Ein Schnellrestaurant möchte Kunden in der Warteschlange an einer Kasse zählen und Manager benachrichtigen, wenn die Warteschlange zu lang ist. Die Standorte verfügen über eine sehr begrenzte ausgehende Bandbreite und können nicht mehrere Videos in die Cloud streamen. Welche Lösung erfüllt die Bandbreitenbeschränkung am besten und liefert die Warnmeldungen zur Warteschlangenlänge?

Die korrekte Antwort ist die beste Lösung, da sie die Bandbreitenbeschränkung berücksichtigt. AWS DeepLens-Geräte ermöglichen die Ausführung von Inferenzmodellen direkt am Edge (im Restaurant), wodurch nur die Ergebnisse (z. B. die Warteschlangenlänge) und nicht das gesamte Videomaterial an die Cloud gesendet werden müssen. Dies minimiert die ausgehende Bandbreitennutzung erheblich. Die lokale Lambda-Funktion kann dann bei Überschreitung eines Schwellenwerts eine SNS-Benachrichtigung senden. Die anderen Optionen sind weniger geeignet: Das Streamen von Videos an Kinesis Video Streams und das Senden von Frames an Rekognition würde eine hohe ausgehende Bandbreite erfordern. Die Aktivierung von Amazon Rekognition auf jedem DeepLens-Gerät ist keine direkte Option; DeepLens ist für benutzerdefinierte Modelle konzipiert. Rekognition ist ein Cloud-Dienst. Das Senden von Bildern an einen SageMaker-Endpunkt in der Cloud würde ebenfalls eine hohe ausgehende Bandbreite erfordern.