管理大规模视频搜索基础设施需要关注高效存储、智能索引和可扩展的查询处理。首先，使用分布式文件系统（如 HDFS）或云对象存储（如 AWS S3）优化视频存储，以处理 PB 级别的数据。视频应分割成更小的片段（例如 5 分钟的剪辑），以便并行处理和更快检索。元数据提取至关重要：在摄取过程中提取时长、分辨率、时间戳和场景描述等属性。例如，使用 FFmpeg 等工具提取关键帧，或使用 OpenCV 检测场景变化，有助于创建可搜索的索引。索引应结合基于文本的元数据（例如，视频标题、标签）和视觉特征（例如，颜色直方图、目标检测输出），以实现混合搜索能力。
接下来，实现兼顾速度和准确性的高效搜索算法。使用近似最近邻 (ANN) 技术（如 FAISS 或 Annoy）快速搜索高维特征向量（例如，来自 CNN 模型的嵌入）。对于基于文本的查询，利用 Elasticsearch 或 Solr 中的倒排索引来匹配关键词或短语。结合这些方法：例如，搜索“日落海滩”的用户可以首先检索带有这些关键词的视频，然后使用与参考图像的视觉相似性来细化结果。在摄取过程中预计算特征向量，以避免即时计算。通过缓存频繁访问的结果或对热门视频使用内容分发网络 (CDN) 来优化延迟。对于实时应用，考虑使用边缘计算来处理更靠近用户的查询。
最后，确保可扩展性和容错性。使用 Kubernetes 或云自动伸缩组部署水平可扩展架构，以处理波动的查询负载。使用负载均衡器（如 NGINX）将流量分配到搜索节点。使用 Prometheus 和 Grafana 等工具监控性能，以检测瓶颈，例如缓慢的磁盘 I/O 或过载的 GPU 实例。实现冗余：跨可用区复制索引，并使用纠删码实现存储弹性。定期测试故障转移机制——例如，模拟节点故障以验证恢复工作流。安全性也很重要：对静态和传输中的视频进行加密，并通过 IAM 策略实施访问控制。通过系统地解决这些领域，开发者可以构建能够高效处理数百万查询的强大视频搜索系统。