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サービスとしてのカメラ - サービスとしてのカメラ
サービスとしてのカメラ図詳細情報図の履歴

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サービスとしてのカメラ

公開日: 2023 年 1 月 25 日 (図の履歴)

このアーキテクチャでは、モノのインターネット (IoT) 対応カメラを使用して、ほぼリアルタイムで消費できるライブビデオフィードと機械学習 (ML) 推論を生成できます。このソリューションでは、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon Rekognition、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、Amazon API Gateway を使用します。

サービスとしてのカメラ図

Kinesis Video Streams、Amazon Rekognition、Amazon EKS、API Gateway、DynamoDB を使用して IoT 対応カメラからライブビデオフィードと機械学習推論を生成するためのリファレンスアーキテクチャ図。

次の手順では、アーキテクチャについて説明します。

  1. Amazon Kinesis Video Streams プロデューサーライブラリを使用してビデオフィードを生成します。

  2. Amazon Kinesis Video Streams にライブビデオフィードを取り込みます。

  3. オンデマンドまたは自動機能を使用してライブフィードをイメージに変換し、そのイメージを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に送信します。

  4. Amazon S3 書き込みイベントはAWS Lambda関数を呼び出します。関数はイメージを Amazon Rekognition に送信して推論を生成します。

  5. 推論とメタデータを Amazon DynamoDB に保存します。

  6. APIs を使用して DynamoDB から推論を取得します。

  7. ユーザーアプリケーションは、Kinesis Video Streams からライブフィードを消費し、DynamoDB から推論を取得し、REST API を使用してライブフィードを公開します。ユーザーアプリは Amazon EKS で実行されます。

  8. API Gateway は、動画フィードと推論のために API を公開します。

  9. エンドユーザーは APIsから 2 つの API を使用します。1 つ目は、HTTP Live Streaming (HLS)、MPEG-DASH、または GetMedia ストリーミングを使用してビデオフィードを提供します。2 つ目は ML 推論を提供します。

  10. Amazon EKS の管理者アプリは、ガバナンス、管理 APIs、ユーザー APIs、カメラのオンボーディング、メトリクス、インサイトを処理します。

  11. Amazon CloudWatch を使用して、スタック全体のログとメトリクスを保存します。Amazon Cognito を使用して、API Gateway によって生成された API フィードを保護します。

詳細情報

詳細については、次のリソースを参照してください。

図の履歴

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変更説明日付

初版発行

リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。

2023 年 1 月 25 日

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