云端AI视频去水印架构：上传、任务队列、推理与结果交付

上传层：避免业务服务器成为瓶颈

大视频直接经过业务服务器转发，会占用带宽、连接和磁盘。常见架构是由业务服务创建短期上传凭据，让客户端把文件直传对象存储；无法直传时，则使用受控中转并限制并发和文件大小。

大文件可使用分片上传，每片独立重试，完成后由存储服务合并。上传会话应绑定用户、文件大小、格式和过期时间，并在任务创建前验证所有分片完整。

任务层：队列与幂等提交

上传完成后，客户端提交文件引用和处理参数。服务端生成稳定的幂等键，避免网络重试创建两个任务或重复扣费。任务状态通常包括已创建、排队、处理中、成功、失败和取消。

队列把用户请求与GPU工作节点解耦，可以按显存、模型、文件时长和优先级调度。队列长度、重试次数和超时时间需要设置上限，防止单个异常文件持续占用资源。

推理层：解码、修复和编码

工作节点读取源文件，先探测编码、时长、分辨率和帧率，再按模型要求解码。遮罩可以来自用户框选、自动检测或关键帧跟踪，修复阶段可能结合单帧模型和前后帧参考。

完成画面修复后需要重新编码视频，并尽可能保留音频、时间戳和色彩信息。GPU推理和视频编码是两类资源，应分别监控显存、算力、编码器会话和磁盘IO。

状态同步与进度展示

前端轮询或长连接只负责展示，服务端应独立同步上游工作节点状态。若用户关闭页面，任务仍应继续更新数据库，重新打开后可以恢复进度和结果。

进度值应单调前进，较旧的并发响应不能覆盖已完成状态。临时网络错误应保留最近状态，而不是立即把任务判为失败。

结果交付与文件生命周期

处理结果通常写回对象存储，下载接口返回有期限的签名地址或受控重定向。列表接口不应长期暴露底层存储凭据，预览和下载也应有权限校验。

源文件、临时帧、模型缓存和结果文件需要明确保留期限。用户删除、任务失败和过期清理应覆盖所有派生数据，并记录不含敏感内容的审计事件。

安全、计费和可观测性

系统应限制文件类型、真实媒体参数、任务并发和每日配额，不能只信任浏览器提交的扩展名。计费最好与本地任务记录放在同一事务边界，并提供失败退款的幂等处理。

监控应关注上传成功率、排队时长、GPU利用率、推理失败、编码失败和下载可用性。日志需对用户标识、签名地址和业务凭据做脱敏，不记录视频内容。