群晖助力传媒公司搭建智能存储与协作平台,实现降本增效

在数字内容生产日益密集的当下,传媒公司面临着数据管理混乱、协作效率低、存储成本高等挑战。通过引入群晖智能存储与协作平台,企业实现了文件集中管理、跨部门高效协同与数据安全保障,不仅提升了运营效率,还有效降低了IT管理成本,推动整体业务迈向数字化、智能化新阶段。

‌客户背景

某传媒有限公司是一家以内容创作和科技创新为驱动的综合型数字营销科技公司,成立于2015年,总部位于重庆,在广州、杭州、成都、北京均设有分部,拥有在册员工 2000+,签约自孵化艺人 200+,全网粉丝数 8 亿+,旗下账号月均播放量 110 亿+。

成立发展至今,公司秉持对内容创作的追求,发展达人签约经纪业务,深耕构建剧情、美妆、测评等细分赛道的内容生态矩阵;同时扩展入局微短剧赛道,创作推出百余部爆火内容题材,累计获得千亿次全网播放量,持续给用户和品牌带来高品质的内容价值。累计服务超过 10000 家品牌客户,致力于为全球企业带来优质的内容创新以及“品效合一”的价值传递。

面对的挑战

从存储瓶颈到安全风险—— MCN 的数字化转型挑战

  • 海量视频素材存储需求:作为 MCN 机构,深耕微短剧行业,业务覆盖从拍摄制作、后期剪辑至出品运营的创作全流程,视频素材存储需求剧增。

  • 存储与传输效率较低:原先,公司使用一台高性能 PC 作为公司存储服务器,将拍摄完的素材通过 U 盘或移动硬盘拷贝到剪辑师的电脑中进行剪辑,而在需要进行多人同时在线调取影视素材的任务时,以及在外同事需要存取时,其性能、传输速度和便捷度均不尽如人意;

  • 缺乏数据安全保护与恢复措施:此外,原先公司尚未部署有效的数据保护措施,当员工误删视频素材时无法复原,也欠缺针对勒索病毒有效的防护手段。

解决方案

统一存储海量视频素材,群晖助力传媒公司提升视频制作效率

  • 集中存储视频素材,实现多人高效在线剪辑:为满足视频后期在线制作需求,麦芽传媒首先部署了一台配备了 16TB 存储容量的群晖 SA3400 服务器。按每部微短剧项目创建专属共享文件夹,通过 SMB 协议挂载至员工的 PC 端,项目组成员直接在 PC 上对服务器内的 4K 素材进行剪辑、合成和导出,彻底摆脱了传统频繁拷贝素材的低效流程,使视频制作环节的效率提升超过 50%,大幅改善了视频制作流程与团队协作效率。合成与导出的文件直接存储在项目共享文件夹中,原先手动传输导致版本常常不统一的问题也得以解决,而在外的员工也能存取项目文件夹中的最新版本素材。

  • 部署群晖高密度存储,进一步满足海量存储需求:部署群晖存储为公司的员工带来了良好的使用体验,而随着视频素材与成片的快速积累,存储服务器的容量逐渐告罄。为了进一步为公司发展提供海量存储,公司在 2023 与 2024 年分别部署了群晖 RS3617xs+ 以及 HD6500 服务器。群晖高密度 PB 级存储 HD6500 配备 60 个硬盘插槽,未来还能按需随时通过扩柜扩充至 300 块硬盘。不仅为公司化解了当前的存储压力,还为未来的海量视频素材扩展提供了存储支持。

快照与版本管理双保险,为传媒公司素材库保驾护航

  • 计划快照,保护文件免受勒索病毒攻击:为了保护视频素材,公司 IT 管理员启用了计划快照功能,以有效抵御勒索病毒对视频文件的威胁。每天定时创建快照,保留文件夹在指定时间点的状态。无论是遭遇勒索病毒、恶意软件攻击,还是操作失误引起的数据损坏,管理员都可以迅速将受影响的文件还原至某个正常的时间点,无需担心视频素材丢失,或支付高额赎金的风险。计划快照无需管理员频繁手动操作的麻烦,同时不会对业务流程造成中断。帮助视频制作团队保障数据安全性和业务连续性,为创作过程保驾护航。此外,计划快照还支持细粒度恢复,管理员可以准确定位受影响文件,恢复速度快且操作简单,让视频制作团队即使在面临突发状况时也能高效应对,确保创作工作井然有序。

  • 版本管理灵活可控,随时找回关键视频素材:为避免因误删导致的数据丢失,传媒公司 IT 管理员为共享文件夹启用了 Synology Drive 版本管理功能。即使用户误删文件,也能随时恢复想要的版本。在视频制作项目中,团队成员通常需要处理大量的素材文件,误删、误覆盖等情况时常发生。启用版本管理后,项目组成员在处理视频素材的过程中更加安心,也降低了因误删关键素材导致项目延误的可能性,为团队的高效协作提供了有力保障,确保工作流程更加流畅。

    通过计划快照和版本管理的双重保护,群晖为公司提供了安全、可靠且高效的数据存储,为视频制作团队的工作提供了坚实的后盾。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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