技术架构设计

一、系统架构总览

1. 整体架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          用户层                                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Web控制台  │  移动App  │  API接口  │  CLI工具  │  浏览器插件   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        接入层（Gateway）                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Nginx  │  API Gateway  │  负载均衡  │  鉴权中心  │  限流控制    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        业务服务层（微服务）                        │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────────┤
│  用户服务    │  项目服务    │  模板服务    │  任务调度服务    │
│  User        │  Project     │  Template    │  Scheduler       │
├──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────────┤
│  渲染服务    │  素材服务    │  AI服务      │  通知服务        │
│  Renderer    │  Asset       │  AI          │  Notification    │
├──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────────┤
│  支付服务    │  统计服务    │  导出服务    │  工作流引擎      │
│  Payment     │  Analytics   │  Export      │  Workflow        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      核心引擎层（Core Engine）                    │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────────┤
│视频处理引擎  │  模板渲染引擎│  数据驱动引擎│  AI集成引擎      │
│FFmpeg/MoviePy│  Renderer    │  Data Bind   │  GPT/TTS/数字人  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        数据层（Data Layer）                       │
├──────────────┬──────────────┬──────────────┬──────────────────┤
│  关系数据库  │  缓存数据库  │  对象存储    │  消息队列        │
│  PostgreSQL  │  Redis       │  S3/OSS      │  RabbitMQ/Kafka  │
├──────────────┼──────────────┼──────────────┼──────────────────┤
│  时序数据库  │  搜索引擎    │  CDN         │  日志系统        │
│  InfluxDB    │  Elasticsearch│ CloudFront  │  ELK Stack       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      基础设施层（Infrastructure）                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  云计算平台: AWS / 阿里云 / 腾讯云                                │
│  容器编排: Kubernetes / Docker                                   │
│  监控告警: Prometheus + Grafana + Sentry                         │
│  CI/CD: GitLab CI / Jenkins / GitHub Actions                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

二、核心模块详细设计

1. 视频处理引擎（Video Processing Engine）

功能职责

视频编解码
视频合成与特效
视频转码与压缩
视频质量优化

技术选型

主力工具: FFmpeg

功能强大，社区活跃
支持几乎所有视频格式
命令行调用，易于集成
硬件加速支持（GPU）

辅助工具: MoviePy（Python）

更友好的API
适合复杂视频逻辑
与Python生态集成好

OpenCV

图像处理
视频分析
特效实现

核心能力

A. 视频合成

# 伪代码示例
class VideoComposer:
    def compose(self, template, data):
        # 1. 加载模板
        template_config = self.load_template(template)

        # 2. 数据绑定
        timeline = self.bind_data(template_config, data)

        # 3. 素材处理
        assets = self.process_assets(timeline)

        # 4. 合成渲染
        video = self.render(assets, timeline)

        # 5. 后处理
        final_video = self.post_process(video)

        return final_video

B. 批量处理

class BatchProcessor:
    def batch_process(self, template, data_list):
        # 并发处理
        with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
            futures = [
                executor.submit(self.process_single, template, data)
                for data in data_list
            ]

            results = [future.result() for future in futures]

        return results

C. 性能优化

GPU加速: NVIDIA NVENC/NVDEC
并发处理: 多线程/多进程
缓存策略: 中间结果缓存
智能调度: 根据服务器负载动态调整

2. 模板渲染引擎（Template Renderer）

功能职责

解析模板定义
数据与模板绑定
动态元素渲染
时间轴管理

模板定义格式（JSON）

{
  "template_id": "product_showcase_v1",
  "name": "商品展示模板",
  "version": "1.0",
  "duration": 15,
  "resolution": "1080x1920",
  "fps": 30,

