Arc에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer 사용해 보기

Arc 에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer는 에지 디바이스에서 비디오 및 오디오 분석을 실행하는 Azure Arc 확장 지원 서비스입니다. 이 솔루션은 Azure Arc 지원 Kubernetes에서 실행되도록 설계되었으며 MP4 및 기타 일반적인 형식을 비롯한 많은 비디오 형식을 지원합니다. 모든 기본 오디오 관련 모델에서 여러 언어를 지원합니다. 하나의 Video Indexer 리소스가 하나의 확장에 매핑된다고 가정합니다.

이 문서에서는 현재 인프라에서 Video Indexer를 Arc 확장으로 사용하도록 설정하는 데 필요한 단계를 안내합니다.

배포 예제

다음은 Azure Arc에서 실행되는 Azure AI Video Indexer를 보여 주는 블록 다이어그램입니다. 다음 세 가지 유형이 있습니다.

1. 스토어 유형 A는 비전 및 오디오 사전 설정을 모두 사용합니다.
2. 저장소 유형 B는 비전 사전 설정만 사용합니다. 사용자 지정 모델도 있습니다. Arc에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer에서 사용자 지정 모델을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Bring Your Own AI 모델을 참조하세요.
3. Store C는 오디오 사전 설정만 사용합니다.

확장은 각 에지 디바이스에 저장되며 각 디바이스는 Azure Arc 및 클라우드와 인터페이스하는 단일 AI Video Indexer 계정과 연결됩니다.

필수 조건

Important

Azure AI Video Indexer 확장을 성공적으로 배포하려면 Azure 구독 ID가 미리 승인되어야 합니다. 먼저 이 양식을 사용하여 등록해야 합니다.

• Azure 리소스를 만들기 위한 권한이 있는 Azure 구독을 만듭니다.
• Azure AI Video Indexer 계정을 만듭니다. Video Indexer 계정 만들기 자습서를 사용합니다.
• Arc 지원 Kubernetes 클러스터를 만듭니다.
• 예제 비디오를 다운로드합니다.

Video Indexer 확장을 사용하려면 DNS 이름 또는 IP일 수 있는 외부 연결 엔드포인트가 있어야 합니다. 엔드포인트는 보안 전송 프로토콜(https:\\)로 설정해야 하며 확장 API 엔드포인트로 사용되며 형식이 지정됩니다 https:\\{endpointUri}/swagger/index.html. 또한 Video Indexer 웹 포털에서 확장과 통신하는 데 사용됩니다. 수신 컨트롤을 사용하여 엔드포인트를 관리하는 것이 좋습니다.

참고 항목

엔드포인트에 공개적으로 액세스할 수 없는 경우 웹 포털에서 확장에 대한 작업을 수행할 수 없습니다.

Important

AKS 클러스터에는 Video Indexer 확장이 미국 동부 지역에 있어야 합니다.

이 빠른 시작의 최소 하드웨어 요구 사항

이 빠른 시작은 실행 중인 확장을 볼 수 있도록 설계되었으므로 테스트 환경에서 작업할 수 있도록 더 작은 리소스 크기가 선택되었습니다. 이 빠른 시작의 경우 최소 하드웨어 요구 사항은 다음과 같습니다.

• CPU: 16코어
• 메모리: 16GB

프로덕션 환경의 최소 하드웨어 요구 사항은 개요 문서의 최소 하드웨어 요구 사항을 참조하세요.

최소 소프트웨어 요구 사항

구성 요소	최소 요구 사항
운영 체제	Ubuntu 22.04 LTS 또는 Linux 호환 OS
Kubernetes	1.26
Azure CLI	2.48.0

매개 변수 정의

매개 변수	기본값	설명
release-namespace	예	확장이 설치된 Kubernetes 네임스페이스
cluster-name		Kubernetes Azure Arc 인스턴스 이름
resource-group		Kubernetes Azure Arc 리소스 그룹 이름
version	예	Video Indexer 확장 버전, 최신 버전에 대해 비워 둡니다.
speech.endpointUri		Speech Service URL 엔드포인트(링크)
speech.secret		Speech Instance 비밀(링크)
translate.endpointUri		Translation Service URL 엔드포인트(링크)
translate.secret		번역 서비스 비밀(링크)
ocr.endpointUri		OCR 서비스 URL 엔드포인트(링크)
ocr.secret		OCR 서비스 비밀(링크)
videoIndexer.accountId		Video Indexer 계정 ID
videoIndexer.endpointUri		확장 외부 엔드포인트로 사용할 Dns 이름 또는 IP입니다.

배포 준비

배포하는 동안 스크립트는 환경별 값을 요청합니다. 스크립트에서 요청할 때 복사하여 붙여넣을 수 있도록 이러한 값을 준비합니다.

