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リソースのタグ付け
タグ は、リソースに追加して識別、整理、検索を容易にするための、カスタムなメタデータラベルです。各タグは、2 つの部分 (タグキーとタグ値) で構成されます。これは、キーと値のペアと呼ばれます。
通常、タグキー はカテゴリの大枠を表し、タグ値 はそのカテゴリのサブセットを表します。例えば、タグキー = Color そしてタグ値 = Blueとすると、キーと値のペアとしては Color:Blue
が構成されます。タグの値を空の文字列に設定することはできますが、タグの値を null には設定できないことに注意してください。タグ値を省略すると、空の文字列を使用した場合と同じになります。
ヒント
AWS Billing and Cost Management では、タグを使用して請求書を動的カテゴリに分割できます。例えば、会社内のさまざまな部門を表すタグ (Department:Sales
または Department:Legal
など) を追加することで、 AWS が部門ごとのコスト配分を提供できるようになります。
では Amazon Transcribe、次のリソースにタグを付けることができます。
変換ジョブ
医学会話変換ジョブ
通話分析通話後文字起こしジョブ
カスタム語彙
カスタム医療語彙
カスタム語彙フィルター
通話分析カテゴリ
カスタム言語モデル
タグキーは最大 128 文字、タグ値は最大 256 文字です。どちらも大文字と小文字が区別されます。 はリソースごとに最大 50 個のタグ Amazon Transcribe をサポートします。リソースごとに、各タグキーは一意である必要があり、1 つの値のみを与えることができます。はシステム生成タグ用にこのプレフィックス AWS を予約aws:
するため、タグは で始めることはできません。aws:*
タグを追加、変更、削除することはできません。このタグは、リソースあたりの上限タグ数のためのカウントに含まれません。
リソースのタグ付けに固有の API オペレーション
ListTagsForResource
,
TagResource
,
UntagResource
タグ付け API を使用するには、Amazon リソースネーム (ARN) をリクエストに含める必要があります。ARN は arn:partition:service:region:account-id:resource-type/resource-id
という形式です。たとえば、変換ジョブに関連付けられた ARN は arn:
のようになります。aws
:transcribe:us-west-2
:111122223333
:transcription-job/my-transcription-job-name
ベストプラクティスを含むタグ付けの詳細については、「 AWS リソースのタグ付け」を参照してください。
タグベースのアクセスコントロール
タグを使用して、 内のアクセスを制御できます AWS アカウント。タグベースのアクセスコントロールの場合、 IAM ポリシーの条件要素でタグ情報を指定します。次に、タグおよび関連付けられたタグ条件キーを使用して、以下へのアクセスを制御できます。
リソース: Amazon Transcribe リソースに割り当てたタグに基づいて、リソースへのアクセスを制御します。
aws:ResourceTag/
条件キーを使用して、リソースにアタッチする必要があるタグキーの値のペアを指定します。key-name
リクエスト: リクエストで渡すことができるタグを制御します。
aws:RequestTag/
条件キーを使用して、 IAM ユーザーまたはロールに対して追加、変更、または削除できるタグを指定します。key-name
認可プロセス: 認可プロセスのあらゆる部分のタグベースのアクセスを制御します。
aws:TagKeys/
条件キーを使用して、リソースまたはリクエストで、またはプリンシパルによって特定のタグキーを使用できるかどうかを制御します。この場合、キーバリューは重要ではありません。
タグベースのアクセスコントロールポリシーの例については、「タグに基づく文字起こしジョブの表示」を参照してください。
タグベースのアクセス制御の詳細については、「タグを使用した AWS リソースへのアクセスの制御」 を参照してください。
Amazon Transcribe リソースへのタグの追加
Amazon Transcribe ジョブの実行前または実行後にタグを追加できます。既存の作成 * と 開始 * の API を使用すると、文字起こしリクエストにタグを追加できます。
AWS Management Console、AWS CLI、または AWS SDK を使用してタグの追加、変更、または削除を行うことができます。例については、次を参照してください。
-
AWS Management Console
にサインインします。 -
ナビゲーションペインで、[文字起こしジョブ] を選択後、[ジョブの作成] (右上) を選択します。これにより、「ジョブの詳細を指定」ページが開きます。
-
ジョブの詳細を指定ページの下部までスクロールして、タグ - オプションボックスを見つけたら、[新しいタグを追加] を選択します。
-
キー フィールドと、オプションで 値 フィールドに情報を入力します。
-
ジョブの詳細を指定ページに追加したいその他のフィールドに入力し、「次へ」を選択します。これにより、ジョブの設定 - オプションページへ移動します。
[ジョブの作成] を選択して、文字起こしジョブを実行します。
-
文字起こしジョブページに移動して変換ジョブに関連付けられたタグを表示できますので、変換ジョブを選択し、そのジョブの情報ページの一番下までスクロールします。タグを編集したい場合は、[タグの管理] を選択します。
この例では、start-transcription-jobTags
パラメータを使用します。詳細については、StartTranscriptionJob
およびTag
を参照してください。
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --transcription-job-namemy-first-transcription-job
\ --media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket
/my-input-files
/my-media-file
.flac
\ --output-bucket-nameamzn-s3-demo-bucket
\ --output-keymy-output-files
/ \ --language-codeen-US
\ --tags Key=color
,Value=blue
Key=shape
,Value=square
別の例として、変換ジョブの開始
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --cli-input-json file://filepath
/my-first-tagging-job.json
ファイル my-first-tagging-job.json には、次のリクエストボディが入含まれています。
{ "TranscriptionJobName": "
my-first-transcription-job
", "Media": { "MediaFileUri": "s3://amzn-s3-demo-bucket
/my-input-files
/my-media-file
.flac
" }, "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket
", "OutputKey": "my-output-files
/", "LanguageCode": "en-US
", "Tags": [ { "Key": "color
", "Value": "blue
" }, { "Key": "shape
", "Value": "square
" } ] }
次の例では AWS SDK for Python (Boto3) 、 を使用して、start_transcription_jobTags
引数を使用してタグを追加します。詳細については、StartTranscriptionJob
およびTag
を参照してください。
機能固有の例、シナリオ例、クロスサービス例など、 AWS SDKsSDK を使用した Amazon Transcribe のコード例 AWS SDKs「」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-transcription-job
" job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket
/my-input-files
/my-media-file
.flac
" transcribe.start_transcription_job( TranscriptionJobName = job_name, Media = { 'MediaFileUri': job_uri }, OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket
', OutputKey = 'my-output-files
/', LanguageCode = 'en-US
', Tags = [ { 'Key':'color
', 'Value':'blue
' } ] ) 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)