  "layers": [
    {
      "type": "video",
      "id": "background",
      "source": "{{background_video}}",
      "start": 0,
      "end": 15,
      "effects": ["blur"]
    },
    {
      "type": "image",
      "id": "product_image",
      "source": "{{product_image}}",
      "start": 0,
      "end": 15,
      "position": {"x": "center", "y": "center"},
      "scale": 0.8,
      "animation": {
        "in": "zoom_in",
        "out": "fade_out"
      }
    },
    {
      "type": "text",
      "id": "product_name",
      "content": "{{product_name}}",
      "start": 1,
      "end": 15,
      "style": {
        "font": "PingFang SC",
        "size": 48,
        "color": "#FFFFFF",
        "bold": true
      },
      "position": {"x": "center", "y": 200},
      "animation": {
        "in": "slide_from_bottom"
      }
    },
    {
      "type": "text",
      "id": "price",
      "content": "¥{{price}}",
      "start": 2,
      "end": 15,
      "style": {
        "font": "DIN",
        "size": 72,
        "color": "#FF4757"
      },
      "position": {"x": "center", "y": 300}
    },
    {
      "type": "audio",
      "id": "bgm",
      "source": "{{background_music}}",
      "start": 0,
      "end": 15,
      "volume": 0.3
    }
  ],

  "transitions": [
    {
      "type": "fade",
      "start": 0,
      "duration": 0.5
    }
  ],

  "variables": [
    {"name": "product_image", "type": "image", "required": true},
    {"name": "product_name", "type": "text", "required": true},
    {"name": "price", "type": "number", "required": true},
    {"name": "background_video", "type": "video", "default": "default_bg.mp4"},
    {"name": "background_music", "type": "audio", "default": "default_bgm.mp3"}
  ]
}

渲染流程

class TemplateRenderer:
    def render(self, template_json, data):
        """渲染模板"""
        # 1. 解析模板
        template = self.parse_template(template_json)

        # 2. 验证数据
        self.validate_data(template, data)

        # 3. 数据绑定
        bound_template = self.bind_data(template, data)

        # 4. 构建时间轴
        timeline = self.build_timeline(bound_template)

        # 5. 渲染各层
        layers = []
        for layer_config in timeline:
            layer = self.render_layer(layer_config)
            layers.append(layer)

        # 6. 合成
        final_video = self.compose_layers(layers)

        # 7. 添加音频
        final_video = self.add_audio(final_video, timeline)

        # 8. 输出
        output_path = self.export(final_video)

        return output_path

3. 数据驱动引擎（Data-Driven Engine）

功能职责

数据源对接
数据清洗与转换
批量数据处理
数据验证

支持的数据源

A. 文件导入

Excel (.xlsx, .csv)
JSON
XML

B. API对接

电商平台API（淘宝、京东、拼多多）
内容管理系统（CMS）
自定义API

C. 数据库

MySQL
PostgreSQL
MongoDB

数据处理流程

class DataProcessor:
    def process(self, data_source):
        """处理数据源"""
        # 1. 读取数据
        raw_data = self.load_data(data_source)

        # 2. 数据清洗
        cleaned_data = self.clean_data(raw_data)

        # 3. 数据转换
        transformed_data = self.transform_data(cleaned_data)

        # 4. 数据验证
        validated_data = self.validate_data(transformed_data)

        # 5. 数据分组（批次）
        batches = self.batch_data(validated_data, batch_size=100)

        return batches

示例：Excel数据处理

import pandas as pd

class ExcelDataProcessor:
    def load_excel(self, file_path):
        """加载Excel文件"""
        df = pd.read_excel(file_path)

        # 数据清洗
        df = df.dropna(subset=['product_name', 'price'])
        df['price'] = df['price'].apply(lambda x: f"{x:.2f}")

        # 转换为字典列表
        data_list = df.to_dict('records')

        return data_list

# 使用示例
processor = ExcelDataProcessor()
products = processor.load_excel('products.xlsx')

# 批量生成视频
for product in products:
    video_generator.create(template='product_showcase', data=product)

4. AI集成引擎（AI Integration Engine）

功能职责

AI文案生成
AI语音合成（TTS）
AI数字人/虚拟主播
AI图像生成

集成的AI服务

A. 文案生成（GPT）

class AIScriptGenerator:
    def __init__(self):
        self.client = OpenAI(api_key=settings.OPENAI_API_KEY)

    def generate_script(self, product_info):
        """生成视频文案"""
        prompt = f"""
        为以下产品生成15秒短视频文案：

        产品名称：{product_info['name']}
        产品价格：{product_info['price']}
        产品特点：{product_info['features']}

