AVideo项目视频存储迁移至S3的最佳实践
2025-07-06 22:11:12作者:郦嵘贵Just
在AVideo视频平台的实际部署中,随着用户上传内容的增长,本地存储空间可能面临压力。本文将详细介绍如何将AVideo中的视频文件从本地服务器迁移至AWS S3存储服务,同时保持系统正常运行。
背景分析
AVideo平台默认会将用户上传的视频文件存储在本地服务器的/var/www/html/avideo/videos目录下。当存储空间不足时,管理员可以考虑将视频文件迁移至AWS S3等云存储服务。AVideo内置了S3插件支持这一功能。
迁移前的准备工作
-
文件检查:使用
find命令检查当前视频目录中的大文件find . -type f -name "*.mp4" -size +10M -exec ls -lh {} \; -
S3配置确认:确保AWS S3插件已正确安装并配置好访问密钥、存储桶等信息
自动迁移方案
AVideo提供了自动化迁移脚本,位于插件目录中:
cd /var/www/html/AVideo/plugin/AWS_S3
php transfer.php
此脚本会自动扫描系统中的视频文件,并将它们上传至配置好的S3存储桶。上传完成后,本地会保留一个"存根文件"(stub file),用于系统引用。
手动迁移流程
对于特殊情况或需要精细控制的场景,可以采用手动迁移方式:
- 文件复制:将视频文件从本地目录复制到S3存储桶
- 存根文件创建:在本地保留符合命名规范的存根文件
- 命名格式示例:
v_240201215853_v1ed0/v_240201215853_v1ed0_720.mp4 _720后缀应与视频的最高分辨率设置一致
- 命名格式示例:
- 数据库更新:确保视频记录的状态为
a(active)
注意事项
- 文件一致性:迁移过程中应确保文件完整性和命名准确性
- 系统监控:迁移后应监控系统运行状况,确保视频播放正常
- 备份策略:重要视频文件建议在S3之外保留额外备份
- 性能考量:根据网络带宽合理安排迁移时间,避免影响正常服务
后续维护
迁移完成后,AVideo会自动将新上传的视频存储到S3。管理员应定期:
- 检查S3存储使用情况
- 监控迁移脚本的执行日志
- 验证视频播放功能
通过以上步骤,可以有效地将AVideo的视频存储从本地迁移至S3,解决存储空间不足的问题,同时保持系统的稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
306
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866