Übersicht
Media Insights in AWS ist ein Entwicklungsframework, das AWS-Services für Machine Learning in Multimedia-Anwendungen zur Verarbeitung von Videos, Bildern, Audio und Text integriert. Die Lösung bietet speziell entwickelte APIs, mit denen Entwickler diese Services nutzen und innovative Medienworkflows erstellen können, ohne die Komplexität des Backends bewältigen zu müssen. Sie optimiert automatisch die Ressourcenbereitstellung, Speicherung, Transkodierung, Anmerkungen, Modelloptimierungen und andere Orchestrierungsaufgaben, um die Workflow-Erstellung zu vereinfachen. Mithilfe dieser AWS-Lösung können Sie Computer Vision, Spracherkennung, Sprachanalyse und andere Services der künstlichen Intelligenz (KI) nutzen, um schnelles Prototyping und die Bereitstellung intelligenter Mediensoftware zu ermöglichen.
Vorteile
Diese Lösung verwaltet die Workflow-Orchestrierung und die Wirkungsdauer der Daten, sodass Sie sich auf Anwendungen konzentrieren können, die einen Mehrwert aus den Medien ziehen oder manuelle Arbeitsabläufe automatisieren.
Sie können die Lösung erweitern und anpassen, um sie neuen Anwendungsfällen anzupassen. Operatoren sind generierte, vorgefertigte Zustandsmaschinen, die Sie erweitern können, um bestimmte Anwendungsfälle zu verarbeiten.
Komponenten werden durch saubere Schnittstellen beschrieben. Operatoren sind kleine Einzweckkomponenten, die Metadaten von Media transformieren oder extrahieren. Sie können benutzerdefinierte Operatoren definieren oder einen der mitgelieferten vordefinierten Operatoren verwenden.
Technische Details
Sie können diese Architektur mit dem Implementierungsleitfaden und der dazugehörigen AWS-CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen.
Schritt 1
Eine Amazon-API-Gateway-Ressource für die REST-API der Steuerungsebene.
Schritt 2
AWS Lambda and Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Ressourcen zur Unterstützung der Workflow-Orchestrierung und der Übersetzung von benutzerdefinierten Workflows in AWS Step Functions.
Schritt 3
Amazon-DynamoDB-Tabellen zum Speichern von workflowbezogenen Daten.
Schritt 4
Step Functions für den Fall, dass ein Benutzer einen neuen Workflow über die Workflow-API definiert.
Schritt 5
Lambda-Funktionen für die Operator-Bibliothek von Media Insights in AWS. Operatoren werden für die folgenden Services bereitgestellt: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly, und AWS Elemental MediaConvert.
Schritt 6
Eine API-Gateway-Ressource für die REST-API der Datenebene.
Schritt 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB und DynamoDB Streams für die Speicherung von Medien- und Metadaten.
Schritt 8
Amazon-Kinesis-Data-Streams-Ressourcen, um eine Schnittstelle für externe Anwendungen zum Zugriff auf Daten in der Datenebene Media Insight in AWS bereitzustellen.
Schritt 1
Eine Amazon-API-Gateway-Ressource für die REST-API der Steuerungsebene.
Schritt 2
AWS Lambda and Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Ressourcen zur Unterstützung der Workflow-Orchestrierung und der Übersetzung von benutzerdefinierten Workflows in AWS Step Functions.
Schritt 3
Amazon-DynamoDB-Tabellen zum Speichern von workflowbezogenen Daten.
Schritt 4
Step Functions für den Fall, dass ein Benutzer einen neuen Workflow über die Workflow-API definiert.
Schritt 5
Lambda-Funktionen für die Operator-Bibliothek von Media Insights in AWS. Operatoren werden für die folgenden Services bereitgestellt: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly, und AWS Elemental MediaConvert.
Schritt 6
Eine API-Gateway-Ressource für die REST-API der Datenebene.
Schritt 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB und DynamoDB Streams für die Speicherung von Medien- und Metadaten.
Schritt 8
Amazon-Kinesis-Data-Streams-Ressourcen, um eine Schnittstelle für externe Anwendungen zum Zugriff auf Daten in der Datenebene Media Insight in AWS bereitzustellen.
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