AWS Hands-on for Beginners - Serverless #3 では、AWS Lambda と AWS の各種 AI サービスを組み合わせて、“音声ファイルがアップロードされると文字起こしと感情分析を自動的に行う” パイプラインを構築していきます。これまでのハンズオンでは、Amazon API Gateway と AWS Lambda との組み合わせを試してきましたが、AWS Lambda は他にも多くの AWS サービスと連携できます。このハンズオンでは、Amazon S3 へのファイルアップロードをトリガーに Lambda Function を実行する機能を利用し、パイプラインを構築します。また、AWS には多くの AI サービスがあり、このハンズオンをきっかけに、皆様のプロダクト開発に活かせる AI サービス群を知っていただければと考えています。本セッションは2020年にレコーディングされたものです。
以下のような方へおすすめです。
- サーバーレスアーキテクチャの概要を押さえたいエンジニアの皆様
まず、今回のハンズオンシリーズで構築する構成の紹介を行います。ぜひ全体像を意識しながら、各動画の作業を進めていただければと思います。また、今回のシリーズでは AWS Lambda の細かい話も解説していきますので、Serverless ハンズオン #1 で説明した AWS Lambda の基本についても振り返ります。
他の AWS サービスから AWS Lambda が呼び出される場合、その呼び出され方はイベントソースによって変わってきます。この呼び出され方を意識することは、サーバーレスな設計をする上で非常に重要です。この動画では、その連携パターンについて解説します。
ひとつ前の動画で、S3 トリガーで Lambda ファンクションが呼び出される場合、その呼び出され方は「非同期」になると説明しました。この動画では、実際にこの S3 トリガーによる Lambda ファンクションの呼び出しを試していきます。
音声文字起こしサービスである Amazon Transcribe について紹介ます。その後、あらかじめ用意した音声ファイルをアップロードし、どのように文字起こしされるかを試していただきます。音声ファイルについては以下をご利用ください。
https://112-tzm-766.mktoweb.com/rs/484-PDA-177/images/h4b-serverless-3.mp3
３つ目の動画で構築した構成を改修していきます。音声ファイルのアップロードをトリガーに Lambda ファンクションが起動し、そこから Amazon Transcribe を呼び出す、といった音声文字起こしパイプラインを作っていきます。動画内で使用しているソースコードは以下です。
https://112-tzm-766.mktoweb.com/rs/484-PDA-177/images/Serverless%233-%235.txt
※ 機能アップデートに伴い AWS Lambda のマネジメントコンソール画面における IAM ロールの修正方法が変更されています。現在の操作方法については以下に変更後の手順を記載しましたので、こちら を参考にしていただきハンズオンを進めてください。
ひとつ前の動画で構築したパイプラインを改修し、文字起こし後にそのテキストから感情分析を行うように修正します。感情分析は Amazon Comprehend という自然言語処理サービスを利用します。動画内で使用しているソースコードは以下です。
https://112-tzm-766.mktoweb.com/rs/484-PDA-177/images/Serverless%233-%236.txt
※ 1:50 あたりでシンガポールリージョンを選択していますが、2020/02/12 に Amazon Comprehend が東京リージョンでも利用できるようになったため、そのまま東京リージョンで作業を進めてください。 ※ 機能アップデートに伴い AWS Lambda のマネジメントコンソール画面における IAM ロールの修正方法が変更されています。現在の操作方法については こちら に変更後の手順を記載しましたので、こちら を参考にしていただきハンズオンを進めてください。
これまでのハンズオンでは、事前に用意した音声データをご利用いただきましたが、他の音声データも試してみたい！という方もいるのではないでしょうか？そこで、この動画では Amazon Polly というテキストを音声に変換するサービスを利用し、お好きな音声データをパイプラインに投入できるようにしていきます。
今回のハンズオンシリーズで作成した AWS リソースの削除を行います。そして、本ハンズオンシリーズのまとめをした後に、みなさまの学びをより深くするための Next Challenge 案についても共有します。