Wozu dient diese AWS-Lösungsimplementierung?

Bei dieser Lösung handelt es sich um ein Entwicklungsframework für die Anwendung von Machine-Learning-Services auf Medien-Workflows. Die APIs der Lösung wurden speziell für Anwendungen entwickelt, die Videos, Bilder, Audio und Text verarbeiten, und unterstützen AWS Machine-Learning-Services für Ihre Multimedia-Anwendungen. Durch die Verwaltung von Workflows ermöglicht diese Lösung eine schnellere Erstellung von Anwendungen und profitiert gleichzeitig von einem robusten Backend-Framework.

Vorteile

Entwicklungszeit sparen

Diese Lösung verwaltet die Workflow-Orchestrierung und die Wirkungsdauer der Daten, sodass Sie sich auf Anwendungen konzentrieren können, die einen Mehrwert aus den Medien ziehen oder manuelle Arbeitsabläufe automatisieren.

Individuelle Anpassung

Sie können die Lösung erweitern und anpassen, um sie neuen Anwendungsfällen anzupassen.  Operatoren sind generierte Zustandsautomaten, die vorgefertigt sind, aber auch erweitert werden können, um bestimmte Anwendungsfälle zu behandeln.

Modulares Framework

Komponenten werden durch saubere Schnittstellen beschrieben. Operatoren sind kleine Einzweckkomponenten, die Metadaten von Media transformieren oder extrahieren. Sie können benutzerdefinierte Operatoren definieren oder einen der mitgelieferten vordefinierten Operatoren verwenden. 

Übersicht über die AWS-Lösungsimplementierung

Das folgende Diagramm zeigt den Architektur-Flow, die Sie mithilfe des Einführungsleitfadens der Lösung und der dazugehörigen AWS CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen können.

AWS Media Insights Engine | Architektur-Flow-Diagramm
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Implementierungsarchitektur der AWS-Media-Insights-Engine-Lösungen

Die AWS-CloudFormation-Vorlage stellt die folgenden Ressourcen zur Verfügung:

  1. Eine Amazon-API-Gateway-Ressource für die REST-API der Steuerungsebene.
  2. AWS Lambda and Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Ressourcen zur Unterstützung der Workflow-Orchestrierung und der Übersetzung von benutzerdefinierten Workflows in AWS Step Functions.
  3. Amazon-DynamoDB-Tabellen zum Speichern von workflowbezogenen Daten.
  4. AWS Step Functions für den Fall, dass ein Benutzer einen neuen Workflow über die Workflow-API definiert.
  5. AWS-Lambda-Funktionen für die MIE-Operator-Bibliothek. Operatoren werden für die folgenden Services bereitgestellt: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly, und AWS Elemental MediaConvert.
  6. Eine Amazon-API-Gateway-Ressource für die REST-API der Datenebene.
  7. Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB und DynamoDB Streams für die Speicherung von Medien- und Metadaten.
  8. Amazon-Kinesis-Data-Streams-Ressourcen, um eine Schnittstelle für externe Anwendungen zum Zugriff auf Daten in der MIE-Datenebene bereitzustellen.

 

AWS Media Insights Engine

Version 3.0.4
Veröffentlicht: 11.2021
Autor: AWS

Geschätzte Bereitstellungszeit: 10 Minuten

Geschätzte Kosten Quellcode  CloudFormation-Vorlage 
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