利用 Amazon Kinesis Video Streams,您可以轻松而安全地将视频从互联设备流式传输到 AWS,用于分析、机器学习 (ML)、播放以及其他处理。Kinesis Video Streams 可以自动预置和弹性扩展从数百万台设备中提取视频流所需的所有基础设施。它可以持久存储和加密流中的视频数据并为其创建索引,还允许您通过易用的 API 访问您的数据。

Amazon Kinesis Video Streams

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要开始使用,在 AWS 管理控制台中单击几次,即可创建一个 Kinesis 视频流。 然后您可以在您的设备上安装 Kinesis Video Streams 软件开发工具包,并开始将媒体流式传输到 AWS 以便进行播放、存储和分析。使用 Kinesis Video Streams,您可以按实际使用量付费。不存在预先承诺和最低费用。

Amazon Kinesis Video Streams 简介 (2:23) 

  


产品优势

流式传输数百万台设备的视频

Amazon Kinesis Video Streams 提供各种软件开发工具包,使设备可以轻松而安全地将媒体流式传输到 AWS,用于播放、存储、分析、机器学习和其他处理。Kinesis Video Streams 可以从边缘设备、智能手机、监控摄像机以及雷达、激光雷达、无人机、卫星、行车记录仪和深度传感器等其他数据来源提取数据。


构建实时、视觉且支持视频的应用程序

通过与 Amazon Rekognition Video 集成,轻松构建具有实时计算机视觉功能的应用程序;使用常见的开源机器学习框架,轻松构建具有实时视频分析功的应用程序。


播放现场和录制的视频流

使用 Kinesis Video Streams 的 HTTP 实时流 (HLS) 功能,轻松地将 Kinesis Video Streams 中的实时和录制媒体流式传输到您的浏览器或移动应用程序。


构建支持双向实时媒体流式传输的应用程序

Amazon Kinesis Video Streams 支持开源项目 WebRTC,以便在 Web 浏览器、移动应用程序和连接的设备之间进行双向实时媒体流式传输。通过对 WebRTC 的支持,您可以使用简单的 API 构建各种应用程序,例如,超低延迟和在您的应用程序及连接的设备之间实现双向通信的视频聊天与对等数据分享。


安全

Amazon Kinesis Video Streams 让您能够使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 来控制对您的流的访问。它通过两种方式帮助您保护数据:使用 AWS Key Management Service (KMS) 自动加密静态数据,以及使用行业标准的传输层安全性 (TLS) 协议来传输动态数据。


可搜索的持久存储

Amazon Kinesis Video Streams 使用 Amazon S3 作为底层数据存储,这意味着您的数据可以持久可靠地存储。借助 Kinesis Video Streams,您能够根据设备和服务生成的时间戳,快速搜索和检索视频片段。


无需管理基础设施

Amazon Kinesis Video Streams 可以为您管理所有基础设施。视频流和使用视频流的应用程序的数量会不断增加,而您不必担心配置、软件更新、故障或基础设施扩展问题。Kinesis Video Streams 可以处理管理视频流所需的所有管理和维护工作,因此您可以专注于构建创新型应用程序。




工作原理

获取、处理和存储媒体流用于播放、分析和机器学习。


构建支持超低延迟直播流式传输和双向实时通信的应用程序。 



使用案例

智能家居

借助 Amazon Kinesis Video Streams,您可以将直播视频和音频从配备摄像头的家居设备(例如门铃、婴儿监视器、网络摄像头和家用监视系统)流式传输到 AWS。然后,您可以使用视数据流构建各种智能家居应用程序,包括从简单的视频播放到智能照明、温度控制系统和安全监控。您可以在使用案例中利用 WebRTC 功能进行双向实时媒体流式传输与交互,例如,与按门铃的访客说话,或者在手机上远程控制搭载摄像头的扫地机器人。

示例:在手机上与可视门铃进行交互


智能城市

许多城市在交通信号灯、停车场、购物商场等几乎所有公共场所安装了大量摄像头,全天候拍摄视频。您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 来安全而经济高效地提取、存储和分析此类海量视频数据,用于解决交通问题、防范犯罪和派遣应急人员等。

示例:安珀警报系统


工业自动化

您可以使用 Amazon Kinesis Video Streams 收集各种带有时间编码的数据,例如雷达和激光雷达信号、温度曲线和来自工业设备的深度数据。然后您可以使用 Apache MxNet、TensorFlow 和 OpenCV 等机器学习框架来分析数据,用于预测性维护等工业自动化用途。例如,您可以预测垫圈或阀门的寿命并提前安排更换部件,从而减少停机时间和生产线上的缺陷。

示例:设备预测性维护


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