Node.js와 FFmpeg로 미디어 트랜스코딩 자동화

개요

웹 서비스나 내부 시스템에서 동영상과 오디오를 일관되게 변환하는 작업은 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업이다. Node.js와 FFmpeg를 결합하면 배치 변환과 실시간 트랜스코딩을 자동화할 수 있다. 이 글에서는 초보자도 이해할 수 있도록 Node.js FFmpeg 사용법을 단계별로 설명하고, 실제 운영에 필요한 예제와 주의점을 다룬다.

사전 준비

FFmpeg 설치

서버 또는 개발 환경에 FFmpeg 바이너리 설치가 필요하다. 운영체제별 패키지 매니저를 이용하거나 공식 사이트에서 바이너리를 내려받아 설치한다. 설치 후 ffmpeg -version로 정상 동작 확인을 권장한다.

Node.js 환경

Node.js 프로젝트에 아래 패키지를 설치하면 FFmpeg를 편리하게 제어할 수 있다.

• fluent-ffmpeg: Node용 래퍼로 복잡한 명령 조합을 간결하게 처리
• child_process: 간단한 FFmpeg CLI 호출 시 사용
• pm2 또는 systemd: 프로세스 관리와 크래시 복구용

기본 워크플로우

미디어 변환 자동화의 핵심은 입력 감지, 작업 큐, 트랜스코더 실행, 출력 검증, 상태 보고의 다섯 단계로 요약된다. 파일 업로드 이벤트나 스케줄러가 작업을 생성하면 작업 큐에서 순서대로 처리한다. 트랜스코더는 병렬성과 리소스 사용을 고려해 제한한다.

간단한 예제: child_process로 FFmpeg 호출

가벼운 변환에서는 Node의 child_process.spawn을 통해 직접 FFmpeg를 호출하는 방식이 단순하고 빠르다. 아래 예제는 입력 파일을 H.264 MP4로 변환하는 방법을 보여준다.

const { spawn } = require('child_process');

function transcode(inputPath, outputPath) {
  const args = [
    '-i', inputPath,
    '-c:v', 'libx264',
    '-preset', 'medium',
    '-crf', '23',
    '-c:a', 'aac',
    '-b:a', '128k',
    outputPath
  ];

  const ff = spawn('ffmpeg', args);

  ff.stderr.on('data', (data) => {
    console.log(`ffmpeg: ${data}`);
  });

  ff.on('close', (code) => {
    console.log(`transcode finished with code ${code}`);
  });
}

fluent-ffmpeg 사용 예제

복잡한 작업이나 포맷 조합이 많은 환경에서는 fluent-ffmpeg가 가독성과 유지보수성 측면에서 유리하다. 다음 예제는 썸네일 추출과 해상도 리사이즈를 함께 수행한다.

const ffmpeg = require('fluent-ffmpeg');

function processMedia(input, output) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    ffmpeg(input)
      .outputOptions(['-c:v libx264', '-crf 23', '-preset fast'])
      .size('?x720')
      .output(output)
      .on('end', () => resolve())
      .on('error', (err) => reject(err))
      .run();
  });
}

오류 처리와 안정성

트랜스코딩 작업은 입력 파일 손상, 리소스 부족, 라이브러리 버전 차이로 실패할 수 있다. 다음 원칙이 권장된다.

• 표준 출력과 표준 에러를 로깅하여 실패 원인 분석
• 타임아웃과 재시도 로직으로 일시적 오류 보완
• 출력 파일 무결성 검사(파일 크기, 재생 확인 등)
• 작업 큐에 상태 필드를 두어 재시도와 실패 기록 관리

성능 최적화

대량 변환 환경에서는 CPU, 메모리, 디스크 I/O가 병목이 된다. 다음 기법들이 도움이 된다.

• 병렬 작업 수를 CPU 코어와 서버 용량에 맞춰 제한
• 하드웨어 가속(NVENC, VAAPI) 사용으로 인코딩 속도 개선
• 임시 파일을 RAM 디스크에 두어 I/O 감소
• 적절한 CRF 값과 프로파일 선택으로 품질과 용량 균형 조정

자동화된 배치 처리 아키텍처 예시

실무에서는 아래 구성 요소가 결합되어 자동화 파이프라인을 이룬다.

• 파일 업로드 또는 메시지 큐로 작업 생성
• 작업 큐(Redis, RabbitMQ)로 분배
• Worker 프로세스(Node.js)에서 ffmpeg 실행
• S3나 CDN으로 결과 업로드
• 모니터링과 알림 시스템(로그, 메트릭)

운영과 모니터링

프로덕션 환경에서는 실패율, 처리 시간, 자원 사용량을 지속적으로 모니터링해야 한다. 메트릭은 Grafana, Prometheus 등을 통해 시각화하고, 이상 징후 발생 시 알림을 구성한다. 또한 FFmpeg 버전 업그레이드 시 테스트 환경에서 충분한 검증이 필요하다.

결론

Node.js와 FFmpeg를 결합하면 동영상 변환 자동화가 현실적이고 확장 가능하다. 이 문서에서 소개한 Node.js FFmpeg 사용법과 FFmpeg 트랜스코딩 Node 예제를 바탕으로 자동화 파이프라인을 설계하면 운영 안정성과 처리 효율을 동시에 개선할 수 있다. 처음 접근하는 경우에는 작은 배치부터 시작해 점진적으로 확장하는 전략이 도움이 된다.