource:
name: memory
target:
type: Utilization
averageUtilization: 80
Estrategias de Optimización de Costos¶
1. Optimización de Almacenamiento¶
public class CostOptimizedStorage
{
/// <summary>
/// Comprimir huellas digitales antes del almacenamiento
/// </summary>
public async Task<byte[]> CompressFingerprintAsync(VFPFingerPrint fingerprint)
{
using var originalStream = new MemoryStream();
fingerprint.Save(originalStream);
using var compressedStream = new MemoryStream();
using (var gzipStream = new System.IO.Compression.GZipStream(
compressedStream,
System.IO.Compression.CompressionLevel.Optimal))
{
await originalStream.CopyToAsync(gzipStream);
}
var compressed = compressedStream.ToArray();
// Registrar relación de compresión
double ratio = (double)compressed.Length / originalStream.Length;
Console.WriteLine($"Compression ratio: {ratio:P2}");
return compressed;
}
/// <summary>
/// Implementar caché inteligente
/// </summary>
public class TieredCache
{
private readonly MemoryCache _l1Cache; // Caché caliente
private readonly IDistributedCache _l2Cache; // Caché tibia (Redis)
private readonly VFPFingerPrintDB _coldStorage; // Base de datos de almacenamiento en frío
public async Task<VFPFingerPrint> GetFingerprintAsync(string id)
{
// Verificar caché L1
if (_l1Cache.TryGetValue(id, out VFPFingerPrint fingerprint))
{
return fingerprint;
}
// Verificar caché L2
var cached = await _l2Cache.GetAsync(id);
if (cached != null)
{
fingerprint = DeserializeFingerprint(cached);
_l1Cache.Set(id, fingerprint, TimeSpan.FromMinutes(5));
return fingerprint;
}
// Obtener del almacenamiento en frío
fingerprint = await _l3Storage.DownloadAsync(id);
// Poblar cachés
await _l2Cache.SetAsync(id, SerializeFingerprint(fingerprint), TimeSpan.FromHours(1));
_l1Cache.Set(id, fingerprint, TimeSpan.FromMinutes(5));
return fingerprint;
}
}
}
2. Optimización de Procesamiento¶
public class ProcessingCostOptimizer
{
/// <summary>
/// Usar instancias spot/preemptible para procesamiento por lotes
/// </summary>
public async Task<bool> ProcessWithSpotInstancesAsync(List<string> videoUris)
{
// Verificar disponibilidad y precios de instancias spot
var spotPrice = await GetCurrentSpotPriceAsync();
var onDemandPrice = await GetOnDemandPriceAsync();
if (spotPrice < onDemandPrice * 0.5) // Umbral de ahorro del 50%
{
// Lanzar instancias spot
await LaunchSpotInstancesAsync(videoUris.Count / 10); // 10 videos por instancia
// Procesar con manejo de interrupciones
return await ProcessWithInterruptionHandlingAsync(videoUris);
}
// Recurrir a bajo demanda o serverless
return await ProcessWithServerlessAsync(videoUris);
}
/// <summary>
/// Procesamiento por lotes para eficiencia
/// </summary>
public async Task BatchProcessAsync(List<string> videoUris, int batchSize = 50)
{
var batches = videoUris
.Select((uri, index) => new { uri, index })
.GroupBy(x => x.index / batchSize)
.Select(g => g.Select(x => x.uri).ToList());
foreach (var batch in batches)
{
// Procesar lote en paralelo
var tasks = batch.Select(uri => Task.Run(() => ProcessVideoAsync(uri)));
await Task.WhenAll(tasks);
// Pequeño retraso entre lotes para evitar limitación
await Task.Delay(TimeSpan.FromSeconds(1));
}
}
/// <summary>
/// Calidad adaptativa basada en requisitos
/// </summary>
public VFPFingerprintSource GetOptimizedSource(
string videoPath,
ProcessingTier tier)
{
// Nota: VFPFingerprintSource es para especificar fuentes de archivos de video
