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Amazon Rekognition 中的準則和配額
以下章節提供在使用 Amazon Rekognition 時的指導方針和配額。有兩種配額。設定配額 (例如最大映像大小) 無法變更。您可以依照 預設配額 章節中所述的程序，變更 AWS 服務配額 頁面上列出的預設配額。
受支援區域
如需提供 Amazon Rekognition 的 AWS 區域清單，請參閱亞馬 Amazon Web Services 一般參考中的 AWS 區域和端點。
設定配額
以下是 Amazon Rekognition 中無法變更的相關限制清單。如需有關每秒交易 (TPS) 限制的資訊，請參閱 預設配額。
如需 Amazon Rekognition 自訂標籤限制，請參閱 Amazon Rekognition 自訂標籤中的指導方針和配額。
Amazon Rekognition Image
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作為 Amazon S3 物件儲存的最大映像大小為 15 MB。
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對於高度與寬度而言
DetectModerationLabels的最大映像大小为 10K 像素。 -
對於高度與寬度而言
DetectLabels最大映像大小为 10K 像素。 -
在 1920X1080 像素的映像中，臉部必須大於或等於 40x40 像素才能偵測得到。大小高於 1920X1080 像素的映像需要按比例放大最小臉部大小。
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對於高度與寬度的最小映像為 80 像素。對於高度與寬度而言
DetectProtectiveEquipment的最小映像大小為 64 像素。 對於高度與寬度而言
DetectProtectiveEquipment的最小映像大小為 4096 像素。在 800x1300 像素的映像中，臉部必須不小於 100x100 像素才能被
DetectProtectiveEquipment偵測到。高於 1920X1080 像素的映像需要按比例放大最小臉部大小。-
以原始位元組傳入 API 做為參數的最大映像大小為 5 MB。
DetectProtectiveEquipmentAPI 的限制值為 4 MB。 -
Amazon Rekognition 支援 PNG 與 JPEG 映像格式。也就是說，您提供做為各種 API 操作 (例如
DetectLabels與IndexFaces) 輸入的映像必須使用其中一種支援的格式。 -
一個臉部集合中最多可存放 2,000 萬張臉。
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一個部集合中最多可存放 2,000 萬張臉。
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搜尋 API 最多傳回 4096 張相符的臉部。
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搜尋 API 最多傳回 4096 張相符的臉部。
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DetectText最多可在一個映像中偵測到 100 個字。 DetectProtectiveEquipment最多可以偵測到 15 人的個人防護裝備。
如需映像與臉部比較的最佳實務資訊，請參閱感應器、輸入映像和影片的最佳實務。
Amazon Rekognition 圖像批量分析
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Amazon Rekognition 影像批量分析可分析影像批次，最多可分析 10 萬張大小的影像。
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Amazon Rekognition 圖像批量分析支援最大 50MB 的輸入資訊清單。
Amazon Rekognition Video 存儲視頻
Amazon Rekognition Video 可以分析存儲的視頻大小高達 10 GB。
Amazon Rekognition Video 可分析長度最多 6 小時的已存放影片。
Amazon Rekognition Video 支援每個帳戶最多 20 個並行工作。
已存放影片必須使用 H.264 轉碼器來編碼。支援的檔案格式為 MPEG-4 與 MOV。
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任何可分析音訊資料的 Amazon Rekognition Video API 只支援 AAC 音訊轉碼器。
適用於分頁符記的轉碼器 (TTL) 期間為 24 小時。分頁符記位於 Get 操作 (例如
GetLabeldetection) 傳回的NextToken欄位中。
Amazon Rekognition Video 頻
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Kinesis Video 輸入串流最多可與 1 個 Amazon Rekognition Video 串流處理器連接。
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Kinesis Data 輸出串流最多可與 1 個 Amazon Rekognition Video 串流處理器連接。
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與 Amazon Rekognition Video 串流處理器相關的 Kinesis Video 輸入串流與 Kinesis Data 輸出串流無法供多個處理器共用。
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任何可分析音訊資料的 Amazon Rekognition Video API 只支援 ACC 音訊轉碼器。
預設配額
可以在 AWS
服務配額中找到預設配額清單。這些預設限制可以變更。如需申請提高限制，請建立案例。若要查看您目前的配額限制 (套用的配額值)，請參閱 Amazon Rekognition 服務配額
計算 TPS 配額變更
您要求的新限制數目是多少？ 每秒交易次數 (TPS) 在預期工作負載的尖峰時最為相關。應了解工作負載尖峰期和回應時間的最大並行 API 呼叫次數 (5 至 15 秒)。請注意，5 秒應該是最短的時間。以下是兩個範例：
範例 1：最繁忙時段開始時，我預期的最大並行臉部驗證 (CompareFaces API) 使用者數目為 1000 人。這些回應將分散在 10 秒內。因此，我相關地區的 CompareFaces API 所需的 TPS 是 100 (1000/10)。
示例 2：在我最繁忙的時間開始時，預期的最大並發對象檢測（DetectLabels API）調用為 250。這些回應將分散在 5 秒內。因此，我相關地區的 DetectLabels API 所需的 TPS 是 50（250/5）。
TPS 配額的最佳實務
建議的每秒交易數 (TPS) 最佳作法包括平穩流量峰值、設定重試，以及設定指數退避和抖動。
流量削峰。流量達到峰值時，會影響輸送量。若要取得每秒交易次數 (TPS) 的最大分配輸送量，請使用佇列無伺服器架構或其他機制將「流量削峰」流量，使流量更加一致。如需使用 Rekognition 進行無伺服器大規模映像和視訊