개요

이 솔루션은 기계 학습 서비스를 미디어 워크플로에 적용하기 위한 개발 프레임워크입니다. 이 솔루션의 API는 동영상, 이미지, 오디오 및 텍스트를 처리하고 멀티미디어 애플리케이션에 대한 AWS 기계 학습 서비스를 지원하는 애플케이션을 위해 특별히 제작되었습니다. 이 솔루션은 워크플로 관리를 통해 강력한 백엔드 프레임워크를 활용하여 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.
장점

이 솔루션은 미디어에서 가치를 추출하거나 수동 워크플로를 자동화하는 애플리케이션을 개발하는 데 집중할 수 있도록 워크플로 오케스트레이션 및 데이터 지속성을 관리해줍니다.
솔루션을 확장하여 새 사용 사례에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 연산자는 미리 구축되어 생성되는 상태 머신이지만 특정 사용 사례를 처리하도록 확장 가능합니다.
구성 요소는 깔끔한 인터페이스로 설명됩니다. 연산자는 미디어의 메타데이터를 변환하거나 추출하는, 단일 목적의 작은 구성 요소입니다. 사용자 지정 연산자를 정의하거나 미리 구축되어 포함된 연산자를 사용할 수 있습니다.
기술 세부 정보

아래 다이어그램은 솔루션의 구현 가이드와 함께 제공되는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 자동으로 배포할 수 있는 아키텍처를 보여줍니다.
1단계
컨트롤 플레인 REST API에 대한 Amazon API Gateway 리소스.
2단계
워크플로 오케스트레이션과 사용자 정의 워크플로의 AWS Step Functions 변환을 지원하는 AWS Lambda 및 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS) 리소스.
3단계
워크플로 관련 데이터를 저장하는 Amazon DynamoDB 테이블.
4단계
사용자가 워크플로 API를 사용하여 새 워크플로를 정의할 때 사용할 수 있는 AWS Step Functions.
5단계
Media Insights on AWS 연산자 라이브러리를 위한 AWS Lambda 함수. Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly, AWS Elemental MediaConvert 서비스에 대한 연산자가 프로비저닝됩니다.
6단계
데이터 영역 REST API에 대한 Amazon API Gateway 리소스.
7단계
미디어 및 메타데이터 데이터 스토리지로 사용할 Amazon Simple Storage Service(S3), DynamoDB 및 DynamoDB Streams.
8단계
외부 애플리케이션에서 Media Insights on AWS 데이터 영역의 데이터에 액세스할 때 사용할 수 있는 인터페이스를 제공하는 Amazon Kinesis Data Streams 리소스.
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