// Procesar video de manera diferente según el nivel antes del fingerprinting
return tier switch
{
ProcessingTier.Economy => new VFPFingerprintSource(videoPath)
{
CustomResolution = new Size(320, 240),
FrameRate = 5,
StopTime = TimeSpan.FromSeconds(30)
},
ProcessingTier.Standard => new VFPFingerprintSource(videoPath)
{
CustomResolution = new Size(640, 480),
FrameRate = 10,
StopTime = TimeSpan.FromSeconds(60)
},
ProcessingTier.Premium => new VFPFingerprintSource(videoPath)
{
CustomResolution = new Size(1280, 720),
FrameRate = 15
},
_ => throw new ArgumentException("Invalid processing tier")
};
}
}
public enum ProcessingTier
{
Economy, // Menor costo, precisión reducida
Standard, // Costo/precisión equilibrados
Premium // Mayor precisión, mayor costo
}
3. Monitoreo de Costos y Alertas¶
// EJEMPLO DE IMPLEMENTACIÓN - Patrón de monitoreo de costos
public class CostMonitor
{
private readonly CloudCostTracker _costTracker;
/// <summary>
/// Rastrear costos por operación
/// </summary>
public async Task<CostReport> TrackOperationCostAsync(
Func<Task> operation,
string operationType)
{
var startTime = DateTime.UtcNow;
var startResources = await GetResourceUsageAsync();
await operation();
var endTime = DateTime.UtcNow;
var endResources = await GetResourceUsageAsync();
var cost = CalculateCost(startResources, endResources, endTime - startTime);
// Registrar en sistema de monitoreo
await _costTracker.LogCostAsync(new CostEntry
{
OperationType = operationType,
Duration = endTime - startTime,
ComputeCost = cost.ComputeCost,
StorageCost = cost.StorageCost,
TransferCost = cost.TransferCost,
TotalCost = cost.TotalCost
});
// Alertar si el costo excede el umbral
if (cost.TotalCost > GetCostThreshold(operationType))
{
await SendCostAlertAsync(operationType, cost);
}
return cost;
}
/// <summary>
/// Optimizar basado en patrones de costos
/// </summary>
public async Task<CostOptimizationRecommendations> AnalyzeCostPatternsAsync(
DateTime startDate,
DateTime endDate)
{
var costs = await _costTracker.GetCostsAsync(startDate, endDate);
var recommendations = new CostOptimizationRecommendations();
// Analizar costos de cómputo
var avgComputeCost = costs.Average(c => c.ComputeCost);
if (avgComputeCost > 100) // Umbral de $100
{
recommendations.Add("Consider using spot instances for batch processing");
recommendations.Add("Implement auto-scaling to reduce idle compute");
}
// Analizar costos de almacenamiento
var totalStorageCost = costs.Sum(c => c.StorageCost);
if (totalStorageCost > 500) // Umbral de $500
{
recommendations.Add("Move older fingerprints to archive storage");
recommendations.Add("Implement compression for fingerprint storage");
recommendations.Add("Review and delete unused fingerprints");
}
// Analizar costos de transferencia
var totalTransferCost = costs.Sum(c => c.TransferCost);
if (totalTransferCost > 200) // Umbral de $200
{
recommendations.Add("Use CDN for frequently accessed fingerprints");
recommendations.Add("Process videos in the same region as storage");
}
return recommendations;
}
}
Ejemplos de Arquitectura Serverless¶
Solución Serverless Completa¶
public class ServerlessFingerprintingArchitecture
{
/// <summary>
/// API Gateway + Lambda + DynamoDB + S3
/// </summary>
public class ServerlessApi
{
// Manejador de endpoint API
public async Task<APIGatewayProxyResponse> HandleRequest(
APIGatewayProxyRequest request,
ILambdaContext context)
{
return request.HttpMethod switch
{
