Un restaurant à service rapide souhaite compter les clients en file d'attente à une caisse et alerter les responsables lorsque la file est trop longue. Les établissements ont une bande passante sortante très limitée et ne peuvent pas diffuser plusieurs vidéos vers le cloud. Quelle solution répond le mieux à la contrainte de bande passante et fournit les alertes de longueur de file d'attente ?
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Bonne réponse : Entraîner un modèle de comptage de personnes personnalisé dans SageMaker, déployer le modèle entraîné sur des appareils AWS DeepLens dans les restaurants, exécuter une inférence locale et une fonction Lambda sur les appareils pour compter les personnes, et envoyer une notification SNS si la file est trop longue..
Pourquoi c'est la réponse
La solution correcte est de former un modèle de comptage de personnes personnalisé dans SageMaker, de le déployer sur des appareils AWS DeepLens, et d'exécuter l'inférence et une fonction Lambda localement. Cela permet de traiter les données vidéo directement sur l'appareil (à la périphérie), minimisant ainsi la bande passante sortante vers le cloud, ce qui répond à la contrainte principale. Les alertes sont ensuite envoyées via SNS. Les autres options impliquent soit la diffusion de vidéos complètes vers le cloud (Kinesis Video Streams), soit l'envoi d'images ou de données volumineuses pour l'inférence dans le cloud (Rekognition ou un endpoint SageMaker), ce qui ne respecte pas la contrainte de bande passante limitée.
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