Конвертация видео в GIF на Python с помощью Terraform

Статья создана

Yandex Cloud

Улучшена

kvendingoldo

Обновлена 19 марта 2026 г.

Подготовьте облако к работе
- Необходимые платные ресурсы
Создайте инфраструктуру
Создайте таблицу
Проверьте работу приложения
Как удалить созданные ресурсы

Чтобы создать инфраструктуру для конвертации видео в GIF на Python с помощью Terraform:

Подготовьте облако к работе

Зарегистрируйтесь в Yandex Cloud и создайте платежный аккаунт:

Перейдите в консоль управления, затем войдите в Yandex Cloud или зарегистрируйтесь.
На странице Yandex Cloud Billing убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE. Если платежного аккаунта нет, создайте его и привяжите к нему облако.

Если у вас есть активный платежный аккаунт, вы можете создать или выбрать каталог, в котором будет работать ваша инфраструктура, на странице облака.

Подробнее об облаках и каталогах.

Необходимые платные ресурсы

В стоимость поддержки инфраструктуры входит:

плата за вызовы функций (см. тарифы Yandex Cloud Functions);
плата за выполнение запросов к базе данных (см. тарифы Yandex Managed Service for YDB);
плата за хранение данных в бакете (см. тарифы Yandex Object Storage).

Terraform позволяет быстро создать облачную инфраструктуру в Yandex Cloud и управлять ею с помощью файлов конфигураций. В файлах конфигураций хранится описание инфраструктуры на языке HCL (HashiCorp Configuration Language). При изменении файлов конфигураций Terraform автоматически определяет, какая часть вашей конфигурации уже развернута, что следует добавить или удалить.

Terraform распространяется под лицензией Business Source License, а провайдер Yandex Cloud для Terraform — под лицензией MPL-2.0.

Подробную информацию о ресурсах провайдера смотрите в документации на сайте Terraform или в зеркале.

Для создания инфраструктуры с помощью Terraform:

Установите Terraform, получите данные для аутентификации и укажите источник для установки провайдера Yandex Cloud (раздел Настройте провайдер, шаг 1).

Подготовьте файлы с описанием инфраструктуры:

Готовая конфигурация

Вручную

Клонируйте репозиторий с конфигурационными файлами.
```
git clone https://github.com/yandex-cloud-examples/yc-serverless-video-gif-converter.git
```
Перейдите в директорию с репозиторием. В ней должны появиться файлы:
- video-converting.tf — конфигурация создаваемой инфраструктуры.
- ffmpeg-api.zip — архив с API-функцией.
- src.zip — архив с функцией-конвертером.

Создайте папку для конфигурационных файлов.

Создайте в папке:

Конфигурационный файл video-converting.tf:

video-converting.tf

# Объявление переменных

locals {
  folder_id   = "<идентификатор_каталога>"
  bucket_name = "<имя_бакета>"
}

# Настройка провайдера

terraform {
  required_providers {
    yandex = {
      source  = "yandex-cloud/yandex"
    }
  }
}

provider "yandex" {
  folder_id = local.folder_id
}

# Создание сервисного аккаунта и назначение ему ролей

resource "yandex_iam_service_account" "sa" {
  name = "ffmpeg-sa"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "ymq-reader" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "ymq.reader"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "ymq-writer" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "ymq.writer"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "lockbox-payload-viewer" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "lockbox.payloadViewer"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "storage-editor" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "storage.editor"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "storage-uploader" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "storage.uploader"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "ydb-admin" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "ydb.admin"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

resource "yandex_resourcemanager_folder_iam_member" "serverless-functions-invoker" {
  folder_id = local.folder_id
  role      = "serverless.functions.invoker"
  member    = "serviceAccount:${yandex_iam_service_account.sa.id}"
}

# Создание статического ключа для сервисного аккаунта

resource "yandex_iam_service_account_static_access_key" "sa-static-key" {
  service_account_id = yandex_iam_service_account.sa.id
  description        = "static access key for database, message queue and bucket"
}

# Создание секрета

resource "yandex_lockbox_secret" "secretmq" {
  name = "ffmpeg-sa-secret"
}

resource "yandex_lockbox_secret_version" "my_version" {
  secret_id = yandex_lockbox_secret.secretmq.id
  entries {
    key        = "ACCESS_KEY_ID"
    text_value = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.access_key
  }
    entries {
    key        = "SECRET_ACCESS_KEY"
    text_value = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.secret_key
  }
}

