Amazon Kinesis Video Streams

Tangkap, proses, dan simpan aliran video untuk analisis dan machine learning
Memulai Kinesis Video Streams

Mengapa Harus Kinesis Video Streams?

Amazon Kinesis Video Streams memudahkan streaming video secara aman dari perangkat terhubung ke AWS untuk analisis, machine learning (ML), pemutaran, dan proses lain. Kinesis Video Streams otomatis menyediakan dan secara elastis mensakalakan semua infrastruktur yang diperlukan untuk menyerap data video dari jutaan perangkat. Layanan ini secara tahan lama menyimpan, mengenkripsi, dan mengindeks data video di aliran Anda, serta memungkinkan Anda untuk mengakses melalui API yang mudah digunakan. Kinesis Video Streams memungkinkan Anda memutar video langsung dan sesuai permintaan, serta dengan cepat membangun aplikasi yang dapat memanfaatkan visi komputer dan analisis video melalui integrasi dengan Amazon Rekognition Video, serta pustaka untuk kerangka kerja ML seperti Apache MxNet, TensorFlow, dan OpenCV. Kinesis Video Streams juga mendukung WebRTC, proyek sumber terbuka untuk streaming media dan interaksi waktu nyata antara browser web, aplikasi seluler, dan perangkat yang terhubung melalui API sederhana. Amazon Kinesis Video Streams mendukung penyerapan media melalui koneksi WebRTC untuk penyimpanan, pemutaran, dan pemrosesan analitik yang aman.

Untuk memulai, buat streaming video Kinesis dengan beberapa klik dari Konsol Manajemen AWS. Anda kemudian dapat menginstal SDK Kinesis Video Streams di perangkat Anda dan memulai streaming video di AWS untuk pemutaran, penyimpanan dan analisis. Dengan Kinesis Video Streams, Anda hanya membayar apa yang Anda gunakan saja. Tidak terdapat biaya komitmen di muka atau biaya minimum.

Page Topics

Keuntungan

Keuntungan

Amazon Kinesis Video Streams menyediakan SDK yang memudahkan perangkat melakukan streaming video secara aman ke AWS untuk pemutaran, penyimpanan, analisis, pembelajaran mesin, dan pemrosesan lain. Kinesis Video Streams dapat menyerap data dari perangkat edge, smarpthone, kamera keamanan, dan sumber data lain seperti RADAR, LIDAR, drone, satelit, kamera dasbor, dan sensor kedalaman.

Dengan mudah membangun aplikasi dengan kemampuan visi komputer real-time melalui integrasi dengan Amazon Rekognition Video, dan dengan kemampuan analisis video secara real-time dengan kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka populer.

Streaming video langsung dan rekaman media dengan mudah dari Kinesis video streams ke browser atau aplikasi seluler Anda menggunakan kemampuan HTTP Live Streaming (HLS) Kinesis Video Streams.

Amazon Kinesis Video Streams menawarkan API dan SDK untuk membantu Anda mengekstraksi gambar dari pengaliran video. Anda dapat menggunakan gambar ini untuk aplikasi pemutaran yang disempurnakan, seperti gambar mini atau scrubbing yang disempurnakan, atau untuk digunakan dalam alur Machine Learning. Kinesis Video Streams menawarkan ekstraksi gambar sesuai permintaan melalui API atau ekstraksi gambar otomatis dari tanda metadata dalam video yang diserap.

Amazon Kinesis Video Streams mendukung proyek sumber terbuka WebRTC untuk streaming media dua arah real-time antara browser web, aplikasi seluler, dan perangkat yang terhubung. Dengan dukungan untuk WebRTC, Anda dapat menggunakan API sederhana untuk membangun aplikasi kaya seperti obrolan video dan berbagi data peer-to-peer dengan latensi sangat rendah dan komunikasi dua arah antara aplikasi Anda dan perangkat terhubung.

