S3触发器与IoT->云请求的同步集成比较

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【以下的问题经过翻译处理】 我看到"跟踪咖啡消费量" DeepLens配方(该配方在边缘运行目标检测模型,但调用Rekognition进行人脸比较)的工作方式如下:

  • 从设备上传图像到S3,以及
  • 从S3上传触发云Lambda函数-调用Rekognition并对结果进行处理。

假设:

  • 云推断结果需要在设备上使用(而不仅仅像配方中那样提供云仪表板的功能),以及
  • 对于用例来说,可用时延迟比不可用时排队的重要性更大

…是否有大的原因不直接从设备调用云Lambda(或Rekognition)-像配方使用S3一样使用botocore?

也许S3模式更受欢迎,因为有更多受限制的部署情况,其中通过某些IoT服务可以访问S3,但一般的Lambda/等不行?

从快速搜索中看来,似乎没有很多例子可以从GreenGrass设备(同步)调用云服务:我正在试图掌握这是由于预期的网络连接性、设备支持、IoT集成可用性或其他一些原因引起的。

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专家
已提问 5 个月前31 查看次数
1 回答
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【以下的回答经过翻译处理】 你好,

发布到 S3 或 IOT 的原因之一是尽量减少对运行推理的进程的阻塞。如果您等待往返请求将结果返回给 DeepLens,应用程序可能会错过一个新帧。您当然可以在设备上运行队列或状态机,但我认为作者希望保持简单。

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专家
已回答 5 个月前

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