# Создание очереди сообщений

resource "yandex_message_queue" "converter_queue" {
  name                       = "converter-queue"
  visibility_timeout_seconds = 600
  message_retention_seconds  = 1209600
  receive_wait_time_seconds  = 20

  access_key = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.access_key
  secret_key = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.secret_key
  depends_on = [ yandex_resourcemanager_folder_iam_member.ymq-writer ]
}

# Создание базы данных

resource "yandex_ydb_database_serverless" "api_db" {
  name        = "db-converter"
  location_id = "ru-central1"
}

# Создание бакета и загрузка архива

resource "yandex_storage_bucket" "conv_func_bucket" {
  folder_id  = local.folder_id
  access_key = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.access_key
  secret_key = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.secret_key
  bucket     = local.bucket_name
}

resource "yandex_storage_object" "archive" {
  access_key   = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.access_key
  secret_key   = yandex_iam_service_account_static_access_key.sa-static-key.secret_key
  bucket       = yandex_storage_bucket.conv_func_bucket.id
  key          = "src.zip"
  source       = "src.zip"
  content_type = "application/zip"
}

# Создание API-функции

resource "yandex_function" "api-function" {
  name               = "ffmpeg-api"
  runtime            = "python312"
  user_hash          = filesha256("ffmpeg-api.zip")
  memory             = "256"
  entrypoint         = "index.handle_api"
  execution_timeout  = "5"
  service_account_id = yandex_iam_service_account.sa.id
  environment = {
    DOCAPI_ENDPOINT = yandex_ydb_database_serverless.api_db.document_api_endpoint
    YMQ_QUEUE_URL   = yandex_message_queue.converter_queue.id
    SECRET_ID       = yandex_lockbox_secret.secretmq.id
  }
  content {
    zip_filename = "ffmpeg-api.zip"
  }
}

# Создание функции-конвертера

resource "yandex_function" "converter" {
  name               = "ffmpeg-converter"
  runtime            = "python312"
  user_hash          = filesha256("src.zip")
  memory             = "2048"
  entrypoint         = "index.handle_process_event"
  execution_timeout  = "600"
  service_account_id = yandex_iam_service_account.sa.id
  environment = {
    DOCAPI_ENDPOINT = yandex_ydb_database_serverless.api_db.document_api_endpoint
    YMQ_QUEUE_URL   = yandex_message_queue.converter_queue.id
    S3_BUCKET       = yandex_storage_bucket.conv_func_bucket.id
    SECRET_ID       = yandex_lockbox_secret.secretmq.id
  }
  package {
    bucket_name = yandex_storage_bucket.conv_func_bucket.id
    object_name = "src.zip"
  }
}

# Создание триггера

resource "yandex_function_trigger" "converter_trigger" {
  name = "ffmpeg-trigger"
  message_queue {
    queue_id           = yandex_message_queue.converter_queue.arn
    service_account_id = yandex_iam_service_account.sa.id
    batch_size         = "1"
    batch_cutoff       = "10"
    visibility_timeout = 600
  }
  function {
    id                 = yandex_function.converter.id
    tag                = "$latest"
    service_account_id = yandex_iam_service_account.sa.id
  }
}

Для API-функции:

Создайте файл index.py и вставьте в него содержимое:

index.py для API-функции

import json
import os
import subprocess
import uuid
from urllib.parse import urlencode

import boto3
import requests
import yandexcloud
from yandex.cloud.lockbox.v1.payload_service_pb2 import GetPayloadRequest
from yandex.cloud.lockbox.v1.payload_service_pb2_grpc import PayloadServiceStub

boto_session = None
storage_client = None
docapi_table = None
ymq_queue = None


def get_boto_session():
    global boto_session
    if boto_session is not None:
        return boto_session

    # initialize lockbox and read secret value
    yc_sdk = yandexcloud.SDK()
    channel = yc_sdk._channels.channel("lockbox-payload")
    lockbox = PayloadServiceStub(channel)
    response = lockbox.Get(GetPayloadRequest(secret_id=os.environ['SECRET_ID']))

