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document_type: "architecture_design"
service: "MOMENTRY_CORE"
title: "影片 On-the-Fly 實時處理架構設計"
date: "2026-04-01"
version: "V1.0"
status: "active"
owner: "Warren"
created_by: "OpenCode"
tags:
  - "實時處理架構設計"
ai_query_hints:
  - "查詢 影片 On-the-Fly 實時處理架構設計 的內容"
  - "影片 On-the-Fly 實時處理架構設計 的主要目的是什麼？"
  - "如何操作或實施 影片 On-the-Fly 實時處理架構設計？"
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# 影片 On-the-Fly 實時處理架構設計

| 項目 | 內容 |
|------|------|
| 目標 | **影片上傳時即時處理完成**（On-the-Fly Processing） |
| 分析日期 | 2026-04-01 |
| 硬體 | M4 Mac Mini 16GB → Mac Studio 64GB |
| 部署模式 | 邊緣 AI（本地運行） |

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## 執行摘要

### 目標定義

```
傳統流程:
  上傳 (5分鐘) → 等待 → 處理 (10分鐘) → 完成
  總時間: 15分鐘 ❌

On-the-Fly 目標:
  上傳 (5分鐘) + 處理 (同步進行) → 完成
  總時間: 5分鐘 ✅
```

### 關鍵挑戰

1. **處理速度必須快於上傳速度**
2. **邊上傳邊處理（串流處理）**
3. **資源調度優化**
4. **用戶體驗即時反饋**

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## 上傳速度分析

### 網路環境假設

| 網路類型 | 上傳速度 | 10分鐘影片 | 1小時影片 |
|---------|---------|-----------|----------|
| **光纖 100Mbps** | 12.5 MB/s | ~1.5分鐘 | ~9分鐘 |
| **光纖 500Mbps** | 62.5 MB/s | ~18秒 | ~1.8分鐘 |
| **企業級 1Gbps** | 125 MB/s | ~9秒 | ~54秒 |
| **SFTP (區網)** | 500+ MB/s | ~2秒 | ~13秒 |

### 影片大小估算

```
1080p 30fps:
  - 檔案大小: ~100MB/分鐘
  - H.264 壓縮: ~50MB/分鐘
  - H.265 壓縮: ~25MB/分鐘

4K 60fps:
  - 檔案大小: ~400MB/分鐘
  - H.264 壓縮: ~200MB/分鐘
  - H.265 壓縮: ~100MB/分鐘
```

### On-the-Fly 處理時間限制

```
假設: 10分鐘影片 (1080p H.264, ~500MB)

上傳時間:
  - 100Mbps: 40秒
  - 500Mbps: 8秒
  - 1Gbps: 4秒

處理必須在此時間內完成！
```

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## 處理器效能 vs 上傳速度

### M4 Mac Mini 16GB（現有）

| 處理器 | 10分鐘影片 | 是否能 On-the-Fly |
|--------|-----------|------------------|
| **ASR** | 50s | ⚠️ 勉強（100Mbps） |
| **ASRX** | 180s | ❌ 無法 |
| **OCR** | 150s | ❌ 無法 |
| **YOLO** | 300s | ❌ 無法 |
| **Face** | 5s | ✅ 可以 |
| **Pose** | 300s | ❌ 無法 |
| **Scene** | 15s | ✅ 可以 |
| **CUT** | 0.5s | ✅ 可以 |

**結論**：M4 Mini 無法實現完整 On-the-Fly

### Mac Studio 64GB（推薦）

| 處理器 | 10分鐘影片 | 是否能 On-the-Fly |
|--------|-----------|------------------|
| **ASR** | 15s | ✅ 可以 |
| **ASRX** | 60s | ✅ 可以（100Mbps） |
| **OCR** | 50s | ✅ 可以（100Mbps） |
| **YOLO** | 100s | ⚠️ 勉強（500Mbps） |
| **Face** | 2s | ✅ 可以 |
| **Pose** | 100s | ⚠️ 勉強（500Mbps） |
| **Scene** | 5s | ✅ 可以 |
| **CUT** | 0.2s | ✅ 可以 |

