Job 대기열 - Amazon Transcribe

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Job 대기열

작업 큐를 사용하면 동시에 처리할 수 있는 것보다 더 많은 트랜스크립션 작업 요청을 제출할 수 있습니다. 작업 큐를 사용하지 않는 경우 허용된 동시 요청 할당량에 도달하면 새 요청을 제출하기 전에 하나 이상의 요청이 완료될 때까지 기다려야 합니다.

트랜스크립션 Job 요청의 경우 작업 큐는 선택 사항입니다. 통화 후 분석 요청에는 작업 대기열이 자동으로 활성화됩니다.

작업 큐를 활성화하면 제한을 초과하는 모든 요청이 포함된 큐가Amazon Transcribe 생성됩니다. 요청이 완료되는 즉시 새 요청이 대기열에서 삭제되어 처리됩니다. 대기 중인 요청은 FIFO (선입선출) 순서로 처리됩니다.

대기열에 최대 10,000개의 작업을 추가할 수 있습니다. 이 한도를 초과하면LimitExceededConcurrentJobException 오류가 발생합니다. 최적의 성능을 유지하려면 할당량의 최대 90% (대역폭 비율 0.9)Amazon Transcribe 까지만 대기열에 있는 작업을 처리하는 데 사용합니다. 특별한 언급이 없는 한 요청 시 수준 및 버스트 한도를 높일 수 있습니다.

작은 정보

Amazon Transcribe리소스의 기본 한도 및 할당량 목록은 AWS일반 참조에서 확인할 수 있습니다. 요청 시 이러한 기본 수준 및 버스트 한도를 높일 수 있습니다.

작업 큐를 활성화했지만 동시 요청 할당량을 초과하지 않는 경우 모든 요청이 동시에 처리됩니다.

작업

AWS Management ConsoleAWS CLI, 또는 AWSSDK를 사용하여 작업 큐를 활성화할 수 있습니다. 예를 보려면 다음을 참조하고 예제는 다음을 참조하십시오.

  1. AWS Management Console에 로그인합니다.

  2. 탐색 창에서 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 작업 생성 (오른쪽 상단) 을 선택합니다. 그러면 작업 세부 정보 지정 페이지가 열립니다.

  3. Job 설정 상자에는 추가 설정 패널이 있습니다. 이 패널을 확장하면 작업 큐에 추가 상자를 선택하여 작업 큐를 활성화할 수 있습니다.

    Amazon Transcribe콘솔 스크린샷: '작업 세부 정보 지정' 페이지
  4. 작업 세부 정보 지정 페이지에 포함하려는 다른 필드를 모두 입력한 후 다음을 선택합니다. 그러면 작업 구성 - 옵션 페이지로 이동합니다.

  5. 작업 생성을 선택하여 트랜스크립션 작업을 실행합니다.

이 예제에서는 start-transcription-job명령과job-execution-settings 매개 변수를AllowDeferredExecution 하위 매개 변수와 함께 사용합니다. 요청에 포함할 때는 반드시AllowDeferredExecution 포함해야 한다는 점에 유의하십시오DataAccessRoleArn.

자세한 내용은 StartTranscriptionJobJobExecutionSettings 단원을 참조하세요.

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

다음은 start-transcription-job명령을 사용하는 또 다른 예와 큐잉을 활성화하는 요청 본문입니다.

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

my-first-queueing-request.json 파일에는 다음 요청 본문이 포함되어 있습니다.

{ "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" } }

이 예제에서는AWS SDK for Python (Boto3) 를 사용하여 start_transcription_job 메서드의AllowDeferredExecution 인수를 사용하여 작업 큐를 활성화합니다. 요청에 포함할 때는 반드시AllowDeferredExecution 포함해야 한다는 점에 유의하십시오DataAccessRoleArn. 자세한 내용은 StartTranscriptionJobJobExecutionSettings 단원을 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 서비스 간 예제를 포함하여AWS SDK를 사용하는 추가 예제는 이를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 AWS SDKs 장을 참조하십시오.

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)

를 통해AWS Management Console 또는 GetTranscriptionJob요청을 제출하여 대기 중인 작업의 진행 상황을 볼 수 있습니다. 작업이 큐에 추가되면 해당 작업이 큐에Status 추가됩니다QUEUED. 작업이 처리를 시작하면 상태가 로IN_PROGRESS 변경되고, 처리가FAILED 완료되면 상태가 로COMPLETED 변경됩니다.