    # extract values from secret
    access_key = None
    secret_key = None
    for entry in response.entries:
        if entry.key == 'ACCESS_KEY_ID':
            access_key = entry.text_value
        elif entry.key == 'SECRET_ACCESS_KEY':
            secret_key = entry.text_value
    if access_key is None or secret_key is None:
        raise Exception("secrets required")
    print("Key id: " + access_key)

    # initialize boto session
    boto_session = boto3.session.Session(
        aws_access_key_id=access_key,
        aws_secret_access_key=secret_key
    )
    return boto_session


def get_ymq_queue():
    global ymq_queue
    if ymq_queue is not None:
        return ymq_queue

    ymq_queue = get_boto_session().resource(
        service_name='sqs',
        endpoint_url='https://message-queue.api.cloud.yandex.net',
        region_name='ru-central1'
    ).Queue(os.environ['YMQ_QUEUE_URL'])
    return ymq_queue


def get_docapi_table():
    global docapi_table
    if docapi_table is not None:
        return docapi_table

    docapi_table = get_boto_session().resource(
        'dynamodb',
        endpoint_url=os.environ['DOCAPI_ENDPOINT'],
        region_name='ru-central1'
    ).Table('tasks')
    return docapi_table


def get_storage_client():
    global storage_client
    if storage_client is not None:
        return storage_client

    storage_client = get_boto_session().client(
        service_name='s3',
        endpoint_url='https://storage.yandexcloud.net',
        region_name='ru-central1'
    )
    return storage_client

# API handler

def create_task(src_url):
    task_id = str(uuid.uuid4())
    get_docapi_table().put_item(Item={
        'task_id': task_id,
        'ready': False
    })
    get_ymq_queue().send_message(MessageBody=json.dumps({'task_id': task_id, "src": src_url}))
    return {
        'task_id': task_id
    }


def get_task_status(task_id):
    task = get_docapi_table().get_item(Key={
        "task_id": task_id
    })
    if task['Item']['ready']:
        return {
            'ready': True,
            'gif_url': task['Item']['gif_url']
        }
    return {'ready': False}


def handle_api(event, context):
    action = event['action']
    if action == 'convert':
        return create_task(event['src_url'])
    elif action == 'get_task_status':
        return get_task_status(event['task_id'])
    else:
        return {"error": "unknown action: " + action}

Создайте файл requirements.txt и укажите в нем библиотеки:
```
boto3
yandexcloud
```
Создайте в папке архив ffmpeg-api.zip, содержащий файлы index.py и requirements.txt.

Для функции-конвертера:

Создайте файл index.py и вставьте в него содержимое:

index.py для функции-конвертера

import json
import os
import subprocess
import uuid
from urllib.parse import urlencode

import boto3
import requests
import yandexcloud
from yandex.cloud.lockbox.v1.payload_service_pb2 import GetPayloadRequest
from yandex.cloud.lockbox.v1.payload_service_pb2_grpc import PayloadServiceStub

boto_session = None
storage_client = None
docapi_table = None
ymq_queue = None


def get_boto_session():
    global boto_session
    if boto_session is not None:
        return boto_session

    # initialize lockbox and read secret value
    yc_sdk = yandexcloud.SDK()
    channel = yc_sdk._channels.channel("lockbox-payload")
    lockbox = PayloadServiceStub(channel)
    response = lockbox.Get(GetPayloadRequest(secret_id=os.environ['SECRET_ID']))

    # extract values from secret
    access_key = None
    secret_key = None
    for entry in response.entries:
        if entry.key == 'ACCESS_KEY_ID':
            access_key = entry.text_value
        elif entry.key == 'SECRET_ACCESS_KEY':
            secret_key = entry.text_value
    if access_key is None or secret_key is None:
        raise Exception("secrets required")
    print("Key id: " + access_key)

