개요

이 튜토리얼은 에셋을 Frame.io로 업로드하는 방법을 설명합니다. Frame.io는 비디오뿐만 아니라 스크립트, 사진, 지도, 참조 파일 등 모든 파일 유형을 처리할 수 있습니다. 더 기술적으로 설명하자면, Frame.io의 에셋은 S3에 저장된 파일과 Frame.io 내에서의 해당 파일의 컨텍스트(트랜스코딩, 사용자/팀/프로젝트 컨텍스트, 메타데이터 등)를 포괄적으로 나타내는 데이터 구조입니다. 에셋에 대한 자세한 내용은 리소스 정의를 참조하세요.​

핵심 계층 구조

Frame.io가 핵심 모델들을 어떻게 구조화하는지 이해하는 것도 도움이 됩니다.

사용자가 속한 계정은 여러 개의 프로젝트를 가질 수 있으며, 각 프로젝트에는 에셋이 포함됩니다. 팀은 엔터프라이즈 계정에서만 사용할 수 있으며 논리적인 분리 단계를 하나 더 제공합니다. 에셋은 자신이 어느 팀에 속해 있는지 “알지” 못하며 오직 어느 프로젝트와 계정에 속해 있는지만 알 수 있습니다. 하지만 프로젝트는 계정이 아닌 팀에 철저하게 종속되므로, 결과적으로 팀은 에셋 업로드 프로세스의 필수적인 부분을 차지하게 됩니다.

사전 요구 사항

이 튜토리얼을 진행하려면 다음이 필요합니다.

• 개발자 토큰이 포함된 Frame.io 계정(토큰에 대한 설명은 아래 참조)
• Frame.io Python SDK

에셋 업로드

이 섹션에서는 에셋을 업로드하는 단계별 과정을 안내합니다.

1. developer.frame.io에서 다음 권한을 포함하는 개발자 토큰을 생성하세요.

2. 에셋을 업로드할 대상을 지정하세요. 최소한 에셋은 프로젝트 내에 배치되어야 합니다. 프로젝트의 루트 에셋 ID(root_asset_id)나 특정 폴더의 에셋 ID를 가져와야만 파일 계층 구조에서 업로드할 위치를 명확히 지정할 수 있습니다.

일반적으로 다음 항목들을 (지정된 순서대로) 검색해야 합니다.

• 계정 ID를 검색하여 계정 선택
• 팀 ID를 검색하여 팀 선택
• 팀과 연결된 프로젝트 검색
• 작업할 프로젝트의 프로젝트 ID 확인
• 루트 에셋 ID 또는 폴더 ID 확인

root_asset_id를 사용하면 프로젝트의 루트 경로로 직접 업로드할 수 있습니다.

에셋 나열

새 에셋을 업로드할 위치를 선택하기 위해 API를 활용하여 특정 프로젝트나 폴더 내의 모든 에셋을 나열할 수 있습니다. 에셋이 folder인 경우 하위 에셋이 포함되며, 이는 파일 및 폴더일 수도 있습니다. 에셋 정보를 나열할 때는 어떤 에셋 ID든 사용할 수 있지만, 프로젝트와 관련된 모든 항목을 확인하려면 root_asset_id를 사용하세요.

python-sdk from frameioclient import FrameioClient import os

ASSET_ID = "" TOKEN = ""

client = FrameioClient(TOKEN) response_list = client.assets.get_children(ASSET_ID) assets = response_list.results

for item in assets: print(item[‘id’], item[‘name’])

# Code sample uses the Python SDK: https://github.com/Frameio/python-frameio-client
from frameioclient import FrameioClient
client = frameioclient("FRAMEIO_TOKEN)
asset = client.assets.upload(
  destination_id="PARENT_ASSET_ID",
  filepath="./my_file.mov"
)
# Create a folder:
asset = client.assets.create_folder(
  parent_asset_id=PARENT_ASSET_ID,
  name="My Awesome Folder"
)

반환된 에셋 목록에서 폴더에 해당하는 에셋 ID 또는 루트 에셋 ID를 사용할 수 있습니다. 이 ID를 사용하여 새 에셋을 업로드할 위치를 지정하게 됩니다.

에셋 업로드

이 예시에서는 새 파일을 업로드해 보겠습니다. 다음 정보를 포함하여 요청을 보냅니다.

$
curl --request POST \
>
$
--url https://api.frame.io/v2/assets/<asset_id>/children \ --header 'authorization: Bearer<dev_token>' \
>
$
--header 'content-type: application/json' \
>
$
$
  
$
$
--data '{"filesize":200000,"filetype":"video/mp4","name":"test","source":{"url":"URL_FOR_VIDEO"},"type":"file"}'

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filesize = 30000000
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upload_urls = ["https://...", "https://...", "https://..."]
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chunk_size = filesize / len(upload_urls)
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start_byte = 0 # Set to 0 to start
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for i, url in enumerate(upload_urls):
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  end_byte = chunk_size * (i + 1)
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  upload_chunk(url=url, start_byte, end_byte)
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  start_byte = start_byte + chunk_size

자체 파일 업로더 구축

최상의 성능을 위해 자체 업로더를 구축하려는 경우 청크를 병렬로 업로드하는 것을 권장합니다. 각 청크는 Frame.io API의 응답으로 제공된 Amazon S3 URL로 직접 PUT 요청을 보내야 합니다. 파일 청크는 제공된 upload_urls의 순서와 일치해야 합니다. 이는 최종적으로 병합되고 트랜스코딩된 에셋의 순서를 결정하기 때문입니다. 즉, 첫 번째 URL이 첫 번째 청크를, 두 번째 URL이 두 번째 청크를 가져가는 방식을 의미합니다.

의사 코드 예시

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filesize = 30000000
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upload_urls = ["https://…", "https://…", "https://…"]
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chunk_size = filesize / len(upload_urls)
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start_byte = 0 # 0으로 설정하여 시작
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for i, url in enumerate(upload_urls):
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end_byte = chunk_size * (i + 1)
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upload_chunk(url=url, start_byte, end_byte)
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start_byte = start_byte + chunk_size

S3로 보내는 각 요청의 헤더에는 Frame.io API 초기 호출에서 반환된 새 에셋의 filetype과 추가적인 개인정보 보호 헤더가 반드시 정확히 포함되어야 합니다.

PUT https://frameio-uploads-production.s3/etc/etc
Content-Type: video/mp4
x-amz-acl: private

여기에서 이 모든 과정이 Python SDK를 통해 어떻게 처리되는지 예시를 확인할 수 있습니다.

이것이 전부입니다! upload_urls에 대한 PUT` 호출을 모두 완료하면 Frame.io에 새 에셋이 추가된 것을 확인할 수 있습니다.