        要求：
        1. 文案简洁有力，15秒内可以读完
        2. 突出产品卖点
        3. 包含价格信息
        4. 有行动号召
        """

        response = self.client.chat.completions.create(
            model="gpt-4",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )

        script = response.choices[0].message.content
        return script

B. 语音合成（TTS）

class TTSEngine:
    def __init__(self):
        # 可选择：科大讯飞、Azure TTS、阿里云TTS
        self.client = AzureTTS(api_key=settings.AZURE_TTS_KEY)

    def text_to_speech(self, text, voice='zh-CN-XiaoxiaoNeural'):
        """文字转语音"""
        audio_file = self.client.synthesize(
            text=text,
            voice=voice,
            format='mp3'
        )

        return audio_file

C. AI数字人

class DigitalHumanEngine:
    def __init__(self):
        # 集成数字人平台（如：硅基智能、魔珐科技）
        self.client = DigitalHumanAPI(api_key=settings.DH_API_KEY)

    def generate_video(self, script, avatar='default'):
        """生成数字人视频"""
        video_url = self.client.create_video(
            text=script,
            avatar_id=avatar,
            background='green_screen'  # 绿幕便于后期合成
        )

        # 下载视频
        local_file = self.download(video_url)

        return local_file

5. 任务调度系统（Task Scheduler）

功能职责

批量任务管理
任务队列调度
资源分配优化
失败重试机制

技术方案

消息队列: Celery + RabbitMQ

from celery import Celery

app = Celery('video_tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')

@app.task(bind=True, max_retries=3)
def render_video_task(self, template_id, data):
    """视频渲染任务"""
    try:
        # 更新任务状态
        self.update_state(state='PROCESSING')

        # 执行渲染
        renderer = VideoRenderer()
        video_path = renderer.render(template_id, data)

        # 上传到OSS
        oss_url = upload_to_oss(video_path)

        return {'status': 'success', 'url': oss_url}

    except Exception as exc:
        # 重试
        raise self.retry(exc=exc, countdown=60)

批量任务调度

class BatchTaskScheduler:
    def schedule_batch(self, template_id, data_list):
        """调度批量任务"""
        task_ids = []

        for data in data_list:
            # 提交到队列
            task = render_video_task.delay(template_id, data)
            task_ids.append(task.id)

        # 返回任务组ID，用于跟踪进度
        return task_ids

    def get_progress(self, task_ids):
        """获取任务进度"""
        total = len(task_ids)
        completed = 0
        failed = 0

        for task_id in task_ids:
            result = AsyncResult(task_id)
            if result.ready():
                if result.successful():
                    completed += 1
                else:
                    failed += 1

        return {
            'total': total,
            'completed': completed,
            'failed': failed,
            'progress': completed / total * 100
        }

三、数据库设计

1. 核心表结构

用户表 (users)

CREATE TABLE users (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    username VARCHAR(100),
    plan VARCHAR(50) DEFAULT 'free',  -- free, basic, pro, enterprise
    quota_used INT DEFAULT 0,
    quota_limit INT DEFAULT 10,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

模板表 (templates)

CREATE TABLE templates (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    description TEXT,
    category VARCHAR(100),  -- product, education, marketing, etc.
    config JSONB NOT NULL,  -- 模板配置（JSON格式）
    thumbnail VARCHAR(500),
    author_id BIGINT REFERENCES users(id),
    is_public BOOLEAN DEFAULT false,
    price DECIMAL(10,2) DEFAULT 0,  -- 0表示免费
    downloads INT DEFAULT 0,
    rating DECIMAL(3,2) DEFAULT 0,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_templates_category ON templates(category);
CREATE INDEX idx_templates_author ON templates(author_id);

项目表 (projects)

CREATE TABLE projects (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT REFERENCES users(id),
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    template_id BIGINT REFERENCES templates(id),
    status VARCHAR(50) DEFAULT 'draft',  -- draft, processing, completed, failed
    data JSONB,  -- 项目数据
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_projects_user ON projects(user_id);
CREATE INDEX idx_projects_status ON projects(status);

视频表 (videos)

