FFmpeg被广泛应用于音/视频流处理领域。对于简单需求我们可以直接运行FFmpeg进制程序命令可以完成。但是对于定制性的功能,则需要熟悉系统代码设计框架,进行二次开发文本讨论的是在AWS无服务架构的Lambda上,如何通过自定义部署线下编译的FFmpeg二进制程序。

1 确定Lambda运行时环境

Lambda运行时决定了其运行的CPU架构、操作系统辅助软件不同语言的运行时环境不同相同语言不同版本的运行时不同,所以这步的确认非常重要,否则会造成FFmpeg与Lambda兼容问题。下面是从AWS官方摘录了运行时信息,仅供参考

1.1 Lambda系统镜像内核版本

系统 镜像 Linux 内核
Amazon Linux 镜像amzn-ami-hvm-2018.03.0.20181129-x86_64-gp2 4.14
Amazon Linux 2 自定义 4.14

1.2 运行时

1.2.1 Python

Python 运行时 标识符 AWS Python软件工具包 操作系统 架构
Python 3.9 python3.9 boto3-1.20.32 botocore-1.23.32 Amazon Linux 2 x86_64,arm64
Python 3.8 python3.8 boto3-1.20.32 botocore-1.23.32 Amazon Linux 2 x86_64,arm64
Python 3.7 python3.7 boto3-1.20.32 botocore-1.23.32 Amazon Linux x86_64
Python 3.6 python3.6 boto3-1.20.32 botocore-1.23.32 Amazon Linux x86_64

1.2.2 Java

Java 运行时 标识符 JDK 系统 架构
Java 11 java11 amazoncorretto-11 Amazon Linux 2 x86_64,arm64
Java 8 java8.al2 amazoncorretto-11 Amazon Linux 2 x86_64,arm64
Java 8 java8 amazoncorretto-11 Amazon Linux x86_64

本例使用Python3.9版本,其操作系统是Amazon Linux 2,Linux内核是“4.14”,架构是“x86_64,arm64”。在这两种CPU架构中,我们选择适用面更广的x86_64。如果选择arm64,后续FFmpeg选择,以及Lambda函数运行时也要做出相应调整。

2 环境准备

2.1 创建EC2实例

选择与Lambda系统匹配的的AMI。架构我们选择比较常见的x86。
在这里插入图片描述
使用最低配置的EC2的实例,并创建密钥对。
在这里插入图片描述

3 编译FFmpeg

3.1 连接EC2

我们直接在Web端连接EC2就行了。
在这里插入图片描述

4 编译

编译时间有点长,需要耐心等待

sudo yum install -y autoconf automake bzip2 bzip2-devel cmake freetype-devel gcc gcc-c++ git libtool make pkgconfig zlib-devel
mkdir ~/ffmpeg_sources

cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://www.nasm.us/pub/nasm/releasebuilds/2.15.05/nasm-2.15.05.tar.bz2
tar xjvf nasm-2.15.05.tar.bz2
cd nasm-2.15.05
./autogen.sh
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin"
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
git clone --depth 1 https://github.com/mstorsjo/fdk-aac
cd fdk-aac
autoreconf -fiv
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-shared
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://downloads.sourceforge.net/project/lame/lame/3.100/lame-3.100.tar.gz
tar xzvf lame-3.100.tar.gz
cd lame-3.100
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" --disable-shared --enable-nasm
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://archive.mozilla.org/pub/opus/opus-1.3.1.tar.gz
tar xzvf opus-1.3.1.tar.gz
cd opus-1.3.1
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-shared
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://www.tortall.net/projects/yasm/releases/yasm-1.3.0.tar.gz
tar xzvf yasm-1.3.0.tar.gz
cd yasm-1.3.0
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin"
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
git clone --depth 1 https://chromium.googlesource.com/webm/libvpx.git
cd libvpx
./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --disable-examples --disable-unit-tests --enable-vp9-highbitdepth --as=yasm
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
git clone --branch stable --depth 1 https://code.videolan.org/videolan/x264.git
cd x264
PKG_CONFIG_PATH="$HOME/ffmpeg_build/lib/pkgconfig" ./configure --prefix="$HOME/ffmpeg_build" --bindir="$HOME/bin" --enable-static
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
git clone --branch stable --depth 2 https://bitbucket.org/multicoreware/x265_git
cd ~/ffmpeg_sources/x265_git/build/linux
cmake -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$HOME/ffmpeg_build" -DENABLE_SHARED:bool=off ../../source
make
make install

