Amazon Kinesis Video Streams

분석 및 기계 학습을 위해 비디오 스트림을 캡처, 처리 및 저장

Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 분석, 기계 학습(ML) 및 기타 처리를 위해 연결된 디바이스에서 AWS로 비디오를 쉽고 안전하게 스트림할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 수백만 대의 디바이스에서 스트리밍 비디오 데이터를 수집하는 데 필요한 모든 인프라를 자동으로 프로비저닝하고 탄력적으로 조정합니다. 또한, 스트림의 비디오 데이터를 안정적으로 저장, 암호화 및 인덱싱하며, 사용자가 간편한 API를 통해 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다. Kinesis Video Streams를 사용하면 Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV와 같은 ML 프레임워크의 라이브러리 및 Amazon Rekognition Video와의 통합을 통해 컴퓨터 비전 및 ML 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

시작하려면 AWS Management Console에서 클릭 몇 번으로 Kinesis 비디오 스트림을 생성하고 구성하면 됩니다. 그런 다음 디바이스에 Kinesis Video Streams SDK를 설치하고 분석, 처리 및 저장을 위해 비디오를 AWS로 스트리밍하기 시작합니다. Kinesis Video Streams에서는 사용한 만큼만 비용을 지불합니다. 사전 약정이나 최소 비용이 없습니다.

Amazon Kinesis Video Streams announcement at AWS re:Invent 2017

이점

수백만 개의 엣지 디바이스에서 비디오를 스트리밍

Amazon Kinesis Video Streams는 디바이스에 설치할 수 있는 SDK를 제공하므로 저장, 분석, 기계 학습 및 기타 처리를 위해 비디오를 AWS로 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 엣지 디바이스, 스마트폰, 보안 카메라 및 기타 데이터 소스(레이더, 광선 레이더 드론, 위성, 대시캠, 깊이 센서 등)에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

비전 지원 앱을 손쉽게 구축

Amazon Kinesis Video Streams는 Amazon Rekognition Video와 통합되므로, 컴퓨터 비전과 비디오 분석을 활용하는 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 또한, 인기 있는 오픈 소스 ML 프레임워크를 사용해 사용자 지정 애플리케이션을 구축하여 비디오 스트림을 처리하고 분석할 수 있습니다.

보안

Amazon Kinesis Video Streams에서는 AWS Identity and Access Management(IAM)를 사용해 스트림에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다. 또한, AWS Key Management Service(KMS)를 사용해 저장 데이터를 자동으로 암호화하고, 업계 표준 TLS(전송 계층 보안) 프로토콜을 사용해 전송 데이터를 암호화하여 데이터를 보호할 수 있습니다.

안정적이고 검색 가능한 스토리지

Amazon Kinesis Video Streams는 Amazon S3를 기본 데이터 스토어로 사용하므로 데이터가 내구력 있게 안정적으로 저장됩니다. 스트림에 저장된 데이터의 보존 기간을 설정 및 제어할 수 있습니다. Kinesis Video Streams에서는 디바이스 생성 타임스탬프 및 서비스 생성 타임스탬프를 기반으로 비디오 프래그먼트를 신속하게 검색하여 가져올 수 있습니다.

관리할 인프라가 없음

Amazon Kinesis Video Streams는 사용자를 대신해 모든 인프라를 관리합니다. 스트림과 사용 애플리케이션 수가 증가해도 구성, 소프트웨어 업데이트, 장애 또는 인프라 규모 조정에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Kinesis Video Streams에서 스트림을 관리하는 데 필요한 모든 관리 및 유지 보수 작업을 처리하므로, 사용자는 혁신적인 애플리케이션을 구축하는 데 시간을 집중할 수 있습니다.

실시간 및 배치 애플리케이션 모두 구축

Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 데이터의 라이브 스트림을 사용하는 실시간 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 또한, Kinesis Video Streams는 데이터를 저장하므로 배치 애플리케이션도 실행할 수 있습니다.

작동 방식

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사용 사례

스마트 홈

Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 베이비 모니터, 웹캠 및 가정용 감시 시스템과 같이 카메라가 장착된 홈 디바이스에서 AWS로 비디오와 오디오를 손쉽게 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 해당 스트림을 사용해 간단한 비디오 재생에서부터 지능형 조명, 실내 온도 조절 시스템 및 보안 솔루션에 이르기까지 다양한 스마트 홈 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

예제: 애완동물 모니터
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스마트 시티

많은 도시에서 신호등, 주차장, 쇼핑몰 등 거의 모든 공공장소에 수많은 카메라를 설치해 연중무휴 24시간 비디오를 캡처하고 있습니다. Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 이러한 대량의 비디오 데이터를 안전하고 비용 효율적으로 수집, 저장 및 분석하여 교통 문제를 해결하고, 범죄를 방지하고, 긴급 구조원을 파견할 수 있습니다.

