아마존 인터랙티브 비디오 서비스 (Amazon IVS)는 대화형 비디오 경험을 구축하고 수집에서 전달까지 대화형 비디오 콘텐츠를 처리할 수 있도록 빠르고 간단한 설정을 제공하도록 설계된 관리형 라이브 스트리밍 솔루션입니다.
라이브 스트리밍의 사용이 증가함에 따라 효과적인 콘텐츠 조정의 필요성이 더욱 중요해졌습니다. 사용자 생성 콘텐츠(UGC)는 안전에 대한 복잡한 과제를 제시합니다. 많은 기업이 비디오 스트림을 모니터링하기 위해 중재자에게 의존하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 비즈니스 성장 속도에 맞춰 확장되지 않습니다. HITL(Human in the Loop)을 지원하는 자동화된 중재 솔루션의 필요성이 점점 더 커지고 있습니다.
Amazon Rekognition 콘텐츠 조정, 능력 아마존 인식, 기계 학습(ML) 경험이 없어도 이미지 및 비디오 조정 워크플로를 자동화하고 간소화합니다. 이 게시물에서는 Amazon Rekognition Image API를 사용하여 라이브 스트림을 조정하는 솔루션을 사용한 라이브 스트림 시각적 조정의 일반적인 관행을 설명합니다. 다음을 사용하여 이 솔루션을 AWS 계정에 배포할 수 있습니다. AWS 클라우드 개발 키트 (AWS CDK) 패키지는 당사에서 제공됩니다. GitHub 레포.
적당한 실시간 스트림 시각적 콘텐츠
UGC 라이브 스트림 시각적 조정을 위한 가장 일반적인 접근 방식은 스트림에서 이미지를 샘플링하고 이미지 조정을 활용하여 거의 실시간 결과를 받는 것입니다. 라이브 스트림 플랫폼은 유연한 규칙을 사용하여 시각적 콘텐츠를 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 젊은 층을 대상으로 하는 플랫폼에는 성인용 콘텐츠 및 특정 제품에 대해 엄격한 규칙이 있을 수 있는 반면, 다른 플랫폼에서는 증오심 표현에 중점을 둘 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 정책을 효과적으로 일치시키기 위해 다양한 규칙을 설정합니다. 인간 검토와 자동 검토를 결합한 하이브리드 프로세스는 일반적인 설계 접근 방식입니다. 특정 스트림은 자동으로 중지되지만 인간 조정자는 스트림이 플랫폼 정책을 위반하는지 여부를 평가하여 비활성화해야 합니다.
다음 다이어그램은 라이브 스트림 시스템과의 느슨한 결합으로 설계된 거의 실시간 중재 시스템의 개념적 워크플로를 보여줍니다.
워크 플로에는 다음 단계가 포함됩니다.
- 라이브 스트림 서비스(또는 클라이언트 앱)는 특정 간격에 따라 비디오 스트림에서 이미지 프레임을 샘플링합니다.
- 규칙 엔진은 조정 지침을 평가하여 미리 정의된 정책 내에서 스트림 샘플링 빈도와 적용 가능한 조정 범주를 결정합니다. 이 프로세스에는 ML 및 비ML 알고리즘을 모두 활용하는 작업이 포함됩니다.
- 규칙 엔진은 비디오 스트림에서 위반 사항이 감지되면 중재자에게 경고합니다.
- 인간 중재자는 결과를 평가하고 라이브 스트림을 비활성화합니다.
UGC 라이브 스트림 조정은 미디어의 기존 비디오 조정과 다릅니다. 다양한 규제에 대응하고 있습니다. 조정을 위해 비디오 프레임에서 이미지를 샘플링하는 빈도는 일반적으로 플랫폼의 신뢰 및 안전 정책과 SLA(서비스 수준 계약)에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 라이브 스트림 플랫폼이 정책 위반으로 인해 3분 이내에 채널을 중지하는 것을 목표로 하는 경우 실용적인 접근 방식은 1~2분마다 샘플링하여 인간 중재자가 확인하고 조치를 취할 시간을 허용하는 것입니다. 일부 플랫폼에는 유연한 조정 빈도 제어가 필요합니다. 예를 들어, 평판이 좋은 스트리머는 조정이 덜 필요한 반면, 새로운 스트리머는 더 세심한 주의가 필요할 수 있습니다. 이는 또한 샘플링 빈도를 줄여 비용 최적화를 가능하게 합니다.
