为资源添加标签

标签是一种自定义元数据标签，您可以将其添加到资源中，以便在搜索中更容易识别、组织和查找。标签由两个独立的部分组成：标签键和标签值。这被称为键:值对。

标签键通常代表较大的类别，而标签值代表该类别的子集。例如，你可以使用标签 key=Color 和标签 value=BL UE，这将生成 key: value 对Color:Blue。请注意，您可以将标签的值设为空的字符串，但是不能将其设为空值。省略标签值与使用空字符串相同。

提示

AWS Billing and Cost Management可以使用标签将账单分成动态类别。例如，如果您添加了代表公司内部不同部门的标签，例如Department:Sales或Department:Legal，则AWS可以为您提供每个部门的成本分配。

在 Amazon Transcribe 中，您可以为以下资源添加标签：

• 转录职位

• 医学转录职位

• 通话分析通话后转录工作

• 自定义词汇

• 自定义医学词汇

• 自定义词汇过滤器

• 自定义语言模型

标签键的长度最大可以为 128 个字符，标签值的长度最大可以为 126 字符；两者都区分大小写。 Amazon Transcribe每个资源支持最多 50 个标签。对于给定的资源，每个标签键必须是唯一的，只有一个值。请注意，您的标签不能以开头，aws:因为会为系统生成的标签AWS保留此前缀。您无法添加、修改或删除aws:*标签，它们不计入您的 tags-per-resource 限制。

特定于资源标记的 API 操作

ListTagsForResource, TagResource, UntagResource

要使用标记 API，您必须在请求中包含Amazon 资源名称 (ARN)。ARN 有这样的格式arn:partition:service:region:account-id:resource-type/resource-id。例如，与转录任务关联的 ARN 可能如下所示：arn:aws:transcribe:us-west-2:111122223333:transcription-job/my-transcription-job-name。

要了解有关标记的更多信息，包括最佳实践，请参阅标记AWS资源。

基于标签的访问控制

您可以使用标签来控制访问AWS 账户。对于基于标签的访问控制，您需要在IAM策略的条件元素中提供标签信息。然后，您可以使用标签及其关联的标签条件键控制对：

• 资源：根据分配给Amazon Transcribe资源的标签控制对资源的访问。

  • 使用aws:ResourceTag/key-name条件键指定必须将哪个标签键:值对附加到资源。

• 请求：控制可以在请求中传递哪些标签。

  • 使用aws:RequestTag/key-name条件键指定可在IAM用户或角色中添加、修改或删除的标签。

• 授权流程：控制授权过程任何部分的基于标签的访问权限。

  • 使用aws:TagKeys/条件键控制是否可以对资源、请求或委托人使用特定的标签键。在这种情况下，键值无关紧要。

有关基于标签的访问策略示例，请参阅基于标签查看转录任务。

有关基于标签的访问控制的更多详细信息，请参阅使用标签控制对AWS资源的访问。

向Amazon Transcribe资源添加标签

您可以在运行Amazon Transcribe作业之前或之后添加标签。使用现有的 Create* 和 Start* API，您可以在转录请求中添加标签。

您可以使用、或 AWSSDK 添加AWS Management ConsoleAWS CLI、修改或删除标签；有关示例，请参阅以下内容：

AWS Management Console

1. 登录到 AWS Management Console。

2. 在导航窗格中，选择转录作业，然后选择创建作业（右上角）。这将打开 “指定作业详细信息” 页面。

3. 滚动到 “指定作业详细信息” 页面底部，找到 “标签-可选” 框并选择 “添加新标签”。

   

4. 为 “密钥” 字段和（可选）“值” 字段输入信息。

   

5. 在 “指定作业详细信息” 页面上填写要包含的任何其他字段，然后选择下一步。这将带您进入配置作业-可选页面。

   选择 “创建作业” 以运行转录作业。

6. 通过导航到转录作业页面，选择转录作业，然后滚动到该作业信息页面的底部，您可以查看与转录作业相关的标签。如果要编辑标签，可以选择管理标签来执行此操作。

   

AWS CLI

此示例使用start-transcription-job命令和Tags参数。有关更多信息，请参阅 StartTranscriptionJob 和 Tag。

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

这是使用start-transcription-job命令的另一个示例，以及为该任务添加标签的请求正文。

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

my-first-tagging-job.json 文件包含以下请求正文。

{
  "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"
        }
  ]
}

AWS SDK for Python (Boto3)

以下示例使用使用 start_transcription_job 方法的Tags参数来添加标签。AWS SDK for Python (Boto3)有关更多信息，请参阅 StartTranscriptionJob 和 Tag。

有关使用AWS软件开发工具包的其他示例，包括特定功能、场景和跨服务示例，请参阅本使用软件开发工具包的 Amazon Transcribe 的代码示例 AWS章。

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)