NVR Merger

Сервис для создания склеек видео различных форматов

Принцип работы

При запуске сервис подключается к очереди RabbitMQ. Он начинает слушать канал очереди 'on_merge'. По этому каналу в него поступает информация, необходимая для склейки. Когда сообщение прочитывается, создается класс Merger, который нужен для выполнения дальнейшей работы. В нём происходит идентификация видео, требуемых для склейки, их загрузка. После загрузки необходимых видео начинается работа по монтажу итогового видео: обрезание, конкатенация, склеевание. После монтажа происходит загрузка итогового видео на облачное хранилище. Все оставшиеся в файловой системе видео удаляются. Затем сервис добавляет в исходное сообщение поле со ссылкой на видео в облачном хранилище и посылает это сообщение в очередь 'on_publish'. Дальнейшая обраотка просиходит в модуле https://git.miem.hse.ru/nvr/publisher

Структура

• main.py - главный класс приложения, в нём реализовано взаимодействие с очередями. Этот класс в отдельном треде вызывает функцию, которая начнет главный процесс

• Cообщение для склейки должно содержать следующие поля: organization_id, room_name, start_point, end_point, video_purpose, merge_type, publishing, email

• merge.py - содержит функции создания склейки из входных данных (дата склейки, времена начала и конца, название комнаты etc.). Обработка видеозаписей осуществляется при помощи инструмента FFmpeg.

• calendarAPI.py - содержит функции для взаимодействия с Google Calendar API.

• driveAPI.py - содержит функции для взаимодействия с Google Drive API.

• requirements.txt - список Python-библиотек, необходимых для работы приложения. Получается при помощи команды pip freeze > requirements.txt. Библиотеки устанавливаются в окружение при помощи команды pip install -r requirements.txt.

• Dockerfile - файл конфигурации для Docker-образа приложения. Для сборки используется базовый образ python:3.

• run_docker.sh - shell-скрипт для запуска приложения на сервере. Останавливает и удаляет все предыдущие запущенные образы приложения, собирает новый образ и запускает используя файл окружения .env, который необходимо создать и разместить в директории приложения.

Также в корневой директории проекта должна находится папка creds, содержащая два файла creds.json и tokenDrive.pickle. Эти два файла должны обеспечивать работу с GoogleAPI

• .env - структура файла выглядит следующим образом

RABBITMQ_PASSWORD=
RABBITMQ_NAME=
RABBITMQ_HOST=
RABBITMQ_PORT=
NVR_API_KEY=
TOKEN_PATH=
CREDS_PATH=
LOGURU_LEVEL=

Развертывание на сервере

git clone https://git.miem.hse.ru/nvr/merger.git
#добавление файлов .env, creds/creds.json, creds/tokenDrive.pickle
sudo ./run_docker.sh

Сергей Войлов Даниил Мирталибов