비용은 모든 라이브 스트림 조정 솔루션에서 중요한 고려 사항입니다. UGC 라이브 스트림 플랫폼이 빠르게 확장됨에 따라 동시 스트림을 높은 빈도로 조정하면 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 이 게시물에 제시된 솔루션은 샘플 빈도를 사용자 정의하고 유사한 이미지 프레임 및 기타 기술을 무시하는 중재 규칙을 정의할 수 있도록 하여 비용을 최적화하도록 설계되었습니다.
Amazon IVS 스트림 콘텐츠를 Amazon S3에 기록
Amazon IVS는 다음을 위한 기본 솔루션을 제공합니다. 녹음 스트림 콘텐츠 에 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 버킷 및 썸네일 생성 - 비디오 스트림의 이미지 프레임. 기본적으로 60초마다 썸네일을 생성하고 사용자에게 이미지 품질과 빈도를 맞춤 설정할 수 있는 옵션을 제공합니다. 사용하여 AWS 관리 콘솔당신은 할 수 있습니다 녹화 구성 만들기 Amazon IVS 채널에 연결합니다. 녹화 구성이 채널과 연결되면 채널의 라이브 스트림이 지정된 S3 버킷에 자동으로 녹화됩니다.
Amazon S3에 자동 기록 기능을 사용하거나 Amazon S3에 쓰는 데에는 Amazon IVS 요금이 부과되지 않습니다. Amazon S3 스토리지, Amazon IVS가 고객을 대신하여 수행하는 Amazon S3 API 호출, 저장된 비디오를 시청자에게 제공하는 데에는 요금이 부과됩니다. Amazon IVS 비용에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 비용(낮은 지연 시간 스트리밍).
Amazon Rekognition 조정 API
이 솔루션에서는 다음을 사용합니다. Amazon Rekognition DetectModerationLabel API 거의 실시간으로 Amazon IVS 썸네일을 조정합니다. Amazon Rekognition Content Moderation은 사전 훈련된 API를 제공하여 폭력, 과도한 노출, 증오 상징 등과 같은 부적절하거나 불쾌한 콘텐츠를 광범위하게 분석합니다. Amazon Rekognition 콘텐츠 조정 분류의 전체 목록은 다음을 참조하십시오. 콘텐츠 검토.
다음 코드 조각은 Amazon Rekognition DetectModerationLabel API를 호출하여 AWS 람다 Python Boto3 라이브러리를 사용하는 함수:
다음은 Amazon Rekognition Image Moderation API의 응답 예시입니다.
Amazon Rekognition Image Moderation API의 추가 예는 다음을 참조하십시오. 콘텐츠 조정 이미지 랩.
솔루션 개요
이 솔루션은 S3 버킷에서 썸네일 이미지를 읽고 이미지를 Amazon Rekognition Image Moderation API로 전송하여 Amazon IVS와 통합됩니다. 자동으로 스트림을 중지하고 인간이 직접 검토할 수 있는 선택 사항을 제공합니다. 조건에 따라 스트림을 자동으로 중단하도록 시스템에 대한 규칙을 구성할 수 있습니다. 또한 중재자가 스트림을 모니터링하고, 위반 경고를 관리하고, 필요할 경우 스트림을 중지할 수 있는 간단한 인적 검토 포털도 포함되어 있습니다.
이 섹션에서는 시스템 아키텍처를 간략하게 소개합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요. GitHub 레포.
다음 화면 녹화에는 중재자 UI가 표시되어 중재 경고가 포함된 활성 스트림을 모니터링하고 스트림 중지 또는 경고 해제와 같은 조치를 취할 수 있습니다.
사용자는 조정 규칙을 사용자 정의하고, 채널당 비디오 스트림 샘플 빈도를 제어하고, 신뢰도 임계값으로 Amazon Rekognition 조정 범주를 구성하고, 유사성 검사를 활성화하여 중복 이미지 처리를 방지함으로써 성능과 비용 최적화를 보장할 수 있습니다.
다음 화면 기록은 전역 구성을 관리하기 위한 UI를 표시합니다.
