Présentation
La vidéo à la demande (ou VOD) est un système de distribution multimédia qui permet aux utilisateurs de regarder des contenus vidéo selon leurs propres conditions, sans être soumis à des horaires de diffusion statiques ni dépendre d'appareils de lecture vidéo spécifiques.
La diffusion VOD est différente du streaming en direct. Les éléments VOD reposent sur des contenus vidéo préenregistrés et modifiés avant que l'utilisateur ne puisse les regarder, tandis que le streaming en direct concerne la diffusion en temps réel de contenus vidéo en direct.
Fonctionnement
La vidéo à la demande (ou VOD) est un système de distribution multimédia qui permet aux utilisateurs de regarder des contenus vidéo selon leurs propres conditions, sans être soumis à des horaires de diffusion statiques ni dépendre d'appareils de lecture vidéo spécifiques.
Utilisations courantes
Apprenez à créer un workflow de streaming VOD de bout en bout à l'aide des produits et de l'infrastructure Google Cloud. Le nouveau contenu vidéo est ingéré dans Cloud Storage, transcodé avec l'API Transcoder et diffusé n'importe où dans le monde par Media CDN via un lecteur vidéo compatible HLS/MPEG-DASH.
Apprenez à créer un workflow de streaming VOD de bout en bout à l'aide des produits et de l'infrastructure Google Cloud. Le nouveau contenu vidéo est ingéré dans Cloud Storage, transcodé avec l'API Transcoder et diffusé n'importe où dans le monde par Media CDN via un lecteur vidéo compatible HLS/MPEG-DASH.
L'API Transcoder transcode les fichiers mezzanine vidéo ingérés dans les formats de sortie souhaités, y compris MP4, HLS et MPEG-DASH. Pour chaque vidéo d'entrée, l'API Transcoder fournit des rendus de sortie en fonction de la configuration : en SD (inférieur à 1 280 x 720 pixels), en HD (1 280 x 720 pixels) et en UHD (au-delà de 1 920 x 1 080 et jusqu'à 4 096 x 2 160 pixels). Les vidéos transcodées sont placées dans un bucket Cloud Storage distinct qui sert d'espace de stockage d'origine pour Media CDN.
L'API Transcoder transcode les fichiers mezzanine vidéo ingérés dans les formats de sortie souhaités, y compris MP4, HLS et MPEG-DASH. Pour chaque vidéo d'entrée, l'API Transcoder fournit des rendus de sortie en fonction de la configuration : en SD (inférieur à 1 280 x 720 pixels), en HD (1 280 x 720 pixels) et en UHD (au-delà de 1 920 x 1 080 et jusqu'à 4 096 x 2 160 pixels). Les vidéos transcodées sont placées dans un bucket Cloud Storage distinct qui sert d'espace de stockage d'origine pour Media CDN.
Une fois les fichiers vidéo ingérés dans Cloud Storage, Cloud Functions détecte automatiquement ces nouvelles vidéos dans le bucket et crée le job de transcodage associé. L'API Transcoder convertit les fichiers mezzanine vidéo ingérés dans les formats de sortie souhaités, qu'il s'agisse du format d'encodage H.264 ou encore d'encapsulations de type MP4, HLS et MPEG-DASH. Les fichiers transcodés sont placées dans un bucket Cloud Storage distinct qui sert d'espace de stockage d'origine pour Media CDN.
Une fois les fichiers vidéo ingérés dans Cloud Storage, Cloud Functions détecte automatiquement ces nouvelles vidéos dans le bucket et crée le job de transcodage associé. L'API Transcoder convertit les fichiers mezzanine vidéo ingérés dans les formats de sortie souhaités, qu'il s'agisse du format d'encodage H.264 ou encore d'encapsulations de type MP4, HLS et MPEG-DASH. Les fichiers transcodés sont placées dans un bucket Cloud Storage distinct qui sert d'espace de stockage d'origine pour Media CDN.
L'API Live Stream transcode automatiquement les signaux mezzanine en direct dans des formats adaptés à une diffusion directe auprès des consommateurs, tels que HLS et MPEG-DASH. Commencez par établir un point de terminaison d'entrée, puis créez une ressource de canal qui transcode le flux de contribution en direct SRT ou RTMP en flux de sortie HLS ou DASH. Les flux de sortie créés par l'API Live Stream sont enregistrés dans des buckets Cloud Storage qui peuvent être configurés en tant que backend pour Cloud CDN.
