AuftragswarteschlangenWarteschlange tesch

Mithilfe von Job Queueing können Sie mehr Transkriptionsanfragen einreichen, als gleichzeitig bearbeitet werden können. Ohne Job Queueing müssen Sie, sobald Sie das Kontingent der zulässigen gleichzeitigen Anforderungen erreicht haben, warten, bis eine oder mehrere Anforderungen abgeschlossen sind, bevor Sie eine neue Anfrage senden.

Das Einreihen von Job in die Warteschlange ist für Transkriptionsanfragen optional. Bei Analyseanfragen nach einem Anruf ist die Auftragswarteschlange automatisch aktiviert.

Wenn Sie Job Queueing aktivieren,Amazon Transcribe wird eine Warteschlange erstellt, die alle Anfragen enthält, die Ihr Limit überschreiten. Sobald eine Anfrage abgeschlossen ist, wird eine neue Anfrage aus Ihrer Warteschlange abgerufen und bearbeitet. Anfragen in der Warteschlange werden in einer FIFO-Reihenfolge (First In, First Out) bearbeitet.

Sie können bis zu 10.000 Auftragswarteschlangenlimit zu Ihrer Warteschlange zu bis zu 10.000 AuftragsWarteschlange zu Wenn Sie dieses Limit überschreiten, erhalten Sie eineLimitExceededConcurrentJobException Fehlermeldung. Um eine optimale Leistung zu gewährleisten, werdenAmazon Transcribe nur bis zu 90 Prozent Ihres Kontingents (ein Bandbreitenverhältnis von 0,9) für die Verarbeitung von Aufträgen in der Warteschlange verwendet. Beachten Sie, dass dies Standardwerte sind, die auf Anfrage erhöht werden können.

Tipp

Eine Liste der Standardlimits und Kontingente fürAmazon Transcribe Ressourcen finden Sie in der AWSAllgemeinen Referenz. Einige dieser Standardwerte können auf Anfrage erhöht werden.

Wenn Sie Job Queueing aktivieren, aber das Kontingent für gleichzeitige Anfragen nicht überschreiten, werden alle Anfragen gleichzeitig verarbeitet.

Aktivieren von AuftragsWarteschlange teschWarteschlange tesch

Sie können Job Queueing mithilfe der AWSSDKs AWS Management ConsoleAWS CLI, oder aktivieren. Beispiele finden Sie im Folgenden; Beispiele finden Sie im Folgenden:

AWS Management Console

1. Melden Sie sich an der AWS Management Console an.

2. Wählen Sie im Navigationsbereich Transkriptionsaufträge und dann Job erstellen (oben rechts) aus. Dadurch wird die Seite „Jobdetails angeben“ geöffnet.

3. Im Feld „Jobeinstellungen“ befindet sich ein Bereich mit zusätzlichen Einstellungen. Wenn Sie diesen Bereich erweitern, können Sie das Feld Zur Jobwarteschlange hinzufügen auswählen, um die Auftragswarteschlange zu aktivieren.

   

4. Füllen Sie auf der Seite „Jobdetails angeben“ alle weiteren Felder aus, die Sie einbeziehen möchten, und wählen Sie dann Weiter aus. Dadurch gelangen Sie zur Seite Job konfigurieren — optional.

5. Wählen Sie Job erstellen aus, um Ihren Transkriptionsjob auszuführen.

AWS CLI

In diesem Beispiel werden der start-transcription-jobBefehl und derjob-execution-settings Parameter mit demAllowDeferredExecution Unterparameter verwendet. Beachten Sie, dass SieAllowDeferredExecution in Ihrer Anfrage auch angeben müssenDataAccessRoleArn.

Weitere Informationen erhalten Sie unter StartTranscriptionJob und JobExecutionSettings.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--job-execution-settings AllowDeferredExecution=true,DataAccessRoleArn=arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole

Hier ist ein weiteres Beispiel für die Verwendung des start-transcription-jobBefehls und eines Anforderungstexts, der die Warteschlange ermöglicht.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://my-first-queueing-request.json

Die Datei my-first-queueing-request.json enthält den folgenden Anforderungstext.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
        "MediaFileUri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "JobExecutionSettings": {
        "AllowDeferredExecution": true,
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole"
  }
}

AWS SDK for Python (Boto3)

In diesem Beispiel wird das verwendetAWS SDK for Python (Boto3), um die Auftragswarteschlange mithilfe desAllowDeferredExecution Arguments für die Methode start_transcription_job zu aktivieren. Beachten Sie, dass SieAllowDeferredExecution in Ihrer Anfrage auch angeben müssenDataAccessRoleArn. Weitere Informationen erhalten Sie unter StartTranscriptionJob und JobExecutionSettings.

Weitere Beispiele für die Verwendung derAWS SDKs, einschließlich funktionsspezifischer, szenariospezifischer und dienstübergreifender Beispiele, finden Sie imCodebeispiele für Amazon Transcribe mit SDKs AWS Kapitel.

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-queueing-request"
job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-BUCKET',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    JobExecutionSettings = {
        'AllowDeferredExecution': True,
        'DataAccessRoleArn': 'arn:aws:iam::111122223333:role/ExampleRole'
   }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)

Sie können den Fortschritt eines Jobs in der Warteschlange über denAWS Management Console oder durch Absenden einer GetTranscriptionJobAnfrage verfolgen. Wenn ein Job in die Warteschlange gestellt wird,Status ist dasQUEUED. Der Status ändert sich zu „IN_PROGRESSSobald Ihr Job mit der Verarbeitung beginnt“ und dann zu „COMPLETEDoderFAILED wenn die Verarbeitung abgeschlossen ist“.