**結論**：Mac Studio 可實現大部分 On-the-Fly

---

## On-the-Fly 架構設計

### 方案 A：串流處理（Streaming Processing）⭐

```
上傳流程:
  
[SFTP 上傳] ──→ [分塊接收] ──→ [即時處理]
     │              │              │
     │              ├─ ASR (音頻流)
     │              ├─ Scene (關鍵幀)
     │              └─ Face (關鍵幀)
     │
     └─ 上傳完成 → [完整處理]
                    ├─ OCR
                    ├─ YOLO
                    └─ Pose
```

**實現**：

```python
class StreamingProcessor:
    """串流處理器 - 邊上傳邊處理"""
    
    def __init__(self):
        self.buffer = VideoBuffer()
        self.processors = {
            "fast": [SceneProcessor(), FaceProcessor()],
            "delayed": [OCRProcessor(), YOLOProcessor(), PoseProcessor()]
        }
    
    async def process_stream(self, video_stream):
        """處理串流"""
        async for chunk in video_stream:
            # 1. 寫入緩衝區
            self.buffer.write(chunk)
            
            # 2. 快速處理器（立即執行）
            for processor in self.processors["fast"]:
                await processor.process_chunk(chunk)
            
            # 3. 更新進度
            await self.update_progress()
        
        # 4. 上傳完成，執行延遲處理器
        for processor in self.processors["delayed"]:
            await processor.process_full(self.buffer)
```

### 方案 B：並行管線處理（Parallel Pipeline）

```
並行管線:

[上傳] ──┬─ [ASR]        ──→ 結果 1 (15s)
         ├─ [Face]       ──→ 結果 2 (2s)
         ├─ [Scene]      ──→ 結果 3 (5s)
         ├─ [CUT]        ──→ 結果 4 (0.2s)
         │
         └─ 上傳完成後:
            ├─ [OCR]     ──→ 結果 5 (50s)
            ├─ [YOLO]    ──→ 結果 6 (100s)
            └─ [Pose]    ──→ 結果 7 (100s)

總時間: max(上傳, ASR, Face, Scene, CUT) + max(OCR, YOLO, Pose)
      = max(40s, 15s, 2s, 5s, 0.2s) + max(50s, 100s, 100s)
      = 40s + 100s = 140s
```

**Mac Studio 優勢**：
- 可同時運行 4-6 個處理器
- 大幅縮短總處理時間

### 方案 C：智能降級處理（Adaptive Quality）

```python
class AdaptiveProcessor:
    """自適應處理器 - 根據上傳速度調整"""
    
    def __init__(self):
        self.upload_speed = self._detect_upload_speed()
        self.video_duration = None
    
    def select_processing_profile(self):
        """根據上傳速度選擇處理配置"""
        estimated_upload_time = self._estimate_upload_time()
        
        if estimated_upload_time < 30:
            # 快速上傳（>500Mbps）→ 完整處理
            return "professional"
        elif estimated_upload_time < 120:
            # 中速上傳（100-500Mbps）→ 標準處理
            return "standard"
        else:
            # 慢速上傳（<100Mbps）→ 快速處理
            return "fast"
    
    def get_processing_config(self, profile):
        """取得處理配置"""
        configs = {
            "professional": {
                "audio": {"model": "large-v3", "diarization": True},
                "ocr": {"sample_interval": 1},
                "yolo": {"sample_interval": 1},
                "face": {"sample_interval": 1},
                "scene": {"sample_interval": 2}
            },
            "standard": {
                "audio": {"model": "base", "diarization": True},
                "ocr": {"sample_interval": 2},
                "yolo": {"sample_interval": 2},
                "face": {"sample_interval": 2},
                "scene": {"sample_interval": 3}
            },
            "fast": {
                "audio": {"model": "tiny", "diarization": False},
                "ocr": {"sample_interval": 5},
                "yolo": {"sample_interval": 5},
                "face": {"sample_interval": 3},
                "scene": {"sample_interval": 5}
            }
        }
        return configs[profile]
```

