Cloudflare ha lanzado el proyecto Streamline como entorno experimental y ejemplo de código abierto para construir canalizaciones de procesamiento de vídeo personalizadas en su plataforma para desarrolladores. El proyecto se centra en casos en los que las funciones listas para usar de Cloudflare Stream no son suficientes, como añadir comentarios dinámicos a una transmisión en directo o crear una copia de un vídeo alojado que incluya subtítulos incrustados en la imagen.
Streamline distribuye las funciones entre varios componentes de la plataforma de Cloudflare. Containers se encarga de ejecutar el motor multimedia durante largos periodos, con recursos previsibles de CPU y memoria, mientras que Durable Objects gestiona la coordinación de las sesiones, el ciclo de vida de los contenedores y la retransmisión de la previsualización. Por su parte, Workers gestiona las señales de control, la supervisión y la interfaz de la aplicación, que puede ser una aplicación web, un agente de software o un sistema integrado.
¿Qué ofrece Streamline en la práctica?
La aplicación puede crear una sesión de procesamiento, iniciar una canalización de vídeo, enviarle entradas, supervisar las métricas y detenerla. El proceso continúa después de que la aplicación de control se desconecte o vuelva a conectarse, hasta que la aplicación lo detiene o se alcanza una duración máxima que impide que la sesión permanezca activa indefinidamente.
El Container aloja el motor multimedia, compuesto por una capa de control escrita en Go y un procesador multimedia que utiliza FFmpeg en la implementación actual. El motor puede recibir una transmisión RTMPS, leer un vídeo alojado mediante HLS desde Cloudflare Stream o recibir datos en directo de una fuente como una cámara web. También puede enviar el resultado a Stream Live mediante RTMPS o proporcionar una previsualización de baja latencia mediante WebSocket.
Operaciones de modificación compatibles
- Aplicar filtros como desenfoque y saturación.
- Añadir una imagen fija o una capa PNG actualizable durante la ejecución.
- Incrustar los subtítulos en el vídeo.
- Ajustar los parámetros de codificación, incluidos el códec, la tasa de bits, la resolución y la frecuencia de imagen.
Cloudflare describe casos de uso que incluyen modificar una transmisión en directo añadiendo una capa gráfica, convertir un vídeo alojado en una versión con subtítulos y enviar imágenes de cámaras a una canalización de procesamiento que puede utilizarse para la previsualización o el análisis de vídeo. El proyecto también incluye un ejemplo de aplicación creada con un Worker y una interfaz de Astro, con funciones para capas, subtítulos, filtros e imagen sobre imagen.
Seguridad y ciclo de vida de la sesión
Cloudflare ha diseñado el modelo de modo que las claves de entrada y salida de Stream Live no queden expuestas a la aplicación de control ni se almacenen en el navegador; se guardan en secretos de Workers o en el almacenamiento de Durable Objects, y la aplicación hace referencia a perfiles con nombre en lugar de gestionar directamente las claves. El Worker también verifica la sesión de Cloudflare Access y vincula la sesión activa a la identidad autorizada, permitiendo una sola sesión en el despliegue descrito.
La empresa advierte que el modelo de despliegue privado mostrado no está preparado para prestar un servicio público multiusuario. La versión experimental pública utiliza una identidad de contenedor por cada usuario autenticado y una única sesión activa por usuario, además de controles para la concurrencia, los medios y los recursos.
¿Qué significa esto para los desarrolladores?
Streamline ofrece una capa flexible entre el servicio de vídeo gestionado y el procesamiento personalizado, en lugar de obligar al desarrollador a construir toda la infraestructura operativa fuera de la plataforma. Sin embargo, los límites del modelo son importantes: el procesamiento actual depende de la CPU de los contenedores, lo que puede convertirse en un cuello de botella al utilizar resoluciones o frecuencias de imagen elevadas. Cloudflare afirma que las futuras líneas de trabajo incluyen canalizaciones de visión artificial, procesamiento multimedia con aceleración por hardware y compatibilidad con WebRTC y MoQ, además de primitivas nativas de codificación y descodificación dentro de Workers.
Cloudflare ha publicado dos repositorios de código abierto: cloudflare/streamline, para el motor multimedia y los paquetes de API, y cloudflare/streamline-demo, para la aplicación Worker, la interfaz de Astro y las herramientas de despliegue e integración con Access. También ha puesto a disposición una versión experimental pública que se puede probar o desplegar dentro de la cuenta del usuario.