L'API Live Stream transcode automatiquement les signaux mezzanine en direct dans des formats adaptés à une diffusion directe auprès des consommateurs, tels que HLS et MPEG-DASH. Commencez par établir un point de terminaison d'entrée, puis créez une ressource de canal qui transcode le flux de contribution en direct SRT ou RTMP en flux de sortie HLS ou DASH. Les flux de sortie créés par l'API Live Stream sont enregistrés dans des buckets Cloud Storage qui peuvent être configurés en tant que backend pour Cloud CDN.
Insérez des annonces stockées sur des ad servers et décrites par des métadonnées dans vos contenus VOD, afin de facilement mettre en œuvre des stratégies de monétisation VOD. L'API Video Stitcher est compatible avec les formats suivants : Common Media Application Format (CMAF) compatible HTTP Live Streaming (HLS) et Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) pour le streaming standard à débit adaptatif. Une fois appelée, l'API crée une session VOD en spécifiant l'URL de lecture et les informations sur les annonces insérées dans la vidéo.
Insérez des annonces stockées sur des ad servers et décrites par des métadonnées dans vos contenus VOD, afin de facilement mettre en œuvre des stratégies de monétisation VOD. L'API Video Stitcher est compatible avec les formats suivants : Common Media Application Format (CMAF) compatible HTTP Live Streaming (HLS) et Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) pour le streaming standard à débit adaptatif. Une fois appelée, l'API crée une session VOD en spécifiant l'URL de lecture et les informations sur les annonces insérées dans la vidéo.
Comme pour la VOD, l'API Video Stitcher insère de façon dynamique des annonces décrites par des métadonnées et stockées sur des ad servers dans les contenus diffusés en direct. L'API Video Stitcher est compatible avec les formats suivants : Common Media Application Format (CMAF) compatible HTTP Live Streaming (HLS) et Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) pour le streaming standard à débit adaptatif. Une fois appelée, l'API crée une session en direct en spécifiant l'URL de lecture et les informations concernant les annonces insérées dans la vidéo.
Comme pour la VOD, l'API Video Stitcher insère de façon dynamique des annonces décrites par des métadonnées et stockées sur des ad servers dans les contenus diffusés en direct. L'API Video Stitcher est compatible avec les formats suivants : Common Media Application Format (CMAF) compatible HTTP Live Streaming (HLS) et Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) pour le streaming standard à débit adaptatif. Une fois appelée, l'API crée une session en direct en spécifiant l'URL de lecture et les informations concernant les annonces insérées dans la vidéo.
L'API Video Intelligence permet aux développeurs d'intégrer la technologie d'analyse vidéo de Google à leurs applications. Les modèles de machine learning pré-entraînés reconnaissent automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions dans les vidéos stockées et en streaming. L'API REST permet aux utilisateurs d'annoter des vidéos (stockées localement ou dans Cloud Storage) avec des informations contextuelles portant sur l'ensemble de la vidéo, une séquence, un plan ou une image spécifique.
L'API Video Intelligence permet aux développeurs d'intégrer la technologie d'analyse vidéo de Google à leurs applications. Les modèles de machine learning pré-entraînés reconnaissent automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions dans les vidéos stockées et en streaming. L'API REST permet aux utilisateurs d'annoter des vidéos (stockées localement ou dans Cloud Storage) avec des informations contextuelles portant sur l'ensemble de la vidéo, une séquence, un plan ou une image spécifique.
L'API Video Intelligence permet d'analyser les flux en temps réel des médias en direct. Les modèles de machine learning pré-entraînés reconnaissent automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions dans les vidéos stockées et les flux vidéo en direct. L'API REST permet aux utilisateurs d'annoter des vidéos (stockées dans Cloud Storage ou diffusées en direct). Elle est compatible avec les protocoles de diffusion en direct standards, tels que RTSP, RTMP et HLS. Des informations contextuelles sont disponibles pour l'intégralité de la vidéo, une séquence, un plan ou une image spécifique.
L'API Video Intelligence permet d'analyser les flux en temps réel des médias en direct. Les modèles de machine learning pré-entraînés reconnaissent automatiquement un grand nombre d'objets, de lieux et d'actions dans les vidéos stockées et les flux vidéo en direct. L'API REST permet aux utilisateurs d'annoter des vidéos (stockées dans Cloud Storage ou diffusées en direct). Elle est compatible avec les protocoles de diffusion en direct standards, tels que RTSP, RTMP et HLS. Des informations contextuelles sont disponibles pour l'intégralité de la vidéo, une séquence, un plan ou une image spécifique.
