Amazon Kinesis Video Streams

재생, 분석 및 기계 학습을 위해 미디어 스트림을 캡처, 처리 및 저장

Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 분석, ML(기계 학습), 재생 및 기타 처리를 위해 커넥티드 디바이스에서 AWS로 비디오를 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 수백만 대의 디바이스의 스트리밍 비디오 데이터를 수집하는 데 필요한 모든 인프라를 자동으로 프로비저닝하고 탄력적으로 조정합니다. 스트림의 비디오 데이터를 안정적으로 저장, 암호화 및 인덱싱하며, 사용하기 쉬운 API를 통해 데이터에 액세스할 수 있도록 지원합니다. Kinesis Video Streams를 사용하면 라이브 및 온디맨드 시청을 위해 비디오를 재생하고, Apache MxNet, TensorFlow 및 OpenCV와 같은 ML 프레임워크의 라이브러리 및 Amazon Rekognition Video와 통합을 통해 컴퓨터 비전 및 비디오 분석을 활용하는 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 WebRTC를 지원합니다. WebRTC는 간단한 API를 통해 웹 브라우저, 모바일 애플리케이션 및 커넥티드 디바이스 간에 실시간 미디어 스트리밍과 상호 작용을 활성화하는 오픈 소스 프로젝트입니다. Amazon Kinesis Video Streams는 안전한 저장, 재생 및 분석 처리를 위해 WebRTC 연결을 통한 미디어 수집을 지원합니다.

시작하려면 AWS Management Console에서 클릭 몇 번으로 Kinesis 비디오 스트림을 생성하면 됩니다. 그런 다음 디바이스에 Kinesis Video Streams SDK를 설치하고, 재생, 저장 및 분석을 위해 미디어를 AWS로 스트리밍을 시작할 수 있습니다. Kinesis Video Streams에서는 사용한 만큼만 비용을 지불합니다. 사전 약정이나 최소 비용이 없습니다.

Amazon Kinesis Video Streams 소개(2:23)

이점

수백만 개의 디바이스에서 비디오를 스트리밍

Amazon Kinesis Video Streams는 디바이스가 재생, 저장, 분석, 기계 학습 및 기타 처리를 위해 미디어를 AWS로 쉽고 안전하게 스트리밍할 수 있도록 지원하는 SDK를 제공합니다. Kinesis Video Streams는 엣지 디바이스, 스마트폰, 보안 카메라 및 기타 데이터 원본(레이더, 광선 레이더, 드론, 위성, 대시캠, 깊이 센서 등)에서 데이터를 수집할 수 있습니다.

실시간 비전 및 비디오 지원 앱 구축

Amazon Rekognition Video와 통합하여 실시간 컴퓨터 비전 기능을 탑재하고 인기 있는 오픈 소스 기계 학습 프레임워크를 사용하여 실시간 비디오 분석 기능을 탑재한 애플리케이션을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

라이브 및 녹화된 비디오 스트림 재생

Kinesis Video Streams의 HTTP Live Streaming(HLS) 기능을 사용하여 라이브 및 녹화된 미디어를 Kinesis 비디오 스트림에서 브라우저 또는 모바일 애플리케이션으로 손쉽게 스트리밍할 수 있습니다.

향상된 재생 또는 기계 학습 애플리케이션을 위한 이미지 추출

Amazon Kinesis Video Streams는 비디오 스트림에서 이미지를 추출하는 데 도움이 되는 새로운 API 및 SDK를 제공합니다. 이러한 이미지를 썸네일 또는 향상된 스크러빙과 같은 향상된 재생 애플리케이션에 사용하거나 기계 학습 파이프라인에 사용할 수 있습니다. Kinesis Video Streams는 API를 통한 온디맨드 이미지 추출 또는 수집된 동영상의 메타데이터 태그를 사용한 자동 이미지 추출을 제공합니다.

양방향 실시간 미디어 스트리밍으로 앱 구축

Amazon Kinesis Video Streams는 웹 브라우저, 모바일 애플리케이션 및 커넥디드 디바이스 간에 양방향 미디어 스트리밍을 위한 오픈 소스 프로젝트인 WebRTC를 지원합니다. WebRTC에 대한 지원을 통해, 간단한 API를 사용하여 사용자 애플리케이션과 커넥티드 디바이스 간에 양방향 통신과 아주 짧은 지연 시간을 제공하는 비디오 채팅 및 피어투피어 데이터 공유와 같은 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

보안

Amazon Kinesis Video Streams를 통해 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.

내구성을 갖춘 검색 가능한 스토리지

Amazon Kinesis Video Streams는 Amazon S3를 기본 데이터 스토어로 사용하므로 데이터가 내구성과 안정성을 갖춘 상태로 저장됩니다. Kinesis Video Streams에서는 디바이스 및 서비스 생성 타임스탬프를 기반으로 비디오 조각을 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.

엣지 녹화 및 예약 클라우드 스트리밍

Amazon Kinesis Video Streams는 고객 온프레미스에서 IP 카메라에 연결하고, 해당 카메라로 찍은 비디오를 로컬로 녹화 및 저장하고, 장기 저장, 재생 및 분석 처리를 위해 고객이 정의한 일정에 따라 비디오를 클라우드로 스트리밍할 수 있는 간단하고 효과적이며 비용 효율적인 기능을 제공합니다. Amazon Kinesis Video Streams 엣지 에이전트에 액세스하려면 여기를 참조하세요.

작동 방식

재생, 분석 및 기계 학습을 위해 미디어 스트림을 캡처, 처리 및 저장

Amazon Kinesis Video Streams 작동 방식

아주 짧은 지연 시간의 라이브 스트리밍 및 양방향 실시간 통신을 갖춘 애플리케이션 구축

아주 짧은 지연 시간의 라이브 스트리밍으로 애플리케이션 구축

사용 사례

  • 스마트 홈
  • 스마트 홈

    Amazon Kinesis Video Streams를 사용하면 도어벨, 유아 모니터, 웹캠 및 가정용 감시 시스템과 같이 카메라가 장착된 홈 디바이스에서 AWS로 라이브 비디오와 오디오를 손쉽게 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 해당 스트림을 사용해 간단한 비디오 재생에서부터 지능형 조명, 실내 온도 조절 시스템 및 보안 모니터링에 이르기까지 다양한 스마트 홈 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. WebRTC 기능을 통해 양방향, 실시간 미디어 스트리밍이 가능하고 여러 사용 사례에서 상호 작용할 수 있습니다. 사용 사례의 예는 도어벨을 누른 사람과의 대화 또는 모바일 전화기에서 카메라 지원 로봇 진공 청소기 제어 등이 있습니다.

    예: 모바일 전화기에서 카메라 지원 도어벨과 상호 작용
    Amazon Kinesis Video Streams 스마트 홈 사용 사례
  • 스마트 시티
  • 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
    Amazon Kinesis Video Streams 스마트 시티 사용 사례
  • 산업 자동화
  • 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
    Amazon Kinesis Video Streams 산업 자동화 사용 사례

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