예제: 앰버 경고 시스템
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산업 자동화

Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 레이더 및 광선 레이더 신호, 온도 프로필, 산업 장비의 깊이 데이터와 같이 시간이 인코딩된 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음, 예측 유지 보수 등 산업 자동화 사용 사례에 맞춰 Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV를 비롯한 선호하는 기계 학습 프레임워크를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 개스킷 또는 밸브의 수명을 예측하고 부품 교체를 미리 예약하여 제조 라인의 가동 중단과 결함을 줄일 수 있습니다.

예제: 장비 예방 정비
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사례 연구

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Agent Vi의 클라우드 기반 비디오 분석 Software-as-a-Service(SaaS)는 보안 및 안전 인시던트를 실시간으로 탐지하는 것부터 자동화된 비디오 검색을 통한 신속한 조사, 빅 데이터 애플리케이션 등에 이르기까지 다양한 기능을 제공합니다. Agent Vi는 Amazon Kinesis Video Streams를 사용함으로써 전용 하드웨어나 소프트웨어를 전혀 설치할 필요 없이, 자사의 AI 중심의 비디오 분석 솔루션을 브랜드에 구애받지 않고 모든 IP 카메라로 확장합니다. Kinesis Video Streams와 사전에 통합된 카메라가 비디오를 실시간으로 또는 사후에 AWS로 스트리밍할 수 있습니다. 그러면 Agent Vi의 클라우드 기반 소프트웨어가 딥 러닝 중심의 비디오 분석 알고리즘을 사용해 비디오 피드를 처리할 수 있습니다.
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주요 인공 지능(AI) 및 코그너티브 솔루션 공급자인 Veritone Inc.(NASDAQ: VERI)는 강력한 애플리케이션 제품군을 120여 개의 최상위 코그너티브 엔진(예: 얼굴 및 개체 인식, 기록, 위치 정보, 감성 탐지 및 번역)과 결합합니다. Veritone은 이러한 엔진을 결합하여 선형 파일에서 시간 상호 관련 다차원 메타데이터를 생성합니다. Veritone의 CEO인 Chad Steelberg는 "Amazon Kinesis Video Streams는 고객이 미디어를 비용 효율적이며 시기적절하게 클라우드로 전송할 수 있게 해줍니다."라고 말했습니다. Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 고객이 손쉽게 콘텐츠를 AWS로 스트리밍하고 Veritone이 AI를 사용해 대규모 및 거의 실시간으로 고객의 콘텐츠를 처리하고 보강할 수 있습니다. 캡처 후 몇 초 이내에 Amazon Kinesis Video Streams와 Veritone이 비디오의 각 프레임 또는 오디오의 각 초에서 개체, 얼굴, 브랜드, 키워드 등을 검색할 수 있게 해줍니다.
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ABEJA는 주요 일본 AI 플랫폼 및 솔루션 공급자로서 아시아에서 수백 개의 회사를 지원하고 있습니다. ABEJA의 플랫폼을 사용하면 일본의 소매업체가 가게 통로의 라이브 비디오 피드를 분석하여 실시간으로 쇼핑객의 행동을 파악하고 쇼핑 경험을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 소매업체는 해당 데이터를 사용해 인기 상품을 보충하고, 즉각적인 프로모션을 제안하고, 계산을 기다리는 쇼핑객 수에 따라 계산대에 직원을 추가할 수 있습니다. "Amazon Kinesis Video Streams를 사용하기 전에는 실시간 비디오 분석을 수행하기 어려웠습니다. 대신 배치 중심의 분석에 의존해야 했고 따라서 통찰력의 효과는 미비했습니다."라고 ABEJA의 CEO인 Yousuke Okada는 말합니다. "이제 우리는 실시간 비디오 수집을 위한 인프라를 걱정하거나 다양한 카메라 제조사와 모델을 처리하는 대신 우리 AI 플랫폼을 지원하는 딥 러닝 솔루션 구축에 집중할 수 있습니다." Kinesis Video Streams를 사용함으로써 ABEJA는 혁신을 가속화하고, 실시간 비디오 분석이 큰 변화를 가져올 수 있는 제조나 의료 서비스와 같은 다른 산업 부문에 AI 플랫폼의 역량을 제공할 수 있습니다.

Amazon Kinesis Video Streams 시작하기

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시작하기 안내서 검토

이 단계별 안내서에서 Kinesis Video Streams 사용법을 배웁니다.
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비디오 지원 앱 구축을 시작

자습서를 사용해 첫 번째 Kinesis Video Streams 앱을 구축합니다.

Amazon Kinesis Video Streams 기능에 대해 자세히 알아보기

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