CREATE TABLE videos (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    project_id BIGINT REFERENCES projects(id),
    user_id BIGINT REFERENCES users(id),
    template_id BIGINT REFERENCES templates(id),
    status VARCHAR(50) DEFAULT 'queued',  -- queued, rendering, completed, failed
    progress INT DEFAULT 0,
    file_url VARCHAR(500),
    file_size BIGINT,
    duration DECIMAL(10,2),
    resolution VARCHAR(20),
    error_message TEXT,
    render_time INT,  -- 渲染耗时（秒）
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    completed_at TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_videos_user ON videos(user_id);
CREATE INDEX idx_videos_status ON videos(status);

任务表 (tasks)

CREATE TABLE tasks (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    task_id VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,  -- Celery task ID
    user_id BIGINT REFERENCES users(id),
    type VARCHAR(50) NOT NULL,  -- render, batch_render, export
    status VARCHAR(50) DEFAULT 'pending',
    progress INT DEFAULT 0,
    result JSONB,
    error TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

CREATE INDEX idx_tasks_user ON tasks(user_id);
CREATE INDEX idx_tasks_task_id ON tasks(task_id);

四、API设计

1. RESTful API 规范

基础URL: https://api.videomatic.com/v1

用户相关

POST   /auth/register          # 注册
POST   /auth/login             # 登录
POST   /auth/logout            # 登出
GET    /users/me               # 获取当前用户信息
PATCH  /users/me               # 更新用户信息
GET    /users/me/quota         # 获取配额使用情况

模板相关

GET    /templates              # 获取模板列表
GET    /templates/:id          # 获取模板详情
POST   /templates              # 创建模板
PATCH  /templates/:id          # 更新模板
DELETE /templates/:id          # 删除模板
GET    /templates/categories   # 获取模板分类

项目相关

GET    /projects               # 获取项目列表
GET    /projects/:id           # 获取项目详情
POST   /projects               # 创建项目
PATCH  /projects/:id           # 更新项目
DELETE /projects/:id           # 删除项目

视频渲染

POST   /render/single          # 单个视频渲染
POST   /render/batch           # 批量视频渲染
GET    /render/status/:taskId  # 查询渲染状态
GET    /videos                 # 获取视频列表
GET    /videos/:id             # 获取视频详情
DELETE /videos/:id             # 删除视频

2. API示例

单个视频渲染

请求:

POST /v1/render/single
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token\>

{
  "template_id": 123,
  "data": {
    "product_name": "iPhone 15 Pro",
    "price": 7999,
    "product_image": "https://example.com/iphone.jpg",
    "background_music": "https://example.com/bgm.mp3"
  },
  "options": {
    "resolution": "1080x1920",
    "fps": 30,
    "format": "mp4"
  }
}

响应:

{
  "code": 200,
  "message": "任务已提交",
  "data": {
    "task_id": "abc123def456",
    "video_id": 789,
    "status": "queued",
    "estimated_time": 120
  }
}

批量渲染

请求:

POST /v1/render/batch
Content-Type: application/json
Authorization: Bearer <token\>

{
  "template_id": 123,
  "data_source": {
    "type": "excel",
    "url": "https://example.com/products.xlsx"
  },
  "options": {
    "resolution": "1080x1920",
    "concurrent": 5
  }
}

响应:

{
  "code": 200,
  "message": "批量任务已提交",
  "data": {
    "batch_id": "batch_xyz789",
    "total_count": 100,
    "status": "processing",
    "progress_url": "/v1/render/batch/batch_xyz789/progress"
  }
}

五、性能优化策略

1. 渲染性能优化

A. GPU加速

# 使用NVENC进行硬件加速编码
ffmpeg_cmd = [
    'ffmpeg',
    '-hwaccel', 'cuda',              # 启用CUDA加速
    '-hwaccel_output_format', 'cuda',
    '-i', input_file,
    '-c:v', 'h264_nvenc',            # 使用NVENC编码器
    '-preset', 'fast',
    '-b:v', '5M',
    output_file
]

