Importante: Media Insights en AWS se ha reemplazado por una funcionalidad mejorada proporcionada por la orientación para Media2Cloud en AWS.
El 29 de agosto de 2025, actualizaremos nuestra documentación para que remita a la orientación para Media2Cloud en AWS y archivaremos el antiguo repositorio de GitHub. Para migrar a esta nueva orientación, lo único que tiene que hacer es seguir los recursos de implementación y, si lo desea, usar un bucket de S3 existente con su contenido multimedia e implementarlo en su cuenta de AWS. Si desea seguir utilizando esta solución tal como está, clone el repositorio de GitHub de Media Insights en AWS antes del 29 de agosto de 2025. Tenga en cuenta que, a partir de ahora, AWS solo seguirá manteniendo la orientación para Media2Cloud en AWS, por lo que el uso y el mantenimiento continuos de Media Insights en AWS serán su responsabilidad después del 29 de agosto de 2025. Si tiene alguna pregunta o duda, póngase en contacto con AWS Support.
Información general
Media Insights en AWS es un marco de desarrollo que incorpora los servicios de machine learning de AWS en aplicaciones multimedia para procesar videos, imágenes, audio y texto. La solución proporciona API diseñadas específicamente que permiten a los desarrolladores conectarse a estos servicios y crear flujos de trabajo multimedia innovadores sin tener que gestionar las complejidades del backend. Optimiza automáticamente el aprovisionamiento de recursos, el almacenamiento, la transcodificación, las anotaciones, las optimizaciones de modelos y otras tareas de orquestación para simplificar la creación de flujos de trabajo. Con esta solución de AWS, puede utilizar la visión artificial, el reconocimiento de voz, el análisis del lenguaje y otros servicios de inteligencia artificial (IA) para fomentar la creación rápida de prototipos y el despliegue de software multimedia inteligente.
Beneficios
Esta solución administra la orquestación del flujo de trabajo y la persistencia de los datos de modo que el usuario se pueda centrar en las aplicaciones que extraen valor del contenido multimedia o automatizan los flujos de trabajo manuales.
Puede ampliar y personalizar la solución para adaptarla a nuevos casos de uso. Los operadores son máquinas generadas y preconfiguradas que también pueden gestionar casos de uso específicos.
Los componentes se describen mediante interfaces limpias. Los operadores son pequeños componentes de propósito único que transforman o extraen metadatos del contenido multimedia. Puede definir operadores personalizados o utilizar cualquiera de los operadores prediseñados incluidos.
Detalles técnicos
Puede implementar automáticamente esta arquitectura con la guía de implementación y la plantilla de AWS CloudFormation adjunta.
Paso 1
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de control.
Paso 2
Recursos de AWS Lambda y Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para admitir la orquestación del flujo de trabajo y traducir los flujos de trabajo definidos por el usuario en AWS Step Functions.
Paso 3
Tablas de Amazon DynamoDB para almacenar datos relacionados con el flujo de trabajo.
Paso 4
Step Functions para cuando un usuario define un nuevo flujo de trabajo con la API de flujos de trabajo.
Paso 5
Funciones de Lambda para la biblioteca de operadores de Media Insights en AWS. Los operadores se aprovisionan para los siguientes servicios: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly y AWS Elemental MediaConvert.
Paso 6
Un recurso de API Gateway para la API de REST del plano de datos.
Paso 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB y DynamoDB Streams para el almacenamiento de datos de contenido multimedia y metadatos.
Paso 8
Recursos de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar una interfaz para que las aplicaciones externas obtengan acceso a los datos en el plano de datos de Media Insights en AWS.
Paso 1
Un recurso de Amazon API Gateway para la API de REST del plano de control.
Paso 2
Recursos de AWS Lambda y Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) para admitir la orquestación del flujo de trabajo y traducir los flujos de trabajo definidos por el usuario en AWS Step Functions.
Paso 3
Tablas de Amazon DynamoDB para almacenar datos relacionados con el flujo de trabajo.
Paso 4
Step Functions para cuando un usuario define un nuevo flujo de trabajo con la API de flujos de trabajo.
Paso 5
Funciones de Lambda para la biblioteca de operadores de Media Insights en AWS. Los operadores se aprovisionan para los siguientes servicios: Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Translate, Amazon Transcribe, Amazon Polly y AWS Elemental MediaConvert.
Paso 6
Un recurso de API Gateway para la API de REST del plano de datos.
Paso 7
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), DynamoDB y DynamoDB Streams para el almacenamiento de datos de contenido multimedia y metadatos.
Paso 8
Recursos de Amazon Kinesis Data Streams para proporcionar una interfaz para que las aplicaciones externas obtengan acceso a los datos en el plano de datos de Media Insights en AWS.
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Este blog explora la solución Media Insights Engine, que tiene el objetivo de ayudar a los desarrolladores a centrarse menos en el andamiaje y más en los aspectos que hacen que sus aplicaciones tengan impacto.
Obtenga más información sobre el marco modular en el que se basa Media Insights Engine, así como sobre los casos de uso y las aplicaciones prácticas de esta solución.