¿Para qué sirve esta implementación de soluciones de AWS?
La solución de análisis de contenido de AWS lo ayuda a ejecutar análisis automatizados de contenido en video con un modelo de aplicaciones sin servidor para generar información significativa a través de los metadatos generados con machine learning (ML). Esta solución proporciona acceso a una serie de servicios de IA de AWS que puede aplicar a sus bibliotecas de contenido multimedia. Luego, es posible utilizar información y metadatos para automatizar procesos manuales. La solución incluye una interfaz de usuario basada en la web para cargar y buscar las bibliotecas de video.
La solución de análisis de contenido de AWS combina Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate y Amazon Comprehend a fin de ofrecer un conjunto de capacidades completas para analizar el contenido en video de los clientes. La solución consiste en una aplicación personalizada basada en el marco de desarrollo Media Insights Engine (MIE).
Beneficios
Extraiga automáticamente metadatos valiosos de los archivos de video con Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate y Amazon Comprehend.
Cargue, analice y busque colecciones de videos de manera inmediata con una interfaz de usuario simple basada en la Web.
MIE proporciona un marco que facilita a los desarrolladores la creación de aplicaciones que transforman o analizan videos en AWS.
Automatice la generación de metadatos y otros procesos manuales mediante el uso de una única aplicación. Reduzca de forma drástica la participación de personas necesaria en la clasificación de los archivos de video para búsquedas.
Obtenga la detección precisa de actividades, escenas y objetos; la identificación y el seguimiento de personas; y el reconocimiento de celebridades en los videos.
Información general sobre la implementación de soluciones de AWS
En el siguiente diagrama, se muestra el flujo de arquitectura sin servidor que puede implementar automáticamente con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.
Arquitectura de la solución de análisis de contenido de AWS
La plantilla de AWS CloudFormation implementa la siguiente infraestructura:
1. Una distribución de Amazon CloudFront para ofrecer la aplicación web de análisis de contenido estática.
2. Un bucket de origen web de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para alojar la aplicación web estática.
3. Un grupo de usuarios de Amazon Cognito para proporcionar un directorio de usuarios.
4. Un grupo de identidades de Amazon Cognito para proporcionar la federación con AWS Identity and Access Management (IAM) para la autenticación y la autorización a la interfaz de usuario web.
5. Una API REST Amazon API Gateway para el plano de control para redirigir mediante proxy cargas de archivo y orquestar operaciones de flujos de trabajo desde la interfaz de usuario web a Amazon S3 y AWS Step Functions. Se crean roles de AWS IAM para que la API funcione.
6. Una función del controlador de la API AWS Lambda para admitir la API REST de plano de control.
7. Tablas de Amazon DynamoDB para almacenar parámetros del sistema, definiciones de flujo de trabajo, estados de flujo de trabajo, historial de ejecución de flujo de trabajo y otros datos relacionados con el flujo de trabajo.
8. Recursos de Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para limitar a un máximo configurable la cantidad total de flujos de trabajo que se ejecutan de forma simultánea.
9. Una función de Lambda para verificar y registrar el estado de ejecución de los flujos de trabajo en DynamoDB.
10. Dos flujos de trabajo de AWS Step Functions que se componen de funciones de Lambda que ejecutan trabajos de análisis de contenido multimedia en Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Translate, AWS Elemental MediaConvert y Amazon Comprehend. Estas funciones de Lambda también interactúan con el plano de datos para almacenar y recuperar metadatos y objetos multimedia que devolvieron los trabajos de análisis de contenido multimedia.
11. Una API REST de API Gateway para la funcionalidad CRUD en el plano de datos.
12. Una función del controlador de la API Lambda para admitir la API REST de plano de datos.
13. Una tabla de DynamoDB para registrar las relaciones entre los metadatos, los objetos multimedia y los archivos multimedia especificados por el usuario.
14. Un bucket de Amazon S3 para almacenar archivos de video cargados, resultados de metadatos derivados y objetos multimedia derivados, como las miniaturas, los archivos de audio y los archivos de video transcodificados.
15. Recursos de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar una interfaz para Amazon OpenSearch Service (sucesor de Amazon Elasticsearch Service) con el fin de acceder a los metadatos multimedia mediante una transmisión de la captura de datos de cambio que refleje las operaciones CRUD en la tabla de DynamoDB.
16. Una función de Lambda para extraer, transformar y cargar metadatos multimedia de la tabla de DynamoDB a un clúster de Amazon OpenSearch Service.
17. Un clúster de Amazon OpenSearch Service para hacer un índice de los metadatos multimedia.
Análisis de contenido de AWS
Versión 2.0.0
Última actualización: 10/2021
Autor: AWS
Tiempo estimado de implementación: 20 min
Recursos de implementación
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