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1. En local

Par défaut, l'application exécute les taches d'encodage et de transcription sur la même machine que celle sur laquelle elle tourne.

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Pour configurer ces taches et leur executionexécution, vous pouvez vous reporter sur le fichier de configuration disponible à cette adresse :

 https://github.com/EsupPortail/Esup-Pod/blob/master/CONFIGURATION_FR.md#configuration-application-video-encodage-et-transcription

Pour configurer les taches ActivityPub, suivez Mise en place du protocole ActivityPub

2. Déporté sur une machine distante

Vous pouvez déporter l'encodage, la transcription et le traitement de l'xAPI sur des environnements distants (VM ou Docker) avec soit un seul environnement pour les 3 taches, soit "n" environnements pour chaque tache.

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• Déporter l'encodage sur un ou plusieurs serveurs en Pod V3
• Installation de l'autotranscription en Pod V3 (avec possibilité de déport sur le serveur d'encodage)
• Mise en place de l'xAPI sur le serveur d'encodage

3. Déporté sur une machine ou un docker en microservice

Depuis la version 3.4.0, il est possible de déporter l'encodage, la transcription et l'xAPI en micro-service. Ces micro-services sont autonome et ne nécessite pas de lien avec la base de données ou le moteur de recherche comme précédemment.

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Chaque micro-service est lancé via une commance Celery.

3.1 Microservice Encodage

Pré-requis :

• Il faut que votre répertoire "podv3" du serveur backend soit partagé entre vos serveurs (montage NFS par exemple)

Configuration sur le serveur Pod backend :

Dans le fichier settings_local.py

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# Configuration Celery sur le frontal
USE_DISTANTREMOTE_ENCODING_TRANSCODING = True
ENCODING_TRANSCODING_CELERY_BROKER_URL = "redis://redis:6379/5"

Installation sur le serveur d’encodage :

Installation des lib tierces

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(django_pod3) pod@pod-encodage:/usr/local/django_projects/podv3$ celery -A pod.video_encode_transcript.encoding_tasks worker -l INFO -Q encoding --concurrency 1 -n encode

3.2 Microservice Transcodage

Pré-requis :

• Il faut que votre répertoire "podv3" du serveur backend soit partagé entre vos serveurs (montage NFS par exemple)

Configuration sur le serveur Pod backend :

Dans le fichier settings_local.py

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# Configuration Celery sur le frontal
USE_DISTANTREMOTE_ENCODING_TRANSCODING = True
ENCODING_TRANSCODING_CELERY_BROKER_URL = "redis://redis:6379/5"

Installation sur le serveur de transcodage:

Installation des lib tierces

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(django_pod3) pod@pod-transcodage:/usr/local/django_projects/podv3$ celery -A pod.video_encode_transcript.transcripting_tasks worker -l INFO -Q transcripting --concurrency 1 -n transcript

3.2 Microservice xAPI

Pré-requis :

• Il faut que votre répertoire "podv3" du serveur backend soit partagé entre vos serveurs (montage NFS par exemple)

Configuration sur le serveur Pod backend :

Dans le fichier settings_local.py

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USE_XAPI = True
XAPI_ANONYMIZE_ACTOR = False
XAPI_LRS_LOGIN = "XXXX"
XAPI_LRS_PWD = "XXXXX"
XAPI_LRS_URL = "http://xapi.univ.fr/xAPI/statements/"
USE_XAPI_VIDEO = True
XAPI_CELERY_BROKER_URL = "redis://redis:6379/6"

Installation sur le serveur de traitement xAPI:

Installation des lib python (dans un environnement virtuel) et oui, c'est le même requirement que pour l'encodage

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(django_pod3) pod@pod-transcodage:/usr/local/django_projects/podv3$ celery -A pod.xapi.xapi_tasks worker -l INFO -Q xapi --concurrency 1 -n xapi

4. Monitoring

Pour monitorer la liste des encodages en cours ou en attente, vous pouvez utiliser l'outil celery en ligne de commande.

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