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On demand Cloud-based video rendering

Ermete Cinelli

On demand Cloud-based video rendering.

Rel. Giovanni Malnati. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022

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Abstract:

I social media hanno cambiato completamente il nostro modo di comunicare. Nel corso di questa rivoluzione, i contenuti multimediali, e nello specifico i video, hanno assunto un ruolo cardinale nelle strategie divulgative. Alla luce di questa analisi, diventa sempre più importante, per le aziende del settore, avere dei meccanismi di rendering efficienti, performanti e sostenibili, al fine di rispondere in maniera adeguata a tale fenomeno, scalando opportunamente e mantenendo inalterate le prestazioni. Questa esigenza viene analizzata nella presente Tesi di Laurea Magistrale, che ha lo scopo di progettare un’infrastruttura Cloud based per il rendering on demand di video attraverso Adobe After Effects. Vengono mostrate inizialmente le diverse tecnologie Cloud Native studiate nel corso dell’analisi del problema. Si arriva poi alla presentazione dell’architettura, alla storia e all’evoluzione della stessa, con i diversi adattamenti dovuti ai limiti della versione Azure di Kubernetes. Sul piano tecnologico la soluzione prevede l’utilizzo di strumenti come Kubernetes e KubeMQ, tra gli altri, appartenenti al progetto CNCF Cloud Native Landscape. Vengono quindi analizzati i vantaggi che queste soluzioni, pensate per il Cloud, portano rispetto ad altre soluzioni, nate per ambienti non Cloud, che stanno cercando di adattarsi per muoversi in questa direzione. Altro aspetto fondamentale nella realizzazione di un progetto, ed analizzato nell’elaborato, è quello relativo al monitoring e all’importanza dell’analisi del sistema pensato ed implementato, al fine di capire in quali punti e come intervenire per riuscire a migliorare un’infrastruttura. Segue infine l’analisi dei costi, con la presentazione di diverse opzioni, tra cui il cliente può scegliere, al fine di avere il giusto compromesso tra le performance e l’esborso di denaro previsto.

Relatori: Giovanni Malnati
Anno accademico: 2021/22
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 100
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Aziende collaboratrici: TonicMInds Srl
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22614
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