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리소스에 태그 지정
태그는 리소스를 좀 더 쉽게 식별하고 정리하고 검색하기 위해 리소스에 추가할 수 있는 사용자 지정 메타데이터 레이블입니다. 태그는 태그 키와 태그 값이라는 두 개의 개별 부분으로 구성됩니다. 이를 키:값 페어라고 합니다.
태그 키는 일반적으로 더 큰 범주를 나타내고 태그 값은 해당 범주의 하위 집합을 나타냅니다. 예를 들어 태그 키=색상 및 태그 값=파란색을 지정하면 키:값 페어 Color:Blue
가 생성됩니다. 태그의 값을 빈 문자열로 설정할 수 있지만 태그의 값을 Null로 설정할 수는 없습니다. 태그 값을 생략하는 것은 빈 문자열을 사용하는 것과 같습니다.
작은 정보
AWS Billing and Cost Management 태그를 사용하여 청구서를 동적 범주로 구분할 수 있습니다. 예를 들어 회사 내 여러 부서를 나타내는 태그를 추가하는 경우 (예: Department:Sales
또는 Department:Legal
AWS 부서별 비용 분배를 제공할 수 있습니다.
In Amazon Transcribe, 다음 리소스에 태그를 지정할 수 있습니다.
트랜스크립션 작업
의료 트랜스크립션 작업
사용자 지정 어휘
사용자 지정 의학 어휘
사용자 지정 어휘 필터
사용자 지정 언어 모델
태그 키는 최대 길이가 128자이고 태그 값은 최대 길이가 256자일 수 있으며 둘 다 대소문자를 구분합니다. Amazon Transcribe 리소스당 최대 50개의 태그를 지원합니다. 지정된 리소스에 대해 각 태그 키는 하나의 값만 가질 수 있습니다. 단, 태그는 다음과 같은 aws:
이유로 시작할 수 없습니다. AWS 이 접두사를 시스템 생성 태그용으로 예약합니다. aws:*
태그는 추가, 수정 또는 삭제할 수 없으며 한도 계산에 포함되지 않습니다. tags-per-resource
API리소스 태깅과 관련된 작업
ListTagsForResource
,
TagResource
,
UntagResource
태그 APIs 지정을 사용하려면 요청에 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 포함해야 합니다. ARNs형식을 arn:partition:service:region:account-id:resource-type/resource-id
가져야 합니다. 예를 들어, 트랜스크립션 ARN 작업과 관련된 내용은 다음과 arn:
같을 수 있습니다.aws
:transcribe:us-west-2
:111122223333
:transcription-job/my-transcription-job-name
모범 사례를 포함하여 태깅에 대해 자세히 알아보려면 태깅을 참조하십시오. AWS 리소스.
태그 기반 액세스 제어
태그를 사용하여 내 액세스를 제어할 수 있습니다. AWS 계정. 태그 기반 액세스 제어의 경우 조건 요소에 태그 정보를 제공합니다. IAM 정책. 그런 다음 태그 및 연관된 태그 조건 키를 사용하여 다음에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.
리소스: 내 계정에 대한 액세스 제어 Amazon Transcribe 리소스에 할당한 태그를 기반으로 하는 리소스.
이를 위해
aws:ResourceTag/
조건 키를 사용하여 리소스에 연결해야 하는 태그 키:값 페어를 지정합니다.key-name
요청: 어떤 태그가 요청에 전달될 수 있는지 제어합니다.
aws:RequestTag/
조건 키를 사용하여 추가, 수정 또는 제거할 수 있는 태그를 지정합니다. IAM 사용자 또는 역할.key-name
권한 부여 프로세스: 권한 부여 프로세스의 모든 부분에 대한 태그 기반 액세스를 제어합니다.
aws:TagKeys/
조건 키를 사용하여 리소스나 요청에서 또는 주체가 특정 태그 키를 사용할 수 있는지 여부를 제어합니다. 이 경우 키 값은 중요하지 않습니다.
태그 기만 액세스 제어 정책 예시는 태그를 기준으로 트랜스크립션 작업 보기 섹션을 참조하세요.
태그 기반 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 액세스 제어를 참조하십시오. AWS 태그를 사용하는 리소스.
태그에 태그 추가 Amazon Transcribe resources
실행 전 또는 후에 태그를 추가할 수 있습니다. Amazon Transcribe 작업. 기존 Create* 및 Start*를 사용하여 APIs 트랜스크립션 요청에 태그를 추가할 수 있습니다.
를 사용하여 태그를 추가, 수정 또는 삭제할 수 있습니다. AWS Management Console, AWS CLI 또는 AWS SDKs; 예를 보려면 다음을 참조하십시오.
-
탐색 창에서 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 작업 생성(오른쪽 상단)을 선택합니다. 그러면 작업 세부 정보 지정 페이지가 열립니다.
-
작업 세부 정보 지정 페이지 하단으로 스크롤하여 태그 - 선택 사항 상자를 찾은 다음 새 태그 추가를 선택합니다.
-
키 필드 및 값 필드(선택 사항)에 대한 정보를 입력합니다.
-
작업 세부 정보 지정 페이지에 포함하려는 다른 필드를 모두 채운 후 다음을 선택합니다. 그러면 작업 구성 - 선택 사항 페이지로 이동합니다.
작업 생성을 선택하여 트랜스크립션 작업을 실행합니다.
-
트랜스크립션 작업 페이지로 이동하여 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 해당 작업의 정보 페이지 하단으로 스크롤하면 트랜스크립션 작업과 관련된 태그를 볼 수 있습니다. 태그를 편집하려는 경우 태그 관리를 선택하면 됩니다.
이 예제에서는 start-transcription-jobTags
매개변수를 사용합니다. 자세한 내용은 StartTranscriptionJob
및 Tag
단원을 참조하세요.
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --transcription-job-namemy-first-transcription-job
\ --media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET
/my-input-files
/my-media-file
.flac
\ --output-bucket-nameDOC-EXAMPLE-BUCKET
\ --output-keymy-output-files
/ \ --language-codeen-US
\ --tags Key=color
,Value=blue
Key=shape
,Value=square
다음은 start-transcription-job
aws transcribe start-transcription-job \ --region
us-west-2
\ --cli-input-json file://filepath
/my-first-tagging-job.json
my-first-tagging-job.json 파일에는 다음과 같은 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
", "Tags": [ { "Key": "color
", "Value": "blue
" }, { "Key": "shape
", "Value": "square
" } ] }
다음 예제에서는 를 사용합니다. AWS SDK for Python (Boto3) start_transcription_job Tags
StartTranscriptionJob
및 Tag
단원을 참조하세요.
를 사용하는 추가 예제는 AWS SDKs기능별, 시나리오 및 크로스 서비스 예제를 포함한 내용은 이 장을 참조하십시오. 를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 AWS SDKs
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://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
', 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)