基于云的视频处理服务可以通过处理三个核心任务来与视频搜索系统集成：分析视频内容、生成可搜索元数据以及连接到搜索 API。首先，这些服务处理上传的视频以提取特征，如语音转文本脚本、对象检测数据或场景分类。例如，AWS Transcribe 等服务可以生成文本脚本，而 Azure Video Indexer 可能识别面部或对象。这些处理后的数据以结构化格式（例如 JSON）与视频文件一起存储在云存储中，创建了可搜索的索引。
接下来，开发者可以构建一个搜索层来查询这些元数据。例如，如果用户搜索“关于预算的会议讨论”，系统可以扫描视频脚本中的关键词“预算”，并返回其出现的时间戳。Elasticsearch 或 Amazon Kinesis Data Analytics 等云原生解决方案等工具可以在大型数据集上实现高效的基于文本的搜索。对于视觉搜索（例如，“查找包含红色汽车的视频”），可以对来自 Google Video Intelligence API 等服务的对象检测元数据进行索引。开发者将这些标签映射到搜索查询，允许用户按检测到的对象、场景或活动过滤结果。
最后，集成需要将搜索界面连接到视频处理管道。当上传新视频时，API 或 webhooks 可以触发处理——例如，使用 AWS Lambda 自动处理存储在 S3 中的视频并更新搜索索引。为了优化性能，开发者可以缓存常用元数据或使用 CDN 以实现更快的视频播放。加密（用于存储数据）和访问控制（例如，AWS IAM 角色）等安全措施确保只有授权用户才能搜索或查看特定内容。通过结合这些步骤，开发者可以创建一个可扩展的系统，其中视频经过处理、索引，并通过最少的手动干预即可搜索。