"POST" => await CreateFingerprintAsync(request, context),
"GET" => await GetFingerprintAsync(request, context),
"DELETE" => await DeleteFingerprintAsync(request, context),
_ => new APIGatewayProxyResponse { StatusCode = 405 }
};
}
private async Task<APIGatewayProxyResponse> CreateFingerprintAsync(
APIGatewayProxyRequest request,
ILambdaContext context)
{
var body = JsonSerializer.Deserialize<CreateFingerprintRequest>(request.Body);
// Validar solicitud
if (string.IsNullOrEmpty(body?.VideoUrl))
{
return new APIGatewayProxyResponse
{
StatusCode = 400,
Body = JsonSerializer.Serialize(new { error = "VideoUrl is required" })
};
}
// Generar ID único
var fingerprintId = Guid.NewGuid().ToString();
// Almacenar solicitud en DynamoDB
await StoreRequestAsync(fingerprintId, body);
// Encolar para procesamiento asíncrono
await QueueForProcessingAsync(fingerprintId, body.VideoUrl);
// Devolver respuesta inmediata
return new APIGatewayProxyResponse
{
StatusCode = 202,
Headers = new Dictionary<string, string>
{
["Location"] = $"/fingerprints/{fingerprintId}"
},
Body = JsonSerializer.Serialize(new
{
id = fingerprintId,
status = "processing",
statusUrl = $"/fingerprints/{fingerprintId}/status"
})
};
}
}
/// <summary>
/// Procesamiento impulsado por eventos con Step Functions
/// </summary>
public class EventDrivenProcessor
{
public async Task ProcessS3UploadEvent(S3Event s3Event, ILambdaContext context)
{
foreach (var record in s3Event.Records)
{
if (record.EventName.StartsWith("ObjectCreated"))
{
var bucket = record.S3.Bucket.Name;
var key = record.S3.Object.Key;
// Verificar si es un archivo de video
if (IsVideoFile(key))
{
// Iniciar ejecución de Step Functions
await StartWorkflowAsync(bucket, key);
}
}
}
}
private bool IsVideoFile(string key)
{
var videoExtensions = new[] { ".mp4", ".avi", ".mov", ".mkv", ".wmv" };
return videoExtensions.Any(ext => key.EndsWith(ext, StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
}
}
}
Mejores Prácticas de Seguridad¶
1. Cifrado y Control de Acceso¶
public class SecureFingerprintStorage
{
/// <summary>
/// Cifrar huellas digitales en reposo y en tránsito
/// </summary>
public async Task<string> StoreSecurelyAsync(VFPFingerPrint fingerprint, string videoId)
{
// Cifrar datos de huella digital
var encryptedData = await EncryptDataAsync(fingerprint);
// Almacenar con cifrado
var storageClient = new BlobServiceClient(
new Uri("https://storage.blob.core.windows.net"),
new DefaultAzureCredential()); // Usar identidad gestionada
var blobClient = storageClient
.GetBlobContainerClient("secure-fingerprints")
.GetBlobClient($"{videoId}.vfp.encrypted");
var uploadOptions = new BlobUploadOptions
{
HttpHeaders = new BlobHttpHeaders
{
ContentType = "application/octet-stream"
},
Metadata = new Dictionary<string, string>
{
["encrypted"] = "true",
["algorithm"] = "AES256",
["videoId"] = videoId
}
};
await blobClient.UploadAsync(new BinaryData(encryptedData), uploadOptions);
// Registro de auditoría
await LogAccessAsync("STORE", videoId, "SUCCESS");
return blobClient.Uri.ToString();
}
/// <summary>
/// Implementar control de acceso basado en roles
/// </summary>
public async Task<bool> AuthorizeAccessAsync(string userId, string resource, string action)
{
// Verificar permisos de usuario
var permissions = await GetUserPermissionsAsync(userId);
return action switch
{
"READ" => permissions.Contains("fingerprint:read"),
"WRITE" => permissions.Contains("fingerprint:write"),
