작업 대기열

이 예시에서는 start-transcription-job 명령 및 job-execution-settings 파라미터를 AllowDeferredExecution 하위 파라미터와 함께 사용합니다. 단, 요청에 AllowDeferredExecution을 포함시킬 때는 DataAccessRoleArn 역시 포함해야 합니다.

자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 JobExecutionSettings을(를) 참조하세요.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name amzn-s3-demo-bucket \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--job-execution-settings AllowDeferredExecution=true,DataAccessRoleArn=arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole

다음은 start-transcription-job 명령을 사용하는 또 다른 예 및 대기열을 활성화하는 요청 본문입니다.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://my-first-queueing-request.json

my-first-queueing-request.json 파일에는 다음과 같은 요청 본문이 포함되어 있습니다.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "JobExecutionSettings": {
        "AllowDeferredExecution": true,
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
  }
}

이 예시에서는 AWS SDK for Python (Boto3)을 사용하여 start_transcription_job 메서드의 AllowDeferredExecution 인수를 사용하여 작업 대기열을 활성화합니다. 단, 요청에 AllowDeferredExecution을 포함시킬 때는 DataAccessRoleArn 역시 포함해야 합니다. 자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 JobExecutionSettings을(를) 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 교차 서비스 예를 포함하여 AWS SDK를 사용하는 추가 예시는 AWS SDKs를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 장을 참조하세요.

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-queueing-request"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    JobExecutionSettings = {
        'AllowDeferredExecution': True,
        'DataAccessRoleArn': 'arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole'
   }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)