À quoi sert cette implémentation de solutions AWS ?
Cette solution vous permet d'identifier les rubriques les plus couramment associées à vos produits, politiques, événements et marques. L'implémentation de cette solution vous permet de réagir rapidement aux nouvelles opportunités de croissance, de résoudre les associations négatives à la marque et d'améliorer le niveau de satisfaction des clients.
La solution déploie un modèle AWS CloudFormation qui prend en charge trois sources d'ingestion : 1) Twitter, 2) flux RSS publics provenant d'environ 4 000 nouveaux sites à travers le monde et 3) commentaires de vidéos YouTube. La solution peut être personnalisée et étendue en créant des adaptateurs d'ingestion pour regrouper d'autres plateformes de réseaux sociaux et systèmes internes d'entreprise.
Avantages
Déploiement sécurisé en un clic
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Analytique en quasi-temps réel
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Ingestion de données multilingues
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Tableau de bord QuickSight préintégré
Présentation de l'implémentation des solutions AWS
Le diagramme ci-dessous présente l'architecture sans serveur que vous pouvez déployer automatiquement à l'aide du guide d'implémentation de la solution et du modèle AWS CloudFormation fourni.
Architecture de la solution de découverte de sujets sensibles un utilisant le machine learning
Le modèle AWS CloudFormation déploie automatiquement les fonctions AWS Lambda, les compartiments Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Kinesis Data Streams, Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) Dead Letter Queue (DLQ), Amazon Kinesis Data Firehose, les flux AWS Step Functions, les tables AWS Glue et les ressources Amazon QuickSight dans votre compte.
L'architecture de la solution comprend les composants et flux clés suivants :
1. Ingestion – Ingestion et gestion des flux de réseaux sociaux et RSS à l'aide des fonctions Lambda, d'Amazon DynamoDB et d'Amazon CloudWatch Event Scheduler. Pour les diagrammes détaillés d’architectures de référence pour l'ingestion des flux Twitter, de commentaires YouTube et d'actualités RSS, consultez le guide d'implémentation.
2. Flux de données — Les données sont mises en mémoire tampon par Amazon Kinesis Data Streams pour assurer la résilience et limiter les demandes entrantes. Les Data Streams ont un une file d'attente de lettres mortes configurée pour détecter toute erreur dans le traitement des flux.
3. Flux – le consommateur (fonction Lambda) des Kinesis Data Streams lance un flux Step Functions qui orchestre les fonctionnalités Amazon Machine Learning, notamment Amazon Translate, Amazon Comprehend et Amazon Rekognition.
4. Intégration – Les données d'inférence s'intègrent aux composants de stockage par le biais d'une architecture orientée événements qui utilise Amazon EventBridge. EventBridge permet une personnalisation plus étendue pour ajouter des cibles supplémentaires en configurant des règles.
5. Stockage et visualisation – Une combinaison comprenant Kinesis Data Firehose, les compartiments Amazon S3 et les tables AWS Glue, Amazon Athena et Amazon QuickSight.
Ces composants sont créés à l'aide d'AWS Well-Architected Framework et reposent sur les piliers AWS Well-Architected d'excellence opérationnelle, de sécurité, de fiabilité, d'efficacité des performances et d'optimisation des coûts, afin de garantir une infrastructure sécurisée, hautement performante, résiliente et efficace.
Découverte des sujets sensibles à l'aide du Machine Learning
Version 1.6.1
Date de la dernière mise à jour : 10/2021
Auteur : AWS
Temps de déploiement estimé : 10 min
Ressources de déploiement
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Cet article de blog apprend aux lecteurs à utiliser la solution de découverte des sujets sensibles un utilisant le machine learning pour tirer des informations des flux de médias sociaux, afin de profiter des opportunités de croissance qui émergent rapidement, de traiter le ressenti négatif et d'améliorer la satisfaction des clients. À titre d'illustration, nous présentons un cas d'utilisation dans le secteur des médias et du divertissement.
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