    # initialize boto session
    boto_session = boto3.session.Session(
        aws_access_key_id=access_key,
        aws_secret_access_key=secret_key
    )
    return boto_session


def get_ymq_queue():
    global ymq_queue
    if ymq_queue is not None:
        return ymq_queue

    ymq_queue = get_boto_session().resource(
        service_name='sqs',
        endpoint_url='https://message-queue.api.cloud.yandex.net',
        region_name='ru-central1'
    ).Queue(os.environ['YMQ_QUEUE_URL'])
    return ymq_queue


def get_docapi_table():
    global docapi_table
    if docapi_table is not None:
        return docapi_table

    docapi_table = get_boto_session().resource(
        'dynamodb',
        endpoint_url=os.environ['DOCAPI_ENDPOINT'],
        region_name='ru-central1'
    ).Table('tasks')
    return docapi_table


def get_storage_client():
    global storage_client
    if storage_client is not None:
        return storage_client

    storage_client = get_boto_session().client(
        service_name='s3',
        endpoint_url='https://storage.yandexcloud.net',
        region_name='ru-central1'
    )
    return storage_client

# Converter handler

def download_from_ya_disk(public_key, dst):
    api_call_url = 'https://cloud-api.yandex.net/v1/disk/public/resources/download?' + \
                   urlencode(dict(public_key=public_key))
    response = requests.get(api_call_url)
    download_url = response.json()['href']
    download_response = requests.get(download_url)
    with open(dst, 'wb') as video_file:
        video_file.write(download_response.content)


def upload_and_presign(file_path, object_name):
    client = get_storage_client()
    bucket = os.environ['S3_BUCKET']
    client.upload_file(file_path, bucket, object_name)
    return client.generate_presigned_url('get_object', Params={'Bucket': bucket, 'Key': object_name}, ExpiresIn=3600)


def handle_process_event(event, context):
    for message in event['messages']:
        task_json = json.loads(message['details']['message']['body'])
        task_id = task_json['task_id']
        # Download video
        download_from_ya_disk(task_json['src'], '/tmp/video.mp4')
        # Convert with ffmpeg
        subprocess.run(['ffmpeg', '-i', '/tmp/video.mp4', '-r', '10', '-s', '320x240', '/tmp/result.gif'])
        result_object = task_id + ".gif"
        # Upload to Object Storage and generate presigned url
        result_download_url = upload_and_presign('/tmp/result.gif', result_object)
        # Update task status in DocAPI
        get_docapi_table().update_item(
            Key={'task_id': task_id},
            AttributeUpdates={
                'ready': {'Value': True, 'Action': 'PUT'},
                'gif_url': {'Value': result_download_url, 'Action': 'PUT'},
            }
        )
    return "OK"

Создайте файл requirements.txt и укажите в нем библиотеки:
```
boto3
requests
yandexcloud
```
Подготовьте исполняемый файл FFmpeg. На официальном сайте FFmpeg в разделе Linux Static Builds загрузите архив с 64-битной версией FFmpeg и сделайте файл исполняемым, выполнив команду chmod +x ffmpeg.
Создайте в папке архив src.zip, содержащий файлы index.py и requirements.txt, и исполняемый файл FFmpeg.

Более подробную информацию о параметрах используемых ресурсов в Terraform см. в документации провайдера:

В файле video-converting.tf задайте пользовательские параметры:
- folder_id — идентификатор каталога.
- bucket — имя бакета.
Создайте ресурсы:
1. В терминале перейдите в папку, где вы отредактировали конфигурационный файл.
2. Проверьте корректность конфигурационного файла с помощью команды:
```
terraform validate
```
  Если конфигурация является корректной, появится сообщение:
```
Success! The configuration is valid.
```
3. Выполните команду:
```
terraform plan
```
  В терминале будет выведен список ресурсов с параметрами. На этом этапе изменения не будут внесены. Если в конфигурации есть ошибки, Terraform на них укажет.
4. Примените изменения конфигурации:
```
terraform apply
```
5. Подтвердите изменения: введите в терминале слово yes и нажмите Enter.

После создания инфраструктуры создайте таблицу в базе данных YDB.

Создайте таблицу

Создайте таблицу в базе данных YDB:
- Имя — tasks.
- Тип таблицы — Документная таблица.
- Колонки — одна колонка с именем task_id типа String. Установите атрибут Ключ партицирования.

После создания таблицы проверьте работу приложения.

