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AWS 解决方案库

关于 AWS 上的媒体提取和动态内容策略框架的指南

概览

本指南演示了如何通过自动提取视频元数据、情报收集和内容审核来加快内容分析工作流程。它使您能够高效地处理大量视频内容,提取有价值的见解,并通过可自定义的策略评估做出数据驱动型决策。通过将这些传统的手动任务自动化,您可以降低运营成本、提高准确性并扩展内容分析能力,同时保持安全可靠的运营。

工作原理

提取通用元数据

此架构图显示了如何使用生成式人工智能从视频中提取通用元数据,并演示了动态策略评估分析。

Diagram of an AWS architecture workflow for video extraction and evaluation services, featuring components like Amazon CloudFront, S3, Cognito, API Gateway, Step Functions, Lambda, DynamoDB, Bedrock, Rekognition, Transcribe, and OpenSearch Service.

提取服务的 Restful API

此架构图展示了通过 Amazon API Gateway 提供的提取服务的关键 RESTful API。UI 使用 API 检索数据,允许用户将提取服务集成到现有工作流程中。

Flowchart of an AWS-based video processing workflow using services like API Gateway, Lambda, S3, DynamoDB, Step Functions, and others for tasks such as transcription, frame sampling, image analysis, and data storage.

自信地进行部署

为部署做好准备了吗? 查看 GitHub 上的示例代码,了解详细的部署说明,进而根据需要按原样部署或进行自定义部署。 

访问示例代码

Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

    Amazon S3 通过版本控制、防止删除和跨区域复制功能提供强大的数据管理。API GatawayLambdaStep FunctionsAmazon Simple Queue Service(Amazon SQS)等无服务器服务提供内置的可扩展性和高可用性。OpenSearch Service 部署通过多个可用区支持高可用性,其特点是具有复制分片的冗余数据节点,有助于确保数据的持久性和恢复能力。

    阅读《可靠性》白皮书

    LambdaStep Functions 通过并行执行函数和工作流程步骤实现高效的并行处理。这种并行处理能力提高了总体吞吐量并缩短了执行时间。无服务器架构可自动处理在 AWS 上扩展工作负载的复杂性,从而为媒体处理任务提供最佳性能。

    阅读《性能效率》白皮书

    Amazon S3 存储类和生命周期策略可优化视频存储成本,而无服务器和 AI/ML 服务则采用即用即付模式,这意味着您只需为使用的服务付费。事件驱动型架构有助于确保仅对实际使用的资源收费,使您能够经济高效地配置和定制媒体工作流程,同时使用 S3 生命周期策略存储和归档摄取的内容、代理和元数据。

    阅读《成本优化》白皮书

    AWS 无服务器服务和 AI/ML 组件可根据需求动态分配计算资源,从而消除过度配置并减少资源浪费。与传统的本地服务器相比,这种方法最大限度地降低了能耗,同时最大限度地提高了 AWS 人工智能服务的效率,从而减少后端操作对环境的影响。

    阅读《可持续性》白皮书

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