"DELETE" => permissions.Contains("fingerprint:delete"),
_ => false
};
}
}
2. Seguridad de Red¶
public class NetworkSecurityConfig
{
/// <summary>
/// Configurar endpoints de VPC para comunicación privada
/// </summary>
public static void ConfigurePrivateEndpoints()
{
// Usar endpoints de VPC para evitar enrutamiento por internet
Environment.SetEnvironmentVariable("AWS_S3_ENDPOINT", "https://s3.vpc-endpoint.amazonaws.com");
Environment.SetEnvironmentVariable("AZURE_STORAGE_ENDPOINT", "https://storage.privatelink.blob.core.windows.net");
}
/// <summary>
/// Implementar limitación de API
/// </summary>
public class ApiThrottling
{
private readonly IMemoryCache _cache;
public async Task<bool> CheckRateLimitAsync(string clientId)
{
var key = $"ratelimit:{clientId}";
var requests = await _cache.GetOrCreateAsync(key, async entry =>
{
entry.AbsoluteExpirationRelativeToNow = TimeSpan.FromMinutes(1);
return 0;
});
if (requests >= 100) // 100 solicitudes por minuto
{
return false;
}
_cache.Set(key, requests + 1);
return true;
}
}
}
Pruebas de Rendimiento¶
Comparación de Proveedores de Nube¶
| Métrica | Azure Functions | AWS Lambda | Google Cloud Run |
|---|---|---|---|
| Inicio en Frío | 1-3 segundos | 1-2 segundos | 2-4 segundos |
| Inicio en Caliente | 100-200ms | 50-100ms | 200-300ms |
| Tiempo Máx. Ejecución | 10 minutos | 15 minutos | 60 minutos |
| Memoria Máx. | 14 GB | 10 GB | 32 GB |
| Costo por Millón de Solicitudes | $0.20 | $0.20 | $0.40 |
| Costo por GB-segundo | $0.000016 | $0.0000166 | $0.0000025 |
| ### Rendimiento de Procesamiento | |||
|
|||
| ## Solución de Problemas en Despliegues en la Nube | |||
| ### Problemas Comunes y Soluciones | |||
| 1. Problemas de Tiempo de Espera en Lambda | |||
| - Aumentar configuración de tiempo de espera | |||
| - Optimizar resolución de video y tasa de cuadros | |||
| - Usar Step Functions para procesos de larga duración | |||
| 2. Errores de Acceso al Almacenamiento | |||
| - Verificar roles y permisos de IAM | |||
| - Verificar conectividad de red y configuración de VPC | |||
| - Asegurar configuración adecuada del SDK | |||
| 3. Sobrecostos | |||
| - Implementar políticas de ciclo de vida adecuadas | |||
| - Usar instancias spot para procesamiento por lotes | |||
| - Monitorear y alertar sobre patrones de uso inusuales | |||
| 4. Degradación del Rendimiento | |||
| - Escalar recursos de cómputo apropiadamente | |||
| - Implementar estrategias de caché | |||
| - Usar CDN para contenido accedido frecuentemente | |||
| ## Resumen | |||
| El video fingerprinting basado en la nube ofrece una escalabilidad y rentabilidad sin precedentes. Puntos clave: | |||
| - Elija el servicio correcto: Serverless para cargas variables, contenedores para procesamiento consistente | |||
| - Optimice costos: Use almacenamiento por niveles, instancias spot y caché inteligente | |||
| - Garantice la seguridad: Cifre datos, use identidades gestionadas, implemente controles de acceso | |||
| - Monitoree el rendimiento: Rastree costos, configure alertas y optimice continuamente | |||
| - Planifique para la escala: Diseñe para procesamiento distribuido desde el inicio | |||
| ## Próximos Pasos | |||
| - Explore Integración de Base de Datos para almacenar huellas digitales | |||
| ## Recursos Adicionales | |||
| - Documentación de Azure Functions | |||
| - Documentación de AWS Lambda | |||
| - Mejores Prácticas de Almacenamiento en la Nube | |||
| - Patrones de Arquitectura Serverless |