Phần 5/5 · 3 phút

So sánh các dịch vụ có phạm vi dễ nhầm lẫn

0/12

Từ khóa của phần nàyChọn một từ để xem nghĩa trước khi đọc

Nhiều dịch vụ có tên hoặc phạm vi gần với yêu cầu nhưng giải quyết vấn đề khác; phân biệt được chúng giúp tránh chọn nhầm.

Khi thiết kế các luồng xử lý của MFTECH, một số dịch vụ có tên hoặc phạm vi gần với yêu cầu nhưng giải quyết vấn đề khác. Chọn từng dịch vụ để xem phạm vi sử dụng, lý do không phù hợp với tình huống của MFTECH và phương án thay thế.

Amazon RekognitionDùng khi

Phân tích ảnh và video lưu trên S3 hoặc video streaming: nhận diện đối tượng, cảnh, khuôn mặt, nội dung không phù hợp, chữ in hoặc viết tay xuất hiện trong ảnh; Custom Labels cho đối tượng riêng như logo, sản phẩm. Không cần chuyên môn ML.

Vì sao không chọn trong tình huống này

Đội nội dung cần đánh giá sắc thái và chủ đề của hàng nghìn bài báo đã được Textract trích xuất thành văn bản. Rekognition là dịch vụ thị giác máy tính, không phân tích cảm xúc của văn bản.

Phương án phù hợp

Textract trích xuất văn bản từ PDF, Amazon Comprehend phân tích sentiment và entity, kết quả lưu trên S3.

Chi tiết các phương án thay thế: ECS và EKS với Fargate, AWS Transfer Family, RDS Multi-AZ, SQS làm lớp đệm.

Ghi nhớ:

Văn bản: Comprehend.
Ảnh, video: Rekognition.
Dịch: Translate.
Giọng nói ↔ văn bản: Transcribe (vào là âm thanh), Polly (ra là âm thanh).
Container không quản lý EC2 instance: ECS/EKS với Fargate, không phải SageMaker AI hay Lightsail.
Nhà cung cấp gửi file qua SFTP: Transfer Family, không phải AppFlow.
Database quan hệ: RDS, không phải Timestream.
Cần lớp đệm để không mất dữ liệu: SQS, không phải SNS.

Part 5/5 · 3 phút

Comparing services with easily confused scopes

0/12

Từ khóa của phần nàyChọn một từ để xem nghĩa trước khi đọc

Many services have names or scopes close to a requirement yet solve a different problem; telling them apart avoids picking the wrong one.

When designing MFTECH’s processing pipelines, some services have a name or scope close to the requirement but solve a different problem. Pick each service to see what it is for, why it does not fit MFTECH’s situation, and what fits instead.

Amazon RekognitionDùng khi

Analyzes images and videos stored in S3 or streaming video: detects objects, scenes, faces, unsafe content, printed or handwritten text in images; Custom Labels for business-specific objects such as logos and products. No ML expertise required.

Vì sao không chọn trong tình huống này

The content team needs the tone and topics of thousands of articles that Textract has already extracted as text. Rekognition is a computer vision service; it does not analyze the sentiment of text.

Phương án phù hợp

Textract extracts the text from the PDFs, Amazon Comprehend detects sentiment and entities, and the results are stored in S3.

Details of the alternatives: ECS and EKS with Fargate, AWS Transfer Family, RDS Multi-AZ, SQS as a buffer.

Ghi nhớ:

Text: Comprehend.
Images, video: Rekognition.
Translation: Translate.
Speech ↔ text: Transcribe (audio in), Polly (audio out).
Containers without managing EC2 instances: ECS/EKS with Fargate, not SageMaker AI or Lightsail.
Vendors sending files over SFTP: Transfer Family, not AppFlow.
Relational database: RDS, not Timestream.
A buffer so no data is lost: SQS, not SNS.