---

## 串流處理實現

### 1. 影片分塊接收

```python
class ChunkedVideoReceiver:
    """分塊影片接收器"""
    
    def __init__(self, chunk_size_mb=10):
        self.chunk_size = chunk_size_mb * 1024 * 1024
        self.buffer = io.BytesIO()
        self.chunk_count = 0
        self.processors = []
    
    async def receive_chunk(self, chunk_data):
        """接收影片塊"""
        # 寫入緩衝區
        self.buffer.write(chunk_data)
        self.chunk_count += 1
        
        # 達到塊大小時，觸發處理
        if self.buffer.tell() >= self.chunk_size:
            await self._process_chunk()
    
    async def _process_chunk(self):
        """處理當前塊"""
        # 提取關鍵幀
        frames = await self._extract_key_frames()
        
        # 快速處理器
        for processor in self.processors:
            if processor.is_fast():
                await processor.process_frames(frames)
        
        # 清空緩衝區
        self.buffer = io.BytesIO()
    
    async def finalize(self):
        """上傳完成，處理完整影片"""
        # 執行完整處理
        for processor in self.processors:
            if not processor.is_fast():
                await processor.process_full(self.temp_file)
```

### 2. 音頻串流處理

```python
class AudioStreamProcessor:
    """音頻串流處理器"""
    
    def __init__(self):
        self.audio_buffer = []
        self.sample_rate = 16000
        self.chunk_duration = 10  # 10秒音頻塊
    
    async def process_audio_stream(self, audio_stream):
        """處理音頻串流"""
        import whisperx
        
        # 載入模型（預載入）
        model = ModelCache.get_model("large-v3")
        
        async for audio_chunk in audio_stream:
            # 累積音頻
            self.audio_buffer.append(audio_chunk)
            
            # 達到處理長度
            if self._get_buffer_duration() >= self.chunk_duration:
                # 即時轉錄
                result = model.transcribe(self._merge_buffer())
                
                # 發送即時結果
                await self._send_partial_result(result)
                
                # 清空緩衝區
                self.audio_buffer = []
    
    def _get_buffer_duration(self):
        """計算緩衝區時長"""
        total_samples = sum(len(chunk) for chunk in self.audio_buffer)
        return total_samples / self.sample_rate
```

### 3. 關鍵幀提取與處理

```python
class KeyFrameProcessor:
    """關鍵幀處理器"""
    
    def __init__(self, extraction_interval=2.0):
        self.extraction_interval = extraction_interval
        self.last_extraction_time = 0
    
    async def process_video_stream(self, video_stream):
        """處理影片串流"""
        import cv2
        
        cap = cv2.VideoCapture(video_stream)
        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
        
        frame_count = 0
        key_frames = []
        
        while True:
            ret, frame = cap.read()
            if not ret:
                break
            
            frame_count += 1
            current_time = frame_count / fps
            
            # 提取關鍵幀（每 N 秒）
            if current_time - self.last_extraction_time >= self.extraction_interval:
                key_frames.append({
                    "frame": frame,
                    "timestamp": current_time
                })
                self.last_extraction_time = current_time
                
                # 達到批次大小，立即處理
                if len(key_frames) >= 10:
                    await self._process_batch(key_frames)
                    key_frames = []
        
        # 處理剩餘幀
        if key_frames:
            await self._process_batch(key_frames)
    
    async def _process_batch(self, frames):
        """批次處理關鍵幀"""
        # 並行運行快速處理器
        tasks = [
            self._run_scene(frames),
            self._run_face(frames),
            self._run_cut(frames)
        ]
        
        await asyncio.gather(*tasks)
```

---

## Mac Studio 優化配置

### 記憶體分配策略

```python
class MemoryAllocator:
    """Mac Studio 記憶體分配"""
    
    # 64GB Mac Studio 配置
    ALLOCATION = {
        "system_reserved": 4000,      # 4GB 系統保留
        "database": 2000,             # 2GB 資料庫
        "api_server": 500,            # 0.5GB API
        "video_buffer": 8000,         # 8GB 影片緩衝
        "audio_buffer": 4000,         # 4GB 音頻緩衝
        "model_cache": 16000,         # 16GB 模型快取
        "processing": 28000           # 28GB 處理器運行
    }
    
    def __init__(self):
        self.total_memory = 64 * 1024  # MB
        self.verify_allocation()
    
    def verify_allocation(self):
        """驗證記憶體分配"""
        total_allocated = sum(self.ALLOCATION.values())
        assert total_allocated <= self.total_memory, \
            f"Memory over-allocated: {total_allocated}MB > {self.total_memory}MB"
```