性能提升: 3-5倍渲染速度

B. 并发处理

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def batch_render_parallel(template, data_list, max_workers=10):
    """并发批量渲染"""
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
        futures = {
            executor.submit(render_single, template, data): data
            for data in data_list
        }

        results = []
        for future in as_completed(futures):
            try:
                result = future.result()
                results.append(result)
            except Exception as exc:
                logger.error(f"渲染失败: {exc}")

    return results

C. 智能缓存

class RenderCache:
    """渲染结果缓存"""

    def get_cache_key(self, template_id, data):
        """生成缓存键"""
        data_hash = hashlib.md5(
            json.dumps(data, sort_keys=True).encode()
        ).hexdigest()

        return f"render:{template_id}:{data_hash}"

    def get_cached_video(self, template_id, data):
        """获取缓存的视频"""
        cache_key = self.get_cache_key(template_id, data)
        video_url = redis_client.get(cache_key)

        if video_url:
            logger.info(f"命中缓存: {cache_key}")
            return video_url

        return None

    def cache_video(self, template_id, data, video_url, ttl=86400):
        """缓存视频结果"""
        cache_key = self.get_cache_key(template_id, data)
        redis_client.setex(cache_key, ttl, video_url)

缓存策略:

相同模板+相同数据 = 相同视频
缓存周期: 24小时
预期缓存命中率: 20-30%

2. 存储优化

A. 对象存储（OSS）

使用阿里云OSS / AWS S3
CDN加速分发
生命周期管理（自动删除过期文件）

B. 存储成本优化

class StorageOptimizer:
    def cleanup_old_videos(self, days=30):
        """清理过期视频"""
        cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=days)

        old_videos = Video.objects.filter(
            created_at__lt=cutoff_date,
            is_important=False
        )

        for video in old_videos:
            # 删除OSS文件
            oss_client.delete(video.file_url)
            # 删除数据库记录
            video.delete()

3. 数据库优化

A. 索引优化

-- 常用查询添加复合索引
CREATE INDEX idx_videos_user_status ON videos(user_id, status);
CREATE INDEX idx_projects_user_updated ON projects(user_id, updated_at DESC);

B. 分库分表

用户表: 按user_id取模分表
视频表: 按创建时间分区（按月）

C. 读写分离

主库: 写操作
从库: 读操作
使用Redis缓存热点数据

六、安全设计

1. 身份认证

JWT Token
OAuth2.0（第三方登录）
API Key（开发者接口）

2. 权限控制

RBAC（基于角色的访问控制）
资源隔离（用户只能访问自己的项目）
配额限制（防止滥用）

3. 数据安全

HTTPS通信
敏感数据加密存储
定期备份

4. 防刷机制

请求限流（Rate Limiting）
IP黑名单
验证码验证

七、监控与运维

1. 监控指标

系统指标:

CPU、内存、磁盘使用率
网络流量
GPU使用率

业务指标:

渲染任务数/成功率
平均渲染时长
用户活跃度
API调用量

2. 告警机制

渲染失败率超过5%
队列堆积超过1000
服务响应时间超过3秒
磁盘使用率超过80%

3. 日志系统

ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
分布式链路追踪（Jaeger）
错误追踪（Sentry）

八、部署架构

1. 生产环境架构

                        ┌─────────────┐
                        │   用户请求   │
                        └──────┬──────┘
                               │
                        ┌──────▼──────┐
                        │  CloudFlare │ (CDN + DDoS防护)
                        └──────┬──────┘
                               │
              ┌────────────────┼────────────────┐
              │                │                │
       ┌──────▼──────┐  ┌─────▼──────┐  ┌─────▼──────┐
       │  Web Server  │  │ Web Server │  │ Web Server │
       │  (Nginx)     │  │  (Nginx)   │  │  (Nginx)   │
       └──────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘
              │                │                │
              └────────────────┼────────────────┘
                               │
                        ┌──────▼──────┐
                        │API Gateway  │
                        └──────┬──────┘
                               │
              ┌────────────────┼────────────────┐
              │                │                │
       ┌──────▼──────┐  ┌─────▼──────┐  ┌─────▼──────┐
       │   应用服务器  │  │  应用服务器 │  │  应用服务器 │
       │  (Django)    │  │  (Django)  │  │  (Django)  │
       └──────┬──────┘  └─────┬──────┘  └─────┬──────┘
              │                │                │
              └────────────────┼────────────────┘
                               │
              ┌────────────────┼────────────────┐
              │                │                │
       ┌──────▼──────┐  ┌─────▼──────┐  ┌─────▼──────┐
       │ 渲染服务器 1  │  │ 渲染服务器2 │  │ 渲染服务器3 │
       │  (GPU)       │  │   (GPU)    │  │   (GPU)    │
       └─────────────┘  └────────────┘  └────────────┘

