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이전글에서 Lambda를 트리거할 수 있도록 SNS와 SQS로 연결해주었다. 이제 Rekognition API를 통해 추출된 비디오에서 특정 인물이 탐색된 구간 timestamp를 바탕으로 해당 구간끼리만 연결해주는 작업만 남았다. Elastic Transcoder S3 버킷에 저장된 미디어 파일을 변환(Transcoder)해주는 서비스이다. 클라우드 미디어 편집 서비스 정도로 이해하면 편하다. Transcoder는 글을 작성하는 현재 서울 리전을 지원하지 않는 관계로 us-east-1에서 작업을 진행했다. Elastic Transcoder에서는 크게 4가지 개념요소가 존재한다. 작업 : Transcoding을 수행하는 것으로, 비동기 처리에서의 job정도로 볼 수 있다. 파이프라인 : Transcodi..

이전 글에서 Rekognition API들을 호출하는 Lambda들을 작성했었다. 이번에는 이 Lambda들을 연결해주는 SNS와 SQS 부분을 작성해보도록 한다. 이 두 서비스는 메시지 브로커로써 유사한 개념을 가진 서비스로 다소 햇갈릴만한 요소가 있으니 서비스별로 개념을 파악해가며 알아보도록 한다. SNS Simple Notification Service라는 이름을 가진 SNS는 Topic 기반의 메시지 브로커 서비스이다. Subscribe가 존재하는 알림 서비스이다. 하나의 주제(Topic)에 구독한 구독자(Subscribers)들에 일괄적으로 메시지를 Push하는 구조를 가진다. 이번 프로젝트에서 Rekognition API 호출을 여러번했고, 비동기적 처리를 위해 여러 Lambda 함수로 분리했..

앞선 글에서 FastAPI 단에서 클라이언트로부터 파일을 업로드 받는 로직까지 작성했다. 이번에는 이 프로젝트의 핵심 단계인 Rekognition Workload를 구성해보도록한다. 구성하는 Rekognition Workload의 아키텍쳐는 아래 그림과 같다. Workload는 여러개의 Lambda로 쪼개서 마이크로서비스 아키텍쳐에 가깝도록 설계해보았다. IndexFace 클라이언트가 업로드한 파일이 S3 버킷에 업로드되면 S3 이벤트 알림(notification)이 발생하는 것을 트리거로 삼아서 Lambda를 구성했다. Amazon S3 Event Notifications - Amazon Simple Storage Service If your notification writes to the same b..

이 프로젝트의 시작에 앞서 클라이언트 단에서 파일을 업로드하는 부분부터 구현했다. 흐름은 우선 클라이언트가 파일(이미지와 비디오)을 업로드하면 해당 파일들을 S3 버킷으로 저장시키고자 했다. 파일을 API로 전달받기 FastAPI에서는 클라이언트가 업로드한 파일작업을 위해 File 클래스를 지원한다. 업로드된 파일을 File로 전달받기 위해서 우선 python-multipart 모듈을 설치해주어야한다. (업로드된 파일들은 form-data 형태로 전송된다고한다.) pip install python-multipart 일반적으로 FastAPI에서 파일업로드는 bytes 자료형을 사용하는 것과 UploadFile 객체를 이용하는 것, 2가지 방법이 있다. bytes를 사용하는 경우 파일의 전체 내용이 메모리에..

개요 : 특정인물의 이미지를 바탕으로 비디오에서 특정인물이 담긴 구간만을 편집해 하나의 비디오로 추출하는 서비스 이 아이디어는 최근 영상 편집 분야에서 주목을 받았던 'AI 기반 자동 편집' 기능에서 영감을 받았다. 프리미어 프로의 플러그인 스타일로 지원을 하는 것으로 기억하는데, 이를 AWS에서 지원하는 AI기술로도 비슷하게 구현해볼 수 있지 않을까라는 생각에 진행하게 되었다. Rekognition AWS에서 제공하는 딥 러닝 기반의 이미지/동영상 분석 서비스로, 객체감지, 이미지 분석, 이미지 내의 텍스트 추출과 같은 분석을 할 수 있다. 이미지/동영상 분석을 활용할 수 있는 여러가지 솔루션을 제공해주는 모습을 볼 수 있다. 이번 프로젝트에서 주로 사용할 부분은 Rekognition을 이용해 비디오(..