智能媒体管理产品优势有哪些？

基于阿里云存储的文档、图片、视频等多媒体数据，典型的应用场景有图片应用、网盘应用等，针对目前的架构进行如下场景分析。

场景分析1：图片应用 对于图片应用来说，它首先上传图片、视频到对象存储中；随着业务的不断发展和法规政策的监管需求，会增加鉴黄检测、标签检测、人脸检测、OCR 识别等 AI 分析功能，如下图所示。

图片社区

通常，图片应用会选择采用业务服务器安装不同厂家的 AI 分析能力，通过这些功能得到关键的元数据信息，然后保存到数据库中，从而更好的支撑元数据检索，支撑业务和监管的需求。

场景痛点 采用此方案，会存在如下的痛点：

接口不统一。因为有多厂家的选型，需要考虑不同厂家接口的兼容性。 资源浪费。同一张图片会被多次读取，甚至是传输到外部网络，浪费网络带宽。 无存量数据的低成本批量处理方案。采用厂商的同步处理价格高昂，需要提供存量数据的低成本批量处理方案，接受异步接口返回检测结果（比如针对存量的 OSS Bucket 里面的所有图片，进行打标处理）。 场景分析2：网盘 对于网盘应用来说，通常需要用户登录、目录服务、数据直传 OSS、AI 智能处理等功能。通过后端使用服务器和数据库，其架构如下图所示。

网盘

为了支撑网盘的数据管理，通常需要提供各类元数据管理，特别是在 AI 智能处理场景下，需要定义相关的存储格式，处理数据库的异常，这带来了较大的开发难度。

场景痛点 采用此方案，会存在如下的难点：

元数据表设计难度大。针对不同的元数据，需要分类设计各类表结构存储，有相当的技术门槛。 多维度元数据管理有挑战。需要组合多种元数据，进行关联查询处理，存在设计挑战。 维护元数据的的一致性难题。解决这些元数据在异常场景下的恢复处理，是系统级难题。 智能媒体管理产品优势 针对上述场景痛点的分析，智能媒体管理服务围绕 6 个关键点（海量数据、端云拉通、标准统一、智能分析、场景结合、一键处理）进行设计，从而提供基于场景的 AI 智能处理方案，如下图所示。

痛点

通过针对性的架构设计，使用智能媒体管理存在如下优势：

存储数据无缝贴合。与 OSS 云存储产品直接关联，自动处理云上数据。 丰富数据处理。结合业界优秀的识别、处理能力，为您的应用处理提供丰富的功能支持。 简化运维。提供 Serverless 化服务，无需关心业务运维。 场景化一站式解决方案。面向场景的构建快捷的元数据管理，快速实现应用。