태그 기반 액세스 제어 Amazon Transcribe리소스에 태그 추가

리소스에 태그 지정

태그는 검색에서 쉽게 식별, 구성 및 찾을 수 있도록 리소스에 추가할 수 있는 사용자 지정 메타데이터 레이블입니다. 태그는 태그 키와 태그 값이라는 두 개의 개별 부분으로 구성됩니다. 이를 키:값 쌍이라고 합니다.

태그 키는 일반적으로 더 큰 범주를 나타내고 태그 값은 해당 범주의 하위 집합을 나타냅니다. 예를 들어 태그 키=색상, 태그 값=파란색을 지정하면 키:값 쌍이 생성됩니다Color:Blue. 태그의 값을 빈 문자열로 설정할 수 있지만 태그의 값을 Null로 설정할 수는 없습니다. 태그 값을 생략하는 것은 빈 문자열을 사용하는 것과 같습니다.

작은 정보

AWS Billing and Cost Management태그를 사용하여 청구서를 동적 범주로 구분할 수 있습니다. 예를 들어Department:Sales 또는Department:Legal 같이 회사 내 여러 부서를 나타내는 태그를 추가하면 부서별 비용 분배를 제공할AWS 수 있습니다.

Amazon Transcribe에서 다음 리소스에 태그를 지정할 수 있습니다.

트랜스크립션 작업
의료 기록 작업
콜 애널리틱스 통화 후 트랜스크립션 작업
Custom 어휘
맞춤형 의료 어휘
사용자 지정 어휘 필터
사용자 지정 언어 모델

태그 키는 최대 128개 문자이며, 태그 값은 최대 256개 문자입니다. Amazon Transcribe리소스당 최대 50개의 태그를 지원합니다. 지정된 리소스에 대해 각 태그 키는 하나의 값만 갖는 고유해야 합니다. 이 접두사는 시스템 생성 태그로aws:AWS 예약되므로 태그는 로 시작할 수 없습니다. aws:*태그는 추가, 수정 또는 삭제할 수 없으며 tags-per-resource 제한에 포함되지 않습니다.

리소스 태깅과 관련된 API 작업

ListTagsForResource, TagResource, UntagResource

태그 지정 API를 사용하려면 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 요청에 포함해야 합니다. ARN에는 다음과 같은 형식이arn:partition:service:region:account-id:resource-type/resource-id 있습니다. 예를 들어, 트랜스크립션 작업과 관련된 ARN은 다음과 같을 수arn:aws:transcribe:us-west-2:111122223333:transcription-job/my-transcription-job-name 있습니다.

모범 사례를 비롯한 태깅에 대해 자세히 알아보려면 AWS리소스 태깅을 참조하세요.

태그 기반 액세스 제어

태그를 사용하여 내 액세스를 제어할 수 있습니다AWS 계정. 태그 기반 액세스 제어의 경우IAM 정책의 조건 요소에 태그 정보를 제공합니다. 그런 다음 태그 및 연관된 태그 조건 키를 사용하여 다음에 대한 액세스를 제어할 수 있습니다.

리소스: 리소스에 할당한 태그를 기반으로Amazon Transcribe 리소스에 대한 액세스를 제어합니다.
- aws:ResourceTag/key-name조건 키를 사용하여 리소스에 연결해야 하는 태그 키:값 페어를 지정합니다.
요청: 어떤 태그가 요청에 전달될 수 있는지 제어합니다.
- aws:RequestTag/key-name조건 키를 사용하여 어떤 태그를IAM 사용자 또는 역할에서 추가, 수정 또는 제거할 수 있는지 지정합니다.
승인 프로세스: 승인 프로세스의 모든 부분에 대한 태그 기반 액세스를 제어합니다.
- aws:TagKeys/조건 키를 사용하여 리소스, 요청 또는 보안 주체에 특정 태그 키를 사용할 수 있는지 여부를 제어합니다. 이 경우 키 값은 중요하지 않습니다.

태그 기반 액세스 제어 정책의 예는 단원을 참조하세요태그를 기준으로 트랜스크립션 작업 보기.

태그 기반 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 태그를 사용한AWS 리소스에 대한 액세스 제어를 참조하세요.

Amazon Transcribe리소스에 태그 추가

Amazon Transcribe작업을 실행하기 전이나 후에 태그를 추가할 수 있습니다. 기존 Create* 및 Start* API를 사용하여 트랜스크립션 요청에 태그를 추가할 수 있습니다.

, 또는 AWSSDK를 사용하여 태그를 추가 AWS Management ConsoleAWS CLI, 수정 또는 삭제할 수 있습니다. 예를 보려면 다음을 참조하십시오.

AWS Management Console에 로그인합니다.
탐색 창에서 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 작업 생성 (오른쪽 상단) 을 선택합니다. 그러면 작업 세부 정보 지정 페이지가 열립니다.
작업 세부 정보 지정 페이지 하단으로 스크롤하여 태그 - 옵션 상자를 찾은 다음 새 태그 추가를 선택합니다.
키 필드 및 값 필드 (선택 사항) 에 대한 정보를 입력합니다.
작업 세부 정보 지정 페이지에 포함하려는 다른 필드를 모두 입력한 후 다음을 선택합니다. 그러면 작업 구성 - 옵션 페이지로 이동합니다.

작업 생성을 선택하여 트랜스크립션 작업을 실행합니다.
트랜스크립션 작업 페이지로 이동하여 트랜스크립션 작업을 선택한 다음 해당 작업의 정보 페이지 하단으로 스크롤하여 트랜스크립션 작업과 관련된 태그를 볼 수 있습니다. 태그를 편집하려는 경우 태그 관리를 선택하면 됩니다.

이 예제에서는 start-transcription-job명령과Tags 매개 변수를 사용합니다. 자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 Tag 단원을 참조하세요.


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 \
--tags Key=color,Value=blue Key=shape,Value=square

다음은 start-transcription-job명령을 사용하는 또 다른 예와 해당 작업에 태그를 추가하는 요청 본문입니다.


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

my-first-tagging-job.json 파일에는 다음 요청 본문이 포함되어 있습니다.


{
  "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",
  "Tags": [ 
        {
           "Key": "color",
           "Value": "blue"
        },
        {
           "Key": "shape",
           "Value": "square"
        }
  ]
}

다음 예제에서는 를 사용하여 start_transcription_job 메서드의Tags 인수를 사용하여 태그를 추가합니다.AWS SDK for Python (Boto3) 자세한 내용은 StartTranscriptionJob 및 Tag 단원을 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 서비스 간 예제를 포함하여AWS SDK를 사용하는 추가 예제는 이SDK를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 AWS 장을 참조하십시오.


from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
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', 
    Tags = [
        {
            'Key':'color', 
            'Value':'blue'
        }
    ]
)

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)

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