Проверьте работу приложения

Создайте задачу

Консоль управления

В консоли управления выберите каталог, в котором находится функция ffmpeg-api.
Выберите сервис Cloud Functions.
Выберите функцию ffmpeg-api.
Перейдите на вкладку Тестирование.
В поле Входные данные введите:
```
{"action":"convert", "src_url":"<ссылка_на_видео>"}
```
Где <ссылка_на_видео> — ссылка на сохраненный на Яндекс Диске видеофайл в формате MP4.
Нажмите кнопку Запустить тест.
В поле Ответ функции отобразится идентификатор задачи:
```
{ "task_id": "c4269ceb-8d3a-40fe-95f0-84cf********" }
```

Посмотрите статистику очереди

После создания задачи число сообщений в очереди увеличивается на один, и срабатывает триггер. Проверьте, что сообщения поступают в очередь и обрабатываются. Для этого посмотрите статистику очереди.

Консоль управления

В консоли управления выберите каталог, в котором находится очередь converter-queue.
Выберите сервис Message Queue.
Выберите очередь converter-queue.
В блоке Общая информация отображается количество сообщений в очереди и в обработке.
Перейдите в раздел Мониторинг. Посмотрите графики Overall queue stats.

Посмотрите логи функции

Триггер должен вызывать функцию-конвертер для каждого сообщения в очереди. Чтобы проверить, что функция вызывается, посмотрите ее логи.

Консоль управления

В консоли управления выберите каталог, в котором находится функция ffmpeg-converter.
Выберите сервис Cloud Functions.
Выберите функцию ffmpeg-converter.
Перейдите на вкладку Логи и укажите период, за который хотите посмотреть логи.

Получите ссылку на GIF-файл

Консоль управления

В консоли управления выберите каталог, в котором находится функция ffmpeg-api.
Выберите сервис Cloud Functions.
Выберите функцию ffmpeg-api.
Перейдите на вкладку Тестирование.

В поле Входные данные введите запрос:

{"action":"get_task_status", "task_id":"<идентификатор_задачи>"}

Нажмите кнопку Запустить тест.

Если конвертация видео в GIF-файл не завершилась, в поле Ответ функции отобразится ответ:

{
    "ready": false
}

В противном случае вы получите ссылку на GIF-файл:

{
    "ready": true,
    "gif_url": "https://storage.yandexcloud.net/<имя_бакета>/1b4db1a6-f2b2-4b1c-b662-37f7********.gif?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=qxLftbbZ91U695ysemyZ%2F202********ru-central1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20210831T110351Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=f4a5fe7848274a09be5b221fbf8a9f6f2b385708cfa351861a4e69df********"
}

Как удалить созданные ресурсы

Чтобы перестать платить за созданные ресурсы:

Откройте конфигурационный файл video-converting.tf и удалите описание создаваемой инфраструктуры из файла.
Примените изменения:
1. В терминале перейдите в папку, где вы отредактировали конфигурационный файл.
2. Проверьте корректность конфигурационного файла с помощью команды:
```
terraform validate
```
  Если конфигурация является корректной, появится сообщение:
```
Success! The configuration is valid.
```
3. Выполните команду:
```
terraform plan
```
  В терминале будет выведен список ресурсов с параметрами. На этом этапе изменения не будут внесены. Если в конфигурации есть ошибки, Terraform на них укажет.
4. Примените изменения конфигурации:
```
terraform apply
```
5. Подтвердите изменения: введите в терминале слово yes и нажмите Enter.

См. также

Конвертация видео в GIF на Python с помощью консоли управления

Конвертация видео в GIF на Python с помощью Terraform

Подготовьте облако к работеПодготовьте облако к работе

Необходимые платные ресурсыНеобходимые платные ресурсы

Создайте инфраструктуруСоздайте инфраструктуру

Создайте таблицуСоздайте таблицу

Проверьте работу приложенияПроверьте работу приложения

Создайте задачуСоздайте задачу

Посмотрите статистику очередиПосмотрите статистику очереди

Посмотрите логи функцииПосмотрите логи функции

Получите ссылку на GIF-файлПолучите ссылку на GIF-файл

Как удалить созданные ресурсыКак удалить созданные ресурсы

См. такжеСм. также

Была ли статья полезна?

Подготовьте облако к работе

Необходимые платные ресурсы

Создайте инфраструктуру

Создайте таблицу

Проверьте работу приложения

Создайте задачу

Посмотрите статистику очереди

Посмотрите логи функции

Получите ссылку на GIF-файл

Как удалить созданные ресурсы

См. также