Amazon Kinesis Video Streams

分析と機械学習のためにビデオストリームをキャプチャ、処理、保存する

Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、分析、機械学習 (ML)、およびその他の処理のために、接続されたデバイスから AWS へ動画を簡単かつ安全にストリーミングできるようになります。Kinesis Video Streams によって、数百万ものデバイスからの動画のストリーミングデータを取り込むために必要なすべてのインフラストラクチャが自動的にプロビジョニングされ、伸縮自在にスケールされます。また、ストリーム内の動画データに対して堅牢な保存、暗号化、インデックス作成が実行され、使いやすい API によってデータにアクセスできるようになります。Kinesis Video Streams を使用すれば、Amazon Rekognition Video との統合、および Apache MxNet、TensorFlow、OpenCV といった ML フレームワーク向けライブラリとの統合により、コンピュータビジョンアプリケーションや ML アプリケーションのすばやい構築が可能になります。

開始するには、AWS マネジメントコンソールで数回クリックするだけで、Kinesis 動画ストリームを作成および設定できます。次に、デバイスに Kinesis Video Streams SDK をインストールし、分析、処理、ストレージのために AWS への動画のストリーミングを開始できます。Kinesis Video Streams では、実際に使用した分に対してのみ支払いが発生します。前払いの義務や最低料金はありません。

AWS re:Invent 2017 での Amazon Kinesis Video Streams の発表

利点

数百万のエッジデバイスから動画をストリーミング

Amazon Kinesis Video Streams には、デバイスにインストール可能な SDK が用意されています。この SDK を使って、ストレージ、分析、機械学習、およびその他の処理のため、動画を簡単かつ安全に AWS へストリーミングできます。Kinesis Video Streams は、エッジデバイス、スマートフォン、セキュリティカメラに加えて、電波探知器、レーザー探知器、ドローン、衛星、車載カメラ、奥行センサーといったデータソースからもデータを取り込むことができます。

ビジョン対応のアプリケーションを簡単に構築

Amazon Kinesis Video Streams は Amazon Rekognition Video と統合されているため、コンピュータビジョンや動画分析を活用したアプリケーションを簡単に構築できます。一般的なオープンソースの ML フレームワークを使用して動画ストリームの処理と分析を行うカスタムアプリケーションも構築できます。

安全

Amazon Kinesis Video Streams では、AWS Identity and Access Management (IAM) を使用してストリームへのアクセスをコントロールできます。データ保護のため、保管中のデータは AWS Key Management Service (KMS) によって、転送中のデータは業界標準の Transport Layer Security (TLS) プロトコルによってそれぞれ自動的に暗号化されます。

堅牢で検索可能なストレージ

Amazon Kinesis Video Streams の基盤となるデータストアには Amazon S3 が使用され、保存されたデータの堅牢性と信頼性が確保されています。ストリーム内に保存されたデータには、保存期間の設定と制御が可能です。Kinesis Video Streams では、デバイス生成タイムスタンプとサービス生成タイムスタンプに基づいて、動画の一部をすばやく検索し、取得することができます。

インフラストラクチャの管理は不要

Amazon Kinesis Video Streams では、すべてのインフラストラクチャがお客様に代わって管理されます。インフラストラクチャの設定、ソフトウェア更新、障害発生について、およびストリーム数や利用アプリケーション数の拡大に対応するためのスケーリングについて心配する必要はありません。ストリームの管理に必要なすべての管理やメンテナンスは Kinesis Video Streams によって処理されるため、革新的なアプリケーションの構築に時間を注力できます。

リアルタイムアプリケーションとバッチアプリケーションの両方を構築

Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、データのライブストリームを使用するリアルタイムアプリケーションを構築できます。Kinesis Video Streams ではデータも保存されるため、バッチアプリケーションも実行できます。

仕組み

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ユースケース

スマートホーム

Amazon Kinesis Video Streams を使用すれば、ベビーモニタ、ウェブカメラ、防犯システムといったカメラを装備した家庭用機器からの動画と音声を、AWS へ簡単にストリーミングできます。その後、ストリームを使用して、シンプルな動画再生から、インテリジェント照明、温度制御システム、セキュリティソリューションに至るまで、さまざまなスマートホームアプリケーションを構築できます。