Amazon Kinesis Video Streams memungkinkan Anda mengontrol akses ke stream Anda dangan AWS Identity and Access Management (IAM). Membantu melindungi data Anda dengan mengenkripsi data saat istirahat secara otomatis menggunakan AWS Key Management Service (KMS), dan saat transit dengan protokol Transport Layer Security (TLS) standar industri.

Amazon Kinesis Video Streams menggunakan Amazon S3 sebagai acuan penyimpanan data, yang berarti data Anda disimpan secara tahan lama dan andal. Kinesis Video Streams memungkinkan Anda dengan cepat mencari dan mengambil fragmen video berdasarkan tanda waktu yang dibuat perangkat dan layanan.

Amazon Kinesis Video Streams mengelola semua infrastruktur untuk Anda. Anda tidak perlu khawatir tentang konfigurasi, pembaruan perangkat lunak, kegagalan, atau penskalaan infrastruktur ketika jumlah streaming dan konsumsi aplikasi berkembang. Kinesis Video Streams menangani semua administrasi dan pemeliharaan yang diperlukan untuk mengelola aliran, agar Anda dapat memfokuskan waktu pada pembangunan aplikasi inovatif.

Amazon Kinesis Video Streams menawarkan cara sederhana, efisien, dan hemat biaya untuk terhubung ke kamera IP on-premise pelanggan, yang merekam dan menyimpan video secara lokal dari kamera tersebut, serta mengalirkan video ke cloud sesuai jadwal yang ditentukan pelanggan untuk penyimpanan jangka panjang, pemutaran, dan pemrosesan analitis. Untuk akses ke Agen Edge Amazon Kinesis Video Streams, lihat di sini.

Kasus penggunaan

Dengan Amazon Kinesis Video Streams, streaming video dan audio mudah dilakukan dari perangkat rumah yang dilengkapi kamera seperti pengawas bayi, webcam, dan sistem pengawasan rumah ke AWS. Streaming ini pun dapat digunakan untuk membangun berbagai aplikasi rumah pintar mulai pemutar video sederhana hingga sistem kontrol cuaca, penerangan, dan solusi keamanan cerdas. Anda dapat menggunakan kemampuan WebRTC untuk streaming media dua arah real-time dan interaksi untuk kasus-kasus penggunaan seperti berbicara dengan orang di bel pintu Anda atau mengendalikan dari jarak jauh robot vakum berkamera dari ponsel Anda.

Contoh: Berinteraksi dengan bel berkamera dari ponsel Anda

Banyak kota yang telah memasang sejumlah besar kamera di lampu lalu lintas, tempat parkir, pusat perbelanjaan, dan hampir semua tempat umum, merekam video 24/7. Anda dapat mengunakan Amazon Kinesis Video Streams untuk menyerap, menyimpan serta menganalisis data video bervolume besar dengan aman dan hemat untuk membantu menyelesaikan masalah lalu lintas, membantu mencegah kejahatan, mengirim respons darurat, dan masih banyak lagi.

Misal: Sistem tanda peringatan

Anda dapat menggunakan Amazon Kinesis Video Streams untuk mengumpulkan berbagai data yang berkode waktu seperti sinyal RADAR dan LIDAR, profil suhu, dan data kedalaman dari perlengkapan industri. Anda kemudian dapat menganalisis data tersebut menggunakan kerangka kerja machine learning favorit Anda termasuk Apache MxNet, TensorFlow, dan OpenCV untuk kasus penggunaan automasi industri seperti pemeliharaan prediktif. Misalnya, Anda dapat memprediksi masa pakai paking atau katup dan menjadwalkan penggantian suku cadang lebih awal, mengurangi waktu henti dan kerusakan dalam lini pemeliharaan.

Contoh: Pemeliharaan pencegahan perlengkapan

Postingan blog

  • Tanggal

Tidak ditemukan postingan blog saat ini. Lihat Blog AWS untuk sumber daya lainnya.

1 …
…