이 솔루션은 Amazon IVS와 느슨하게 결합된 두 가지 주요 구성 요소로 구성된 마이크로서비스 아키텍처를 사용합니다.
규칙 엔진
규칙 엔진은 라이브 스트림 조정 시스템의 중추를 형성합니다. 거의 실시간으로 조정이 가능한 실시간 처리 서비스입니다. Amazon Rekognition을 사용하여 이미지를 조정하고, 사용자 정의 가능한 규칙에 따라 결과를 검증하고, 이미지 해싱 알고리즘을 사용하여 유사한 이미지를 인식 및 제외하고, 규칙 위반 시 스트림을 자동으로 중단하거나 인적 검토 하위 시스템에 경고할 수 있습니다. 이 서비스는 Amazon S3 기반 이미지 읽기를 통해 Amazon IVS와 통합되며 다음을 통해 API 호출을 촉진합니다. 아마존 API 게이트웨이.
다음 아키텍처 다이어그램은 거의 실시간 조정 워크플로를 보여줍니다.
규칙 엔진 처리 워크플로를 트리거하는 방법에는 두 가지가 있습니다.
- S3 파일 트리거 – S3 버킷에 새 이미지가 추가되면 워크플로가 시작됩니다. 이는 Amazon IVS 통합에 권장되는 방법입니다.
- REST API 호출 – 요청 본문의 이미지 바이트를 사용하여 API 게이트웨이에 대한 RESTful API 호출을 수행할 수 있습니다. API는 이미지를 S3 버킷에 저장하여 거의 실시간 처리를 트리거합니다. 이 접근 방식은 라이브 스트림 앱의 클라이언트 측에서 캡처하여 인터넷을 통해 전송되는 이미지에 적합합니다.
다음에서 관리하는 이미지 처리 워크플로 AWS 단계 함수에는 여러 단계가 포함됩니다.
- 샘플 빈도 규칙을 확인하세요. 이전 샘플 시간이 너무 최근이면 처리가 중단됩니다.
- 구성에서 활성화된 경우 이미지 해시 알고리즘을 사용하여 유사성 검사를 수행합니다. 동일한 채널에 대해 수신된 이전 이미지와 유사한 경우 프로세스는 이미지를 건너뜁니다.
- Amazon Rekognition Image Moderation API를 사용하여 구성된 규칙에 따라 이미지를 평가하고 신뢰도 임계값을 적용하고 불필요한 범주를 무시합니다.
- 검토 결과가 규칙을 위반하는 경우 다음 담당자에게 알림을 보냅니다. 아마존 단순 알림 서비스 (Amazon SNS) 주제, 조정 경고를 통해 다운스트림 시스템에 경고합니다.
- 자동 중지 조정 규칙을 위반하면 Amazon IVS 스트림이 자동으로 중지됩니다.
이 설계는 유연한 워크플로 정의를 위한 끌어서 놓기 GUI를 제공하는 Step Functions 상태 시스템을 통해 규칙을 관리합니다. 추가 Step Functions 워크플로를 통합하여 규칙 엔진을 확장할 수 있습니다.
모니터링 및 관리 대시보드
모니터링 및 관리 대시보드는 중재자가 Amazon IVS 라이브 스트림을 모니터링할 수 있는 UI가 포함된 웹 애플리케이션입니다. 실시간에 가까운 중재 알림을 제공하므로 중재자가 스트림을 중지하거나 경고를 해제할 수 있습니다. 또한 웹 포털을 통해 관리자는 규칙 엔진에 대한 중재 규칙을 관리할 수 있습니다. 두 가지 유형의 구성을 지원합니다.
- 채널 규칙 – 특정 채널에 대한 규칙을 정의할 수 있습니다.
- 전역 규칙 – 이러한 규칙은 특정 구성이 없는 Amazon IVS 채널 전체 또는 하위 집합에 적용됩니다. 패턴과 일치하는 Amazon IVS 채널 이름에 전역 규칙을 적용하는 정규식을 정의할 수 있습니다. 예: .*는 모든 채널에 적용됩니다. /^test-/는 이름이 test-로 시작하는 채널에 적용됩니다.