cd ~/ffmpeg_sources
curl -O -L https://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-snapshot.tar.bz2
tar xjvf ffmpeg-snapshot.tar.bz2
cd ffmpeg
PATH="$HOME/bin:$PATH" PKG_CONFIG_PATH="$HOME/ffmpeg_build/lib/pkgconfig" ./configure 
  --prefix="$HOME/ffmpeg_build" 
  --pkg-config-flags="--static" 
  --extra-cflags="-I$HOME/ffmpeg_build/include" 
  --extra-ldflags="-L$HOME/ffmpeg_build/lib" 
  --extra-libs=-lpthread 
  --extra-libs=-lm 
  --bindir="$HOME/bin" 
  --enable-gpl 
  --enable-libfdk_aac 
  --enable-libfreetype 
  --enable-libmp3lame 
  --enable-libopus 
  --enable-libvpx 
  --enable-libx264 
  --enable-libx265 
  --enable-nonfree
make
make install

5 上传S3存储

5.1 创建S3桶

上述EC2所在的区域创建一个存储桶。同时记录桶的ARN:arn:aws:s3:::lambdalayers-from-ec2。
在这里插入图片描述

5.2 创建IAM策略

使用下面的代码IAM创建一个名为ffmpeg-builderpolicy策略。该策略赋予策略拥有者可以对上述创建的S3桶(arn:aws:s3:::lambdalayers-from-ec2)进行任何操作。(实际这步可以将权限设置的粒度更细,更加严格

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": "s3:*",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::lambda-layers-from-ec2",
                "arn:aws:s3:::lambda-layers-from-ec2/*"
            ]
        }
    ]
}

5.3 创建IAM角色

IAM中创建名为ffmpeg-builder-role的角色,并关联到上一步创建的策略
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.4 EC2关联角色

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5.5 修改策略

下面的策略设置,让桶可以被上述创建的角色访问
在这里插入图片描述

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "AWS": "arn:aws:iam::【AccountID】:role/lambda-ffmpeg-role"
            },
            "Action": "s3:*",
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::lambda-layers-from-ec2",
                "arn:aws:s3:::lambda-layers-from-ec2/*"
            ]
        }
    ]
}

5.6 打包上传

在EC2中执行下面指令,将编译完的FFmpeg上传到之前创建的S3桶中。

zip -j ffmpeg.zip ~/bin/ffmpeg
aws s3 cp ffmpeg.zip --region us-east-1 s3://lambda-layers-from-ec2/

6 创建Lambda的Layer

我们使用上一步上传到S3桶中的地址提交层的内容
在这里插入图片描述

时要选择好与上步构建的FFmpeg相同架构的“x86_64”。由于从Python3.6到Python3.9都支持x86_64架构,所以这个层可以给这些版本的Python使用。
最后注意下,在License处填写http://www.ffmpeg.org/legal.html,以确保许可
在这里插入图片描述

7 测试

7.1 创建Lambda函数

选择适用于上述创建层的运行时环境(Python3.9)和架构(x86_64)
在这里插入图片描述

7.2 附加FFmpeg层

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

7.3 添加测试代码

下面的代码通过查询FFmpeg版本号,以测试上述部署可行性

import subprocess
import shlex

def lambda_handler(event, context):
    if not event:
        return {
            'statusCode': 400,
            'body': json.dumps('event error')
        }
        
    ffmpeg_cmd = "/opt/ffmpeg -version"
    command = shlex.split(ffmpeg_cmd)
    p = subprocess.run(command, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': str(p.stdout, encoding='utf-8')
    }

7.4 运行测试

在这里插入图片描述
可以看到上述部署成功的。

参考文献

原文地址:https://blog.csdn.net/wujiesunlirong/article/details/134803788

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