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Leitfaden für Einblicke in soziale Medien in AWS
Übersicht
Funktionsweise
Mit diesem Leitfaden verschaffen Sie sich einen Einblick in das, was Ihre Kunden über Ihre Produkte und Services auf Websites sozialer Medien, wie z. B. X, Facebook und Instagram, sagen. Anstatt Beiträge manuell zu filtern, können Sie ein nahezu in Echtzeit arbeitendes Warnsystem aufbauen, das Daten aus sozialen Medien verarbeitet und mithilfe eines großen Sprachmodells (LLM) in Amazon Bedrock Erkenntnisse wie Themen, Entitäten, Stimmungen und Standorte extrahiert.
Mit Zuversicht bereitstellen
Bereit zum Bereitstellen? Sehen Sie sich den Beispielcode in GitHub an, um detaillierte Bereitstellungsanweisungen zu erhalten, mit denen Sie den Code unverändert bereitstellen oder an Ihre Anforderungen anpassen können.
Well-Architected-Säulen
Das obige Architekturdiagramm ist ein Beispiel für eine Lösung, die unter Berücksichtigung der bewährten Methoden von Well-Architected erstellt wurde. Um eine vollständige Well-Architected-Lösung zu erhalten, sollten Sie so viele bewährte Methoden von Well-Architected wie möglich befolgen.
Amazon CloudWatch führt Protokolle der im Textverarbeitungs-Workflow ausgeführten Vorgänge und ermöglicht so eine effiziente Überwachung des Anwendungsstatus. Amazon CloudFormation ermöglicht die Reproduzierbarkeit der Bereitstellung und kann auch auf einen stabilen Zustand zurückgesetzt werden, falls die Bereitstellung fehlschlägt. Darüber hinaus ist Amazon Bedrock ein verwalteter Service zur Verwendung von LLMs über eine einfache Benutzeroberfläche. Diese Kombination aus Überwachung, reproduzierbaren Bereitstellungen und der Nutzung von AWS-verwalteten LLMs bietet leistungsstarke Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, ohne dass die zugrunde liegende Infrastruktur verwaltet werden muss.
Die in Amazon S3 gespeicherten Daten werden im Ruhezustand mithilfe von AWS Key Management Service (AWS KMS)-Schlüsseln verschlüsselt, und AWS Identity and Access Management (IAM) wird verwendet, um den Zugriff auf die Daten zu kontrollieren. Insbesondere hilft AWS KMS bei der Erstellung und Verwaltung der Verschlüsselungsschlüssel, die zur sicheren Verschlüsselung der in Amazon S3 gespeicherten Daten verwendet werden. IAM hingegen bietet die Möglichkeit, granulare Berechtigungen auf der Grundlage von Rollen für die Zugriffskontrolle mit den geringsten Berechtigungen auf diese Daten zu konfigurieren.
Die Daten werden in Amazon S3 gespeichert, einem Objektspeicher-Service, der eine Beständigkeit von 99,999999999 % (11 Neunen) bietet. Die LLMs werden mit Amazon Bedrock über eine einfache und effiziente API-Schnittstelle aufgerufen, die automatisch nach oben und unten skaliert werden kann. Athena, QuickSight und AWS Glue werden verwendet, um die Daten in großem Maßstab abzufragen und zu visualisieren, ohne dass eine Infrastruktur bereitgestellt werden muss.
Durch den Einsatz verschiedener Serverless- und verwalteter AWS-Services ist diese Empfehlung für Ihre Workloads so konzipiert, dass eine hohe Leistungseffizienz erreicht wird, die Ressourcen automatisch skaliert werden, um den Anforderungen der Workloads gerecht zu werden, und Ihnen ein nahtloses Erlebnis für den Zugriff auf Einblicke aus Ihren Plattformen von sozialen Medien geboten wird. Lambda, ein Serverless-Compute-Service, skaliert zum Beispiel automatisch hoch und runter, je nach Bedarf, und stellt sicher, dass die Rechenkapazität für den Workload optimiert ist. Mit Amazon Bedrock können Sie LLMs aus einem umfangreichen Katalog aufrufen, ohne die zugrunde liegenden Server bereitstellen und verwalten zu müssen.
Lambda wird in dieser Architektur verwendet, um Ereignisse zu verarbeiten und die Batch-Transformationsanalyse einzuleiten, sodass kein kontinuierlich laufender Server erforderlich ist. Darüber hinaus werden AWS-Glue-Aufträge verwendet, um Stapel von Benutzerdaten und nicht einzelne Datensätze zu extrahieren, zu transformieren, zu laden (ETL). Durch die Aggregation der Daten und die Verarbeitung in größeren Blöcken werden die gesamten Rechen- und Speicheranforderungen reduziert, was im Vergleich zur Einzelbehandlung jedes Datensatzes zu niedrigeren Kosten führt. Schließlich ermöglicht Amazon Bedrock die Verwendung des LLN, das Ihren Budgetanforderungen am besten entspricht, sodass Ihnen keine unnötigen Ausgaben im Zusammenhang mit leistungsfähigeren, aber möglicherweise überschüssigen Modellen entstehen.
Lambda, AWS Glue, Athena und QuickSight sind allesamt Serverless-Services, die auf Abruf betrieben werden und ihre Ressourcennutzung an den aktuellen Workload anpassen. Dies trägt dazu bei, dass die Leistung und Nutzung der Ressourcen maximiert werden, da die Dienste automatisch hoch- und herunterskaliert werden, um der erforderlichen Nachfrage gerecht zu werden. Durch die Verwendung dieser Serverless-Angebote kann diese Architektur die erforderlichen Ressourcen effizient nutzen und so eine Über- oder Unterauslastung von Rechen-, Speicher- und anderen Infrastrukturkomponenten vermeiden.
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