Información general
Esta solución es un marco de desarrollo para aplicar servicios de machine learning a los flujos de trabajo de contenido multimedia. Las API de la solución se crearon específicamente para aplicaciones que procesan videos, imágenes, audio y texto. Además, admiten los servicios de machine learning de AWS para las aplicaciones multimedia. Mediante la administración de flujos de trabajo, esta solución le permite crear aplicaciones con mayor rapidez, así como obtener los beneficios de un sólido marco para el backend.
Beneficios
Esta solución administra la orquestación del flujo de trabajo y la persistencia de los datos de modo que el usuario se pueda centrar en las aplicaciones que extraen valor del contenido multimedia o automatizan los flujos de trabajo manuales.
Puede ampliar y personalizar la solución para adaptarla a nuevos casos de uso. Los operadores son máquinas de estado generadas prediseñadas, pero también se pueden ampliar para gestionar casos de uso específicos.
Los componentes se describen mediante interfaces limpias. Los operadores son pequeños componentes de propósito único que transforman o extraen metadatos del contenido multimedia. Puede definir operadores personalizados o utilizar cualquiera de los operadores prediseñados incluidos.
Detalles técnicos
En el siguiente diagrama se muestra la arquitectura que puede implementar automáticamente con la guía de implementación de la solución y la plantilla de AWS CloudFormation correspondiente.
Paso 1
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de control.
Paso 2
Recursos de AWS Lambda y Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para admitir la orquestación del flujo de trabajo y traducir los flujos de trabajo definidos por el usuario en AWS Step Functions.
Paso 3
Tablas de Amazon DynamoDB para almacenar datos relacionados con el flujo de trabajo.
Paso 4
AWS Step Functions para cuando un usuario define un nuevo flujo de trabajo con la API de flujos de trabajo.
Paso 5
Funciones de AWS Lambda para la biblioteca de operadores de Media Insights en AWS. Los operadores se aprovisionan para los siguientes servicios: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly y AWS Elemental MediaConvert.
Paso 6
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de datos.
Paso 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB y DynamoDB Streams para el almacenamiento de datos de contenido multimedia y metadatos.
Paso 8
Recursos de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar una interfaz para que las aplicaciones externas obtengan acceso a los datos en el plano de datos de Media Insights en AWS.
Paso 1
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de control.
Paso 2
Recursos de AWS Lambda y Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para admitir la orquestación del flujo de trabajo y traducir los flujos de trabajo definidos por el usuario en AWS Step Functions.
Paso 3
Tablas de Amazon DynamoDB para almacenar datos relacionados con el flujo de trabajo.
Paso 4
AWS Step Functions para cuando un usuario define un nuevo flujo de trabajo con la API de flujos de trabajo.
Paso 5
Funciones de AWS Lambda para la biblioteca de operadores de Media Insights en AWS. Los operadores se aprovisionan para los siguientes servicios: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly y AWS Elemental MediaConvert.
Paso 6
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de datos.
Paso 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB y DynamoDB Streams para el almacenamiento de datos de contenido multimedia y metadatos.
Paso 8
Recursos de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar una interfaz para que las aplicaciones externas obtengan acceso a los datos en el plano de datos de Media Insights en AWS.
Contenido relacionado
Este blog explora la solución Media Insights Engine, que tiene el objetivo de ayudar a los desarrolladores a centrarse menos en el andamiaje y más en los aspectos que hacen que sus aplicaciones tengan impacto.
Obtenga más información sobre el marco modular en el que se basa Media Insights Engine, así como sobre los casos de uso y las aplicaciones prácticas de esta solución.