¿Para qué sirve esta implementación de soluciones de AWS?
Esta solución lo ayuda a identificar los principales temas relacionados con sus productos, políticas, eventos y marcas. La implementación de esta solución lo ayuda a reaccionar con rapidez a nuevas oportunidades de crecimiento, abordar asociaciones negativas con la marca y lograr niveles más altos de satisfacción del cliente.
La solución implementa una plantilla de AWS CloudFormation que admite tres fuentes de ingesta: 1) Twitter, 2) fuentes RSS públicas de unos 4000 sitios de noticias de todo el mundo, y 3) comentarios de video de YouTube. La solución puede personalizarse y ampliarse mediante la creación de adaptadores de ingesta para agregar otras plataformas de redes sociales y sistemas empresariales internos.
Beneficios
Implementación segura con un solo clic
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Análisis prácticamente en tiempo real
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Ingesta de datos en varios idiomas
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Panel de QuickSight preintegrado
Descripción general de la implementación de soluciones de AWS
En el siguiente diagrama, se muestra la 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 Descubrir temas polémicos con Machine Learning
La plantilla de AWS CloudFormation implementa de forma automática funciones de AWS Lambda, buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Kinesis Data Streams, cola de mensajes fallidos (DLQ) de Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), Amazon Kinesis Data Firehose, flujos de trabajo de AWS Step Functions, tablas de AWS Glue y recursos de Amazon QuickSight en su cuenta.
La arquitectura de la solución incluye los siguientes componentes clave y flujos de trabajo:
1. Ingesta: ingesta y administración de redes sociales y fuente RSS mediante funciones Lambda, Amazon DynamoDB y Amazon CloudWatch Event Scheduler. Para obtener diagramas de arquitectura de referencia detallados para la ingesta de Twitter, comentarios de YouTube y fuentes de noticias RSS, consulte la guía de implementación.
2. Flujo de datos: los datos se almacenan a través de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar resiliencia y acelerar las solicitudes entrantes. Data Streams tienen un DLQ configurado para detectar cualquier error en el procesamiento de las fuentes.
3. Flujo de trabajo: el consumidor (función Lambda) de Kinesis Data Streams inicia un flujo de trabajo de Step Functions que orquesta las capacidades de Amazon Machine Learning, incluido Amazon Translate, Amazon Comprehend y Amazon Rekognition.
4. Integración: los datos de inferencia se integran con los componentes de almacenamiento a través de una arquitectura basada en eventos mediante Amazon EventBridge. EventBridge permite una mayor personalización para agregar objetivos adicionales mediante la configuración de reglas.
5. Almacenamiento y visualización: una combinación de Kinesis Data Firehose, buckets de Amazon S3, tablas de AWS Glue, Amazon Athena y Amazon QuickSight.
Estos componentes se crean mediante el AWS Well-Architected Framework y los pilares de AWS Well-Architected: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia de rendimiento y optimización de costos. De este modo, se garantiza una infraestructura segura, de alto rendimiento, resiliente y eficiente.
Descubrimiento de temas polémicos con Machine Learning
Versión 1.6.0
Última actualización: 09/2021
Autor: AWS
Tiempo estimado de implementación: 10 minutos
Recursos de implementación
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En esta entrada del blog se enseña a los lectores a utilizar la solución Descubrir temas polémicos con Machine Learning para obtener información de las redes sociales con el fin de aprovechar las oportunidades de crecimiento que surgen rápidamente, hacer frente a un sentimiento negativo y mejorar la satisfacción de los clientes. Como ejemplo, repasamos un caso de uso empresarial en el sector de los medios de comunicación y el entretenimiento.
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