例: ペットモニタ
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スマートシティー

多くの都市では、交通信号機、駐車場、ショッピングモール、およびほとんどの公共イベント会場に多数のカメラが設置され、動画が 24 時間年中無休でキャプチャされています。Amazon Kinesis Video Streams を使用することで、この膨大な量の動画データの取り込み、保存、分析を安全かつコスト効率に優れた方法で実行でき、交通問題の解決、犯罪の防止、緊急事態への対応人員派遣といったさまざまな用途に活用できます。

例: アンバーアラートシステム
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工業オートメーション

Amazon Kinesis Video Streams を使用して、電波探知器やレーザー探知器の信号、温度プロファイル、工業用機器からの深度データといった、さまざまな時間符号化データを収集できます。その後、Apache MxNet、TensorFlow、OpenCV など好みの機械学習フレームワークによってデータを分析し、予知保全などの工業オートメーション分野のユースケースに役立てることができます。例えば、ガスケットやバルブの寿命を予測し、部品交換を事前にスケジュールすることで、製造ラインのダウンタイムや不具合を減少できます。

例: 機器の予防保全
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導入事例

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クラウドをベースとした Agent Vi の動画分析 SaaS (Software-as-a-Service) は、セキュリティや安全に関する事故のリアルタイムでの検知から、自動化された動画検索による高速な調査やビッグデータアプリケーションまで、幅広い機能を提供しています。Amazon Kinesis Video Streams の利用により、Agent Vi では、専用のハードウェアやソフトウェアのインストールなしに、AI を活用した動画分析ソリューションが、ブランドにかかわらず、すべての IP カメラに拡張されています。Kinesis Video Stream と統合済みのカメラでは、動画をリアルタイムまたは事後に AWS へストリーミングできます。動画フィードは Agent Vi のクラウドベースのソフトウェアによって、深層学習を活用した動画分析アルゴリズムを使用して処理されます。
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人工知能 (AI) と認知の分野をリードするソリューションプロバイダーである Veritone Inc. (NASDAQ: VERI) では、強力なアプリケーションスイートと、顔およびオブジェクト認識、音声認識、位置情報、感情検出、翻訳など 120 種類を超えるクラス最高レベルの認知エンジンを組み合わせています。Veritone では、このようなエンジンを組み合わせて、リニアファイルから時間相関の多次元的メタデータを生成します。Veritone の CEO、Chad Steelberg 氏は、「Amazon Kinesis Video Streams により、顧客はタイムリーかつコスト効率に優れた方法で、メディアをクラウドに移行できます。Amazon Kinesis Video Streams を使えば、コンテンツを簡単に AWS へストリーミングできます。Veritone では、AWS で AI を使用して、ほぼリアルタイムに大規模なコンテンツの処理とエンリッチ化を実行しています。Amazon Kinesis Video Streams と Veritone によって、キャプチャからわずか数秒で、動画の全フレームまたは毎秒の音声に対して、オブジェクト、顔、ブランド、キーワードなどの検索が可能になります。
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ABEJA は日本の AI プラットフォームおよびソリューションプロバイダーで、アジアの数百社にサービスを提供しています。日本の小売業者は、ABEJA のプラットフォームを使って店内通路からのライブ動画映像を分析することで、購入者の行動の把握やショッピング体験の最適化をリアルタイムに行えます。例えば、小売業者では、売れ行きのよい商品の補充、タイムセールの実施、レジ待ち人数に応じたスタッフ配置などにデータを活用できます。「Amazon Kinesis Video Streams の導入前は、リアルタイムの動画分析は難しく、バッチ式の分析に依存する必要があったため、インサイトがインパクトに欠けていました」と ABEJA の CEO である岡田陽介氏は言います。「今では、動画のリアルタイム取り込み用インフラストラクチャや、多様なカメラのメーカーやモデルの処理に悩まされることなく、AI プラットフォームを強化する深層学習ソリューションの構築に集中できています」Kinesis Video Streams を使用することで、ABEJA はイノベーションを加速し、自社の AI プラットフォームの力を、リアルタイムの動画分析が大きなインパクトを持つ製造業やヘルスケア業界といった他業種へと水平展開することができています。

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Amazon Kinesis Video Streams の特徴の詳細

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