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Guide relatif à l'analyse des réseaux sociaux sur AWS
Présentation
Fonctionnement
Ce guide vous aide à mieux comprendre ce que disent vos clients à propos de vos produits et services sur les sites de réseaux sociaux tels que X, Facebook et Instagram. Au lieu de filtrer les publications manuellement, vous pouvez créer un système d'alerte en temps quasi réel qui utilise les données des réseaux sociaux et extrait des informations, telles que les sujets, les entités, les sentiments et la localisation à l'aide d'un grand modèle linguistique (LLM) dans Amazon Bedrock.
Déployer en toute confiance
Prêt à déployer ? Consultez l'exemple de code sur GitHub pour obtenir des instructions de déploiement détaillées afin de le déployer tel quel ou de le personnaliser en fonction de vos besoins.
Piliers Well-Architected
Le diagramme d'architecture ci-dessus est un exemple de solution créée en tenant compte des bonnes pratiques Well-Architected. Pour être totalement conforme à Well-Architected, vous devez suivre autant de bonnes pratiques Well-Architected que possible.
Amazon CloudWatch conserve des journaux des opérations effectuées dans le cadre du flux de traitement de texte, ce qui permet de surveiller efficacement l'état des applications. Amazon CloudFormation permet la reproductibilité du déploiement et peut également être rétabli à un état stable en cas d'échec du déploiement. En outre, Amazon Bedrock est un service géré qui permet d'utiliser les LLM via une interface simple. Cette combinaison de surveillance, de déploiements reproductibles et d'utilisation de LLM gérés par AWS offre de puissantes fonctionnalités de traitement du langage naturel sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente.
Les données stockées dans Amazon S3 sont chiffrées au repos à l'aide des clés AWS Key Management Service (AWS KMS), et AWS Identity and Access Management (IAM) est utilisé pour contrôler l'accès aux données. Plus précisément, AWS KMS aide à créer et à gérer les clés de chiffrement utilisées pour chiffrer en toute sécurité les données stockées dans Amazon S3. Alors qu'IAM permet de configurer des autorisations granulaires en fonction des rôles pour un contrôle d'accès avec le moindre privilège à ces données.
Les données sont stockées dans Amazon S3, un service de stockage d'objets qui offre une durabilité de 99,999999999 % (11 neuf). Les LLM sont invoqués à l'aide d'Amazon Bedrock via une interface API simple et efficace qui peut automatiquement augmenter et diminuer. Athena, QuickSight et AWS Glue sont utilisés pour interroger et visualiser les données à grande échelle sans qu'il soit nécessaire de provisionner une infrastructure.
Grâce à l'utilisation de divers services AWS gérés et sans serveur, ce guide est conçu pour que vos charges de travail atteignent une efficacité élevée, en adaptant automatiquement les ressources aux demandes de la charge de travail et en vous fournissant une expérience fluide vous permettant d'accéder aux informations de vos plateformes de réseaux sociaux. Par exemple, Lambda , un service de calcul sans serveur, évolue automatiquement vers le haut et vers le bas en fonction de la demande, garantissant ainsi une capacité de calcul optimisée pour la charge de travail. Avec Amazon Bedrock , vous pouvez invoquer des LLM à partir d'un vaste catalogue sans avoir à provisionner et à gérer les serveurs sous-jacents.
Lambda est utilisé dans cette architecture pour traiter les événements et lancer l'analyse de transformation par lots, éliminant ainsi le besoin d'un serveur fonctionnant en continu. De plus, les tâches AWS Glue sont utilisées pour extraire, transformer et charger (ETL) sur des lots de données utilisateur, plutôt que sur des enregistrements individuels. En agrégeant les données et en les traitant en plus grands fragments, les besoins globaux de calcul et de stockage sont réduits, ce qui entraîne une baisse des coûts par rapport à la gestion individuelle de chaque enregistrement. Enfin, Amazon Bedrock permet d'utiliser le LLN qui correspond le mieux à vos exigences budgétaires afin de ne pas engager de dépenses inutiles liées à des modèles plus puissants, mais potentiellement surprovisionnés.
Lambda , AWS Glue , Athena et QuickSight sont tous des services sans serveur qui fonctionnent à la demande, ajustant leur utilisation des ressources en fonction de la charge de travail actuelle. Cela permet de garantir que les performances et l'utilisation des ressources sont maximisées, car les services augmentent et diminuent automatiquement pour répondre à la demande requise. En utilisant ces offres sans serveur, cette architecture peut utiliser efficacement les ressources nécessaires, évitant ainsi le surprovisionnement ou la sous-utilisation des composants de calcul et de stockage et d'autres composants d'infrastructure.
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