大纲
- 1 确定Lambda运行时环境
- 1.1 Lambda系统、镜像、内核版本
- 1.2 运行时
- 1.2.1 Python
- 1.2.2 Java
- 2 打包FFmpeg
- 3 创建Lambda的Layer
- 4 测试
- 4.1 创建Lambda函数
- 4.2 附加FFmpeg层
- 4.3 添加测试代码
- 4.4 运行测试
- 参考文献
FFmpeg被广泛应用于音/视频流处理领域。对于简单的需求，我们可以直接运行FFmpeg二进制程序命令就可以完成。但是对于定制性的功能，则需要熟悉系统的代码设计框架，进行二次开发。文本讨论的是在AWS无服务架构的Lambda上，如何通过自定义层部署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、操作系统和辅助软件。不同语言的运行时环境不同，相同语言的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不兼容的问题。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的软件工具包 | 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 | 作系统 | 架构 |
|---|---|---|---|---|
| Java 11 | java11 | amazon-corretto-11 | Amazon Linux 2 | x86_64，arm64 |
| Java 8 | java8.al2 | amazon-corretto-11 | Amazon Linux 2 | x86_64，arm64 |
| Java 8 | java8 | amazon-corretto-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 打包FFmpeg
在FFmpeg官网的下载页面，可以找到“Linux Static Builds”。这个链接下的编译结果支持Linux内核3.2.0版本以上的系统，我们只要选择相应的架构就行了。
在上一步中，我们选择了x86_64，对应的是amd64的FFmpeg。至于为什么是这样的对应关系，可以参见维基百科的内容。总体来说，就是一个是AMD取得名字，一个是Intel取得名字。
x86-64（又称x64，即英文词64-bit extended，64位拓展的简写）是一个处理器的指令集架构，基于x86架构的64位拓展，向后兼容于16位及32位的x86架构。x64于1999年由AMD设计，AMD首次公开64位集以扩展给x86，称为“AMD64”。其后也为英特尔所采用，现时英特尔称之为“Intel 64”，在之前曾使用过“Clackamas Technology” (CT)、“IA-32e”及“EM64T”。
苹果公司和RPM包管理员以“x86-64”或“x86_64”称呼此64位架构。甲骨文公司及Microsoft称之为“x64”。BSD家族及其他Linux发行版则使用“amd64”，32位版本则称为“i386”（或 i486/586/686），Arch Linux及其派生发行版用x86_64称呼此64位架构。
将对应的包下载下来
wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
wget https://johnvansickle.com/ffmpeg/releases/ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz.md5
md5sum -c ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz.md5
tar xvf ffmpeg-release-amd64-static.tar.xz
打包成AWS Lambda的层可以接受的包格式zip（特别需要注意目录层级关系）
mkdir -p ffmpeg/bin
cp ffmpeg-4.3.1-amd64-static/ffmpeg ffmpeg/bin/
cd ffmpeg
zip -r ../ffmpeg.zip .
3 创建Lambda的Layer
由于FFmpeg的包不是很大，我们可以直接通过本地文件上传的方式提交层的内容。
同时要选择好与上步下载的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。
4 测试
4.1 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）
4.2 附加FFmpeg层
4.3 添加测试代码
下面的代码通过查询FFmpeg版本号，以测试上述部署的可行性。
import subprocess
import shlexdef lambda_handler(event, context):if not event:return {'statusCode': 400,'body': json.dumps('event error')}ffmpeg_cmd = "/opt/bin/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')}
4.4 运行测试
可以看到上述部署是成功的。
参考文献
- https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lambda/latest/dg/lambda-runtimes.html
- https://aws.amazon.com/cn/blogs/media/processing-user-generated-content-using-aws-lambda-and-ffmpeg/
- https://blog.csdn.net/wujiesunlirong/article/details/126424832
 和 eglCreateWindowSurface() 的对比和使用)