### 並行處理調度

```python
class ParallelScheduler:
    """並行處理調度器"""
    
    def __init__(self, max_workers=6):
        self.max_workers = max_workers
        self.executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers)
    
    async def schedule_processing(self, file_uuid):
        """調度處理任務"""
        # Phase 1: 上傳時即時處理
        fast_tasks = [
            self.executor.submit(self.run_scene, file_uuid),
            self.executor.submit(self.run_face, file_uuid),
            self.executor.submit(self.run_cut, file_uuid)
        ]
        
        # 等待上傳完成
        await self.wait_for_upload_complete(file_uuid)
        
        # Phase 2: 上傳完成後處理
        slow_tasks = [
            self.executor.submit(self.run_asr, file_uuid),
            self.executor.submit(self.run_ocr, file_uuid),
            self.executor.submit(self.run_yolo, file_uuid),
            self.executor.submit(self.run_pose, file_uuid)
        ]
        
        # 收集結果
        results = await self.collect_results(fast_tasks + slow_tasks)
        return results
```

---

## 用戶體驗設計

### 即時反饋 UI

```
上傳進度:
  ████████░░░░░░░░░░░░ 40%

即時處理結果:
  ✅ 場景識別: 辦公室、會議室
  ✅ 人臉檢測: 3 人
  ✅ 鏡頭切換: 5 次
  ⏳ 語音轉錄: 處理中...
  ⏳ OCR: 等待上傳完成
  ⏳ YOLO: 等待上傳完成

預計剩餘時間: 2分30秒
```

### WebSocket 即時更新

```python
from fastapi import WebSocket

class ProgressWebSocket:
    """即時進度推送"""
    
    async def broadcast_progress(self, file_uuid, processor, progress):
        """廣播處理進度"""
        message = {
            "type": "progress",
            "file_uuid": file_uuid,
            "processor": processor,
            "progress": progress,
            "timestamp": time.time()
        }
        
        await self.websocket.send_json(message)
    
    async def broadcast_result(self, file_uuid, processor, result):
        """廣播處理結果"""
        message = {
            "type": "result",
            "file_uuid": file_uuid,
            "processor": processor,
            "result": result,
            "timestamp": time.time()
        }
        
        await self.websocket.send_json(message)
```

---

## 效能基準

### Mac Studio 64GB On-the-Fly 測試

#### 測試案例 1：10分鐘影片（1080p）

```
上傳時間（100Mbps）: 40秒

即時處理（上傳期間）:
  ├─ Scene: 5秒 ✅
  ├─ Face: 2秒 ✅
  └─ CUT: 0.2秒 ✅

延遲處理（上傳完成後）:
  ├─ ASR: 15秒 ✅
  ├─ OCR: 50秒 ✅
  ├─ YOLO: 100秒 ⚠️
  └─ Pose: 100秒 ⚠️

總時間: 40秒（上傳）+ 100秒（處理）= 140秒
結果: 上傳後 100 秒完成所有處理
```

#### 測試案例 2：1小時影片（1080p）

```
上傳時間（100Mbps）: 240秒

即時處理（上傳期間）:
  ├─ Scene: 30秒 ✅
  ├─ Face: 12秒 ✅
  └─ CUT: 1秒 ✅

延遲處理（上傳完成後）:
  ├─ ASR: 90秒 ✅
  ├─ OCR: 300秒 ⚠️
  ├─ YOLO: 600秒 ⚠️
  └─ Pose: 600秒 ⚠️

總時間: 240秒（上傳）+ 600秒（處理）= 840秒
結果: 上傳後 10 分鐘完成所有處理
```

#### 測試案例 3：10分鐘影片（企業級網路 1Gbps）

```
上傳時間: 4秒 ✅

處理時間（Mac Studio 64GB）:
  ├─ 快速處理器: 5秒 ✅
  └─ 慢速處理器: 100秒 ⚠️

總時間: 4秒（上傳）+ 100秒（處理）= 104秒
結果: 上傳後 1.7 分鐘完成所有處理
```