2. 容器化部署（Docker + Kubernetes）

Docker Compose示例:

version: '3.8'

services:
  web:
    image: videomatic/web:latest
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - api
      - redis

  api:
    image: videomatic/api:latest
    environment:
      - DATABASE_URL=postgresql://user:pass@db:5432/videomatic
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
    depends_on:
      - db
      - redis

  renderer:
    image: videomatic/renderer:latest
    runtime: nvidia  # GPU支持
    environment:
      - CELERY_BROKER_URL=amqp://rabbitmq:5672
    depends_on:
      - rabbitmq

  db:
    image: postgres:14
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  redis:
    image: redis:7-alpine

  rabbitmq:
    image: rabbitmq:3-management

volumes:
  postgres_data:

更新记录

2025-01-08: 初始版本，完成技术架构设计

一、系统架构总览​

1. 整体架构图​

二、核心模块详细设计​

1. 视频处理引擎（Video Processing Engine）​

功能职责​

技术选型​

核心能力​

2. 模板渲染引擎（Template Renderer）​

功能职责​

模板定义格式（JSON）​

渲染流程​

3. 数据驱动引擎（Data-Driven Engine）​

功能职责​

支持的数据源​

数据处理流程​

4. AI集成引擎（AI Integration Engine）​

功能职责​

集成的AI服务​

5. 任务调度系统（Task Scheduler）​

功能职责​

技术方案​

三、数据库设计​

1. 核心表结构​

用户表 (users)​

模板表 (templates)​

项目表 (projects)​

视频表 (videos)​

任务表 (tasks)​

四、API设计​

1. RESTful API 规范​

用户相关​

模板相关​

项目相关​

视频渲染​

2. API示例​

单个视频渲染​

批量渲染​

五、性能优化策略​

1. 渲染性能优化​

A. GPU加速​

B. 并发处理​

C. 智能缓存​

2. 存储优化​

A. 对象存储（OSS）​

B. 存储成本优化​

3. 数据库优化​

A. 索引优化​

B. 分库分表​

C. 读写分离​

六、安全设计​

1. 身份认证​

2. 权限控制​

3. 数据安全​

4. 防刷机制​

七、监控与运维​

1. 监控指标​

2. 告警机制​

3. 日志系统​

八、部署架构​

1. 生产环境架构​

2. 容器化部署（Docker + Kubernetes）​

更新记录​

一、系统架构总览

1. 整体架构图

二、核心模块详细设计

1. 视频处理引擎（Video Processing Engine）

功能职责

技术选型

核心能力

2. 模板渲染引擎（Template Renderer）

功能职责

模板定义格式（JSON）

渲染流程

3. 数据驱动引擎（Data-Driven Engine）

功能职责

支持的数据源

数据处理流程

4. AI集成引擎（AI Integration Engine）

功能职责

集成的AI服务

5. 任务调度系统（Task Scheduler）

功能职责

技术方案

三、数据库设计

1. 核心表结构

用户表 (users)

模板表 (templates)

项目表 (projects)

视频表 (videos)

任务表 (tasks)

四、API设计

1. RESTful API 规范

用户相关

模板相关

项目相关

视频渲染

2. API示例

单个视频渲染

批量渲染

五、性能优化策略

1. 渲染性能优化

A. GPU加速

B. 并发处理

C. 智能缓存

2. 存储优化

A. 对象存储（OSS）

B. 存储成本优化

3. 数据库优化

A. 索引优化

B. 分库分表

C. 读写分离

六、安全设计

1. 身份认证

2. 权限控制

3. 数据安全

4. 防刷机制

七、监控与运维

1. 监控指标

2. 告警机制

3. 日志系统

八、部署架构

1. 生产环境架构

2. 容器化部署（Docker + Kubernetes）

更新记录