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컬렉션 태그 지정
태그를 사용하여 Amazon Rekognition 컬렉션을 식별, 구성, 검색 및 필터링할 수 있습니다. 각 태그는 사용자 정의 키와 값으로 구성된 레이블입니다.
Identity and Access Management(IAM)을 통해 태그를 사용하여 컬렉션에 대한 액세스를 제어할 수도 있습니다. 자세한 내용은 AWS 리소스 태그를 사용하여 리소스에 대한 액세스 제어를 참조하세요.
새 컬렉션에 태그 추가
CreateCollection 작업을 사용하여 컬렉션을 생성할 때 태그를 추가할 수 있습니다. Tags 배열 입력 파라미터에 하나 이상의 태그를 지정합니다.
- AWS CLI
-
profile_name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
aws rekognition create-collection --collection-id "collection-name" --tags "{"key1":"value1","key2":"value2"}" --profile profile-name
Windows 디바이스의 경우는 다음과 같이 하십시오.
aws rekognition create-collection --collection-id "collection-name" --tags "{\"key1\":\"value1\",\"key2\":\"value2\"}" --profile profile-name
- Python
-
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
import boto3
def create_collection(collection_id):
client = boto3.client('rekognition')
# Create a collection
print('Creating collection:' + collection_id)
response = client.create_collection(CollectionId=collection_id)
print('Collection ARN: ' + response['CollectionArn'])
print('Status code: ' + str(response['StatusCode']))
print('Done...')
def main():
collection_id = 'NewCollectionName'
create_collection(collection_id)
if __name__ == "__main__":
main()
기존 컬렉션에 태그 추가
기존 컬렉션에 하나 이상의 태그를 추가하려면 TagResource 작업을 사용합니다. 컬렉션의 Amazon 리소스 이름(ARN)(ResourceArn)과 추가할 태그(Tags)를 지정합니다. 다음 예제는 태그 2개를 추가하는 방법을 보여줍니다.
- AWS CLI
-
profile_name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
aws rekognition tag-resource --resource-arn collection-arn --tags "{"key1":"value1","key2":"value2"}" --profile profile-name
Windows 디바이스의 경우는 다음과 같이 하십시오.
aws rekognition tag-resource --resource-arn collection-arn --tags "{\"key1\":\"value1\",\"key2\":\"value2\"}" --profile profile-name
- Python
-
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
# Copyright 2018 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# PDX-License-Identifier: MIT-0 (For details, see https://github.com/awsdocs/amazon-rekognition-developer-guide/blob/master/LICENSE-SAMPLECODE.)
import boto3
def create_tag(collection_id):
session = boto3.Session(profile_name='default')
client = session.client('rekognition')
response = client.tag_resource(ResourceArn=collection_id,
Tags={
"KeyName": "ValueName"
})
print(response)
if "'HTTPStatusCode': 200" in str(response):
print("Success!!")
def main():
collection_arn = "collection-arn"
create_tag(collection_arn)
if __name__ == "__main__":
main()
컬렉션의 Amazon 리소스 이름을 모르는 경우 DescribeCollection 작업을 사용할 수 있습니다.
컬렉션에 연결된 태그를 나열하려면 ListTagsForResource 작업을 사용하고 컬렉션의 ARN(ResourceArn)을 명시하세요. 응답은 지정된 컬렉션에 연결된 태그 키 및 값의 맵입니다.
- AWS CLI
-
profile_name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
aws rekognition list-tags-for-resource --resource-arn resource-arn --profile profile-name
- Python
-
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
import boto3
def list_tags():
client = boto3.client('rekognition')
response = client.list_tags_for_resource(ResourceArn="arn:aws:rekognition:region-name:5498347593847598:collection/NewCollectionName")
print(response)
def main():
list_tags()
if __name__ == "__main__":
main()
출력된 결과에 컬렉션에 연결된 태그 목록이 표시됩니다.
{
"Tags": {
"Dept": "Engineering",
"Name": "Ana Silva Carolina",
"Role": "Developer"
}
}
컬렉션에서 태그 삭제
컬렉션에서 하나 이상의 태그를 삭제하려면 UntagResource 작업을 사용합니다. 제거하려는 모델의 ARN(ResourceArn)과 태그 키(Tag-Keys)를 지정합니다.
- AWS CLI
-
profile_name의 값을 개발자 프로필 이름으로 바꿉니다.
aws rekognition untag-resource --resource-arn resource-arn --profile profile-name --tag-keys "key1" "key2"
또는 다음 형식으로 tag-key를 지정할 수도 있습니다.
--tag-keys key1,key2
- Python
-
Rekognition 세션을 생성하는 라인에서 profile_name의 값을 개발자 프로필의 이름으로 대체합니다.
import boto3
def list_tags():
client = boto3.client('rekognition')
response = client.untag_resource(ResourceArn="arn:aws:rekognition:region-name:5498347593847598:collection/NewCollectionName", TagKeys=['KeyName'])
print(response)
def main():
list_tags()
if __name__ == "__main__":
main()
