云存储解决方案通过提供可扩展存储、分布式处理和高效的元数据管理，支持大规模视频搜索。处理海量视频数据时，传统存储系统在容量、检索速度和成本方面面临挑战。云存储通过弹性可扩展性解决了这些问题，允许开发者在无需前期基础设施投资的情况下存储 PB 级视频。例如，Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等对象存储服务可以存储原始视频文件，同时自动跨区域复制数据以确保持久性。这确保了即使数据集不断增长，视频也能保持可访问性。
为了实现搜索，云平台集成了用于处理和索引视频内容的工具。AWS Rekognition、Azure Video Indexer 或 Google Video Intelligence API 等服务可以分析视频以提取元数据，例如对象、人脸、语音转录或场景变化。这些提取的信息存储在 Elasticsearch 或 Amazon OpenSearch 等数据库中，可以使用关键词或过滤器进行查询。例如，开发者可以索引特定人物在视频库中出现的时间戳，使用户能够搜索“John Doe 在 00:10:00 之后出现的场景”。Apache Spark 或无服务器函数（例如 AWS Lambda）等分布式处理框架可以并行化视频分析任务，将处理时间从几天缩短到几小时。
最后，云架构通过缓存和内容分发网络 (CDN) 优化搜索性能。使用 Amazon CloudFront 等服务可以缓存经常访问的视频或搜索结果，从而减少终端用户的延迟。此外，云提供商提供具有内置搜索能力的托管数据库，例如带有 pgvector 扩展用于相似性搜索的 PostgreSQL。一个实际例子是媒体公司使用云存储托管用户生成的视频，自动索引语音转文本数据，并允许用户搜索视频中的短语。通过结合可扩展存储、按需处理和托管搜索工具，云解决方案消除了开发者从头构建和维护复杂基础设施的需求。