이 시스템은 Amazon S3에서 호스팅되는 정적 React 프런트 엔드를 갖춘 서버리스 웹 앱입니다. 아마존 CloudFront를 캐싱용. 인증은 다음에 의해 처리됩니다. 아마존 코 그니 토. 데이터는 API Gateway 및 Lambda를 통해 제공되며 상태 저장소는 다음과 같습니다. 아마존 DynamoDB. 다음 다이어그램은 이 아키텍처를 보여줍니다.
모니터링 대시보드는 중재자에게 필수 기능을 제공하는 경량 데모 앱입니다. 기능을 향상하려면 관리 시스템을 통해 여러 중재자를 지원하도록 구현을 확장하고 WebSocket을 사용하여 푸시 메커니즘을 구현하여 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
조정 대기 시간
이 솔루션은 두 개의 개별 하위 시스템에서 대기 시간을 측정하여 거의 실시간으로 조정하도록 설계되었습니다.
- 규칙 엔진 워크플로 – 이미지 수신부터 Amazon SNS를 통한 알림 전송까지의 규칙 엔진 워크플로는 평균 2초 이내에 완료됩니다. 이 서비스는 Step Functions 상태 시스템을 통해 이미지를 즉시 처리합니다. Amazon Rekognition Image Moderation API는 평균 파일 크기가 500MB 미만인 경우 1밀리초 미만으로 처리합니다. (이러한 결과는 거의 실시간 요구 사항을 충족하는 샘플 앱으로 수행된 테스트를 기반으로 합니다.) Amazon IVS에는 다른 항목을 선택할 수 있는 옵션이 있습니다. 썸네일 해상도 이미지 크기를 조정합니다.
- 웹포털 모니터링 – 모니터링 웹 포털은 규칙 엔진의 SNS 주제를 구독합니다. DynamoDB 테이블에 경고를 기록하는 반면 웹 사이트 UI는 10초마다 최신 경고를 가져옵니다. 이 디자인은 중재자의 관점을 간략하게 보여줍니다. 지연 시간을 더욱 줄이려면 Amazon SNS를 통해 경고가 도착하는 즉시 UI에 경고를 푸시하는 WebSocket을 구현하는 것이 좋습니다.
솔루션 확장
이 게시물은 실시간 스트림 시각적 콘텐츠 조정에 중점을 둡니다. 그러나 이 솔루션은 의도적으로 유연하고 복잡한 비즈니스 규칙을 수용할 수 있으며 라이브 스트림의 채팅 메시지 및 오디오 조정을 포함하여 다른 미디어 유형을 지원하도록 확장 가능합니다. 업스트림 디스패치 로직이 포함된 새로운 Step Functions 상태 시스템 워크플로를 도입하여 규칙 엔진을 향상할 수 있습니다. 다음 게시물에서는 AWS AI 서비스를 사용한 라이브 스트림 텍스트 및 오디오 조정에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다.
요약
이 게시물에서는 Amazon Rekognition을 사용하여 Amazon IVS 라이브 스트림 비디오를 조정하는 방법을 보여주는 샘플 솔루션의 개요를 제공했습니다. 다음 지침에 따라 샘플 앱을 체험해 볼 수 있습니다. GitHub 레포 포함된 AWS CDK 패키지를 사용하여 AWS 계정에 배포합니다.
전단지에 포함된 링크에 대해 더 알아보기 AWS의 콘텐츠 조정. 향해 첫발을 내딛다 AWS로 콘텐츠 조정 작업 간소화.
저자에 관하여
장라나 콘텐츠 조정, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 생성 AI를 위한 AI 및 ML을 전문으로 하는 AWS WWSO AI 서비스 팀의 선임 솔루션 아키텍트입니다. 그녀는 전문 지식을 바탕으로 AWS AI/ML 솔루션을 홍보하고 고객이 소셜 미디어, 게임, 전자 상거래, 미디어, 광고 및 마케팅을 포함한 다양한 산업에서 비즈니스 솔루션을 혁신하도록 지원하는 데 전념하고 있습니다.
토니 부 Twitch의 수석 파트너 엔지니어입니다. 그는 IVS 고객에게 포괄적인 공동 솔루션을 개발하고 제공하는 것을 목표로 Amazon Interactive Video Service(IVS)와의 통합을 위한 파트너 기술 평가를 전문으로 합니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/moderate-your-amazon-ivs-live-stream-using-amazon-rekognition/
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