Job キューイング

この例では、start-transcription-jobjob-execution-settingsAllowDeferredExecutionコマンドとパラメーターをサブパラメーターと共に使用しています。AllowDeferredExecutionリクエストに含める場合は、必ず含める必要があることに注意してくださいDataAccessRoleArn。

詳細については、「StartTranscriptionJob」および「JobExecutionSettings」を参照してください。

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

次に、start-transcription-jobコマンドと、キューイングを有効にするリクエスト本文を使用する別の例を示します。

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

ファイル my-first-queueing-request.json には次のリクエストボディが入ります。

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

この例では、AWS SDK for Python (Boto3)を使用して start_transcription_jobAllowDeferredExecution メソッドの引数を使用してジョブキューイングを有効にします。AllowDeferredExecutionリクエストに含める場合は、必ず含める必要があることに注意してくださいDataAccessRoleArn。詳細については、「StartTranscriptionJob」および「JobExecutionSettings」を参照してください。

機能固有、シナリオ、サービス間の例など、AWS SDK を使用するその他の例については、を使用した Amazon Transcribe のコード例 AWS SDKsこの章を参照してください。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-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)