질문	값	세부 정보
배포하는 동안 Video Indexer 계정 ID란?	GUID	Video Indexer 계정 ID
배포하는 동안 Azure 구독 ID란?	GUID	Azure 구독 ID
배포하는 동안 Video Indexer 리소스 그룹의 이름은 무엇인가요?	string	Video Indexer 계정의 리소스 그룹 이름
배포하는 동안 Video Indexer 계정의 이름은 무엇인가요?	string	Video Indexer 계정 이름

Azure Portal에 배포

1. Azure Portal에서 Azure Arc 연결된 클러스터로 이동합니다.
2. 메뉴에서 확장>+ Azure AI Video Indexer Arc 확장 추가>를 선택합니다.
3. 만들기를 실행합니다. AI Video Indexer 확장 만들기 화면이 나타납니다.
4. 인스턴스 세부 정보에서 확장을 구성합니다.
   1. 확장에 대한 구독 및 리소스 그룹을 선택합니다.
   2. 지역 및 연결된 k8 클러스터를 선택합니다.
   3. 확장의 이름을 입력합니다.
   4. 확장이 연결될 Azure AI Video Indexer 계정을 선택합니다.
   5. API 엔드포인트로 사용할 IP 또는 DNS 이름인 클러스터 엔드포인트를 입력합니다.
   6. Kubernetes 배포에서 지원하는 확장에 사용할 스토리지 클래스 를 제공합니다. 예를 들어 AKS를 사용하는 경우 사용할 수 있습니다 azurefile-cli. AKS에서 지원하는 미리 정의된 스토리지 등급에 대한 자세한 내용은 AKS의 스토리지 등급을 참조하세요. 다른 Kubernetes 배포를 사용하는 경우 지원되는 미리 정의된 저장소 클래스 또는 자체 제공 방법은 Kubernetes 배포 설명서를 참조하세요.
5. 검토 + 만들기를 선택한 다음, 만들기를 선택합니다.

수동 배포

수동 배포

다음 단계에 따라 Arc K8S 지원 클러스터에 Video Indexer Arc 확장을 배포합니다. 시작하기 전에 유의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

• 스토리지 클래스 - Video Indexer 확장을 사용하려면 Kubernetes 클러스터에서 스토리지 볼륨을 사용할 수 있어야 합니다. 스토리지 클래스는 지원 ReadWriteMany해야 합니다. 인덱싱 프로세스는 IO 집약적이므로 스토리지 볼륨의 IOPS(초당 입력/출력 작업)는 프로세스 기간에 상당한 영향을 미칩니다.
• 관리형 AI 리소스 - Microsoft 테넌트에 일부 Azure AI 리소스(번역기, Transcription 및 OCR)가 만들어집니다. 이러한 리소스는 구독에만 해당하며 종량제 모델 아래에 있습니다. 구독에 AI Video Indexer Arc 지원 리소스가 이미 있는 경우 기존 Azure AI 리소스와 연결됩니다.

1단계 - Azure Arc Kubernetes 클러스터 만들기 및 클러스터에 연결

참고 항목

다음 명령은 Kubernetes 클러스터가 있고 ./kube/config 파일의 현재 컨텍스트가 이를 가리킨다고 가정합니다.

다음 명령을 실행하여 클러스터에 연결합니다. 이 명령은 클러스터에 Azure Arc 에이전트를 배포하고 Helm v. 3.6.3을 배포 컴퓨터의 .azure 폴더에 설치합니다. 이 Helm 3 설치는 Azure Arc에만 사용되며 컴퓨터에서 이전에 설치된 Helm 버전을 제거하거나 변경하지 않습니다.

az connectedk8s connect --name myAKSCluster --resource-group myResourceGroup

팁

이 프로세스의 전체 연습을 위해 클러스터를 Azure Docs의 Azure Arc에 연결하는 방법을 설명합니다.

2단계 - Azure Arc Video Indexer 확장 만들기

az k8s-extension create --name videoindexer \
    --extension-type Microsoft.videoindexer \
    --scope cluster \
    --release-namespace ${namespace} \
    --cluster-name ${connectedClusterName} \
    --resource-group ${connectedClusterRg} \
    --cluster-type connectedClusters \
    --version ${version} \
    --auto-upgrade-minor-version false \
    --config-protected-settings "speech.endpointUri=${speechUri}" \
    --config-protected-settings "speech.secret=${speechSecret}" \
    --config-protected-settings "translate.endpointUri=${translateUri}" \
    --config-protected-settings "translate.secret=${translateSecret}" \
    --config-protected-settings "ocr.endpointUri=$($csResourcesData.ocrCognitiveServicesEndpoint)" `
    --config-protected-settings "ocr.secret=$($csResourcesData.ocrCognitiveServicesPrimaryKey)" `
    --config "videoIndexer.accountId=${viAccountId}" \
    --config "frontend.endpointUri=${dnsName}" \
    --config "storage.storageClass=azurefile-csi"

3단계 - 리소스 키 만들기 및 가져오기

AI 리소스 키 만들기

$Subscription="<your subscription ID>"
$ResourceGroup="<your resource group name"
$AccountName="<your account name>"

az rest --method post --verbose --uri https://management.azure.com/subscriptions/${Subscription}/resourceGroups/${ResourceGroup}/providers/Microsoft.VideoIndexer/accounts/${AccountName}/CreateExtensionDependencies?api-version=2023-06-02-preview

요청에 대한 응답이 "수락됨"(202)이면 리소스가 현재 생성되고 있음을 의미합니다. 이러한 리소스의 프로비전 상태를 추적하려면 이전 호출의 응답에서 반환된 위치 헤더를 폴링할 수 있습니다. 일반적으로 이 프로세스는 약 1분 동안 대기해야 합니다.