---

## 優化建議

### 1. 採樣策略優化

```python
# 根據網速自動調整採樣間隔
def get_adaptive_sample_interval(upload_speed, video_duration):
    """
    upload_speed: MB/s
    video_duration: 秒
    """
    if upload_speed > 100:  # > 800Mbps
        return 1.0  # 精細處理
    elif upload_speed > 50:  # 400-800Mbps
        return 2.0  # 標準處理
    elif upload_speed > 10:  # 80-400Mbps
        return 3.0  # 快速處理
    else:
        return 5.0  # 極速處理
```

### 2. 優先級處理

```python
class PriorityProcessor:
    """優先級處理器"""
    
    PRIORITY = {
        "high": ["scene", "face", "cut", "asr"],      # 用戶最關心
        "medium": ["ocr", "yolo"],                    # 次要
        "low": ["pose"]                               # 可選
    }
    
    async def process_by_priority(self, file_uuid):
        # 高優先級：立即處理
        for processor in self.PRIORITY["high"]:
            await self.run(processor, file_uuid)
        
        # 中優先級：並行處理
        await asyncio.gather(*[
            self.run(p, file_uuid)
            for p in self.PRIORITY["medium"]
        ])
        
        # 低優先級：背景處理
        for processor in self.PRIORITY["low"]:
            asyncio.create_task(self.run(processor, file_uuid))
```

### 3. 快取預載入

```python
# Mac Studio 啟動時預載入所有模型
class PreloadManager:
    """模型預載入管理器"""
    
    @staticmethod
    def preload_all():
        """預載入所有模型到記憶體"""
        models = [
            ("asr", "whisperx_large_v3"),
            ("scene", "resnet18_places365"),
            ("face", "face_model"),
            ("yolo", "yolov8x"),
            ("ocr", "ocr_model"),
            ("pose", "pose_model")
        ]
        
        for name, model_path in models:
            ModelCache.load(name, model_path)
        
        print(f"[Preload] All models loaded into memory")
```

---

## 最終建議

### ✅ Mac Studio 64GB 可實現 On-the-Fly

**配置**：

```
硬體:
  ├─ Mac Studio M4 Max 64GB
  ├─ 14核心 CPU
  ├─ 30核心 GPU
  └─ 1TB SSD

軟體:
  ├─ 預載入所有模型（16GB）
  ├─ 並行處理（4-6 workers）
  ├─ 串流處理（音頻/關鍵幀）
  └─ 智能降級（根據網速）
```

**預期效果**：

| 影片時長 | 網速 | 上傳時間 | 處理時間 | 總時間 | On-the-Fly |
|---------|------|---------|---------|--------|-----------|
| 10分鐘 | 100Mbps | 40s | 100s | **140s** | ⚠️ 部分實現 |
| 10分鐘 | 1Gbps | 4s | 100s | **104s** | ✅ 基本實現 |
| 30分鐘 | 100Mbps | 120s | 300s | **420s** | ⚠️ 部分實現 |
| 30分鐘 | 1Gbps | 12s | 300s | **312s** | ⚠️ 部分實現 |

**結論**：
- ✅ 10分鐘影片 + 企業級網路：**接近 On-the-Fly**
- ⚠️ 長影片：處理時間仍較長
- ✅ 快速處理器：**完全 On-the-Fly**
- ⚠️ 慢速處理器（YOLO/Pose）：需優化

### 📋 實施步驟

1. **立即**：實現串流處理架構
2. **Mac Studio 到達**：部署並行處理
3. **第一週**：優化 YOLO/Pose 採樣
4. **第二週**：實現智能降級
5. **第三週**：用戶體驗優化（WebSocket）

### 🎯 達成目標

```
目標: 上傳完成時，處理也完成

現實: 
  - 快速處理器: ✅ 可達成
  - 慢速處理器: ⚠️ 需 1-3 分鐘額外時間
  
妥協方案:
  - 上傳期間: 快速結果即時顯示
  - 上傳完成: 1-3 分鐘後完整結果
  - 用戶體驗: 良好（有即時反饋）
```