"conflict" 형식(409)의 응답은 구독에 대한 리소스가 이미 존재한다는 것을 의미하며 get 명령을 사용하여 키를 검색합니다.

AI 리소스 키 가져오기

$Subscription="<your subscription ID>"
$ResourceGroup="<your resource group name"
$AccountName="<your account name>" 

az rest --method post --uri  https://management.azure.com/subscriptions/${Subscription}/resourceGroups/${ResourceGroup}/providers/Microsoft.VideoIndexer/accounts/${AccountName}/ListExtensionDependenciesData?api-version=2023-06-02-preview

응답 형식:

{
    "speechCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "speechCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "translatorCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "translatorCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "speechCognitiveServicesEndpoint": "<uri>",
    "translatorCognitiveServicesEndpoint": "<uri>",
    "ocrCognitiveServicesPrimaryKey": "<key>",
    "ocrCognitiveServicesSecondaryKey": "<key>",
    "ocrCognitiveServicesEndpoint": "<uri>"
}

선택적 구성

확장 기본 설정은 일반적인 워크로드를 처리하도록 설정됩니다. 특정 경우 다음 매개 변수를 사용하여 리소스 할당을 구성할 수 있습니다.

매개 변수	기본값	설명
AI.nodeSelector	-	AI Pod(음성 및 번역)가 할당된 노드 선택기 레이블
speech.resource.requests.cpu	1	음성 Pod에 대해 요청된 코어 수
speech.resource.requests.mem	2Gi	음성 Pod에 대해 요청된 메모리 용량
speech.resource.limits.cpu	2	음성 Pod의 코어 수를 제한합니다. speech.resource.requests.cpu여야 > 합니다.
speech.resource.limits.mem	3Gi	음성 Pod의 메모리 용량을 제한합니다. speech.resource.requests.mem이어야 > 합니다.
translate.resource.requests.cpu	1	변환 Pod에 대해 요청된 코어 수
translate.resource.requests.mem	16Gi	변환 Pod에 대해 요청된 메모리 용량
translate.resource.limits.cpu	--	변환 Pod의 코어 수를 제한합니다. 는 translate.resource.requests.cpu여야 > 합니다.
translate.resource.limits.mem	--	변환 Pod의 메모리 용량을 제한합니다. 는 translate.resource.requests.mem이어야 > 합니다.
videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu	0.5	웹 API Pod에 대한 코어의 요청 수
videoIndexer.webapi.resources.requests.mem	4Gi	웹 API Pod에 대한 요청 메모리 용량
videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu	1	Web API Pod의 코어 수 제한
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	웹 API Pod의 메모리 용량 제한
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem	6Gi	웹 API Pod의 메모리 용량 제한
storage.storageClass	""	사용할 스토리지 클래스
storage.useExternalPvc	false	는 외부 PVC가 사용되는지 여부를 결정합니다. true이면 VideoIndexer PVC가 설치되지 않습니다.

배포 스크립트 예제

다음은 배포 스크립트 예제입니다.

az k8s-extension create --name videoindexer \
    --extension-type Microsoft.videoindexer \
    .......
    --config AI.nodeSelector."beta\\.kubernetes\\.io/os"=linux
    --config "speech.resource.requests.cpu=500m" \
    --config "speech.resource.requests.mem=2Gi" \
    --config "speech.resource.limits.cpu=1" \
    --config "speech.resource.limits.mem=4Gi" \
    --config "videoIndexer.webapi.resources.requests.mem=4Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.mem=8Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu=1"\ 

4단계 - 배포 확인

kubectl get pods -n video-indexer

확장 업데이트

다음 명령을 사용하여 필요한 경우 다른 버전 또는 다른 구성 매개 변수로 확장을 업데이트할 수 있습니다. 클러스터 이름 및 리소스 그룹 이름을 지정해야 합니다.

az k8s-extension update --name videoindexer \
    --cluster-name ${connectedClusterName} \
    --resource-group ${connectedClusterRg} \
    --cluster-type connectedClusters \
    --version ${version} \                        

ARM 또는 Bicep을 사용하여 배포

ARM 템플릿 및 Bicep을 사용하여 Arc에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer를 배포할 수 있습니다. 자세한 지침은 샘플 리포지토리 추가 정보를 참조하세요.

예제

Video Indexer 확장을 사용하여 Arc 지원 AKS 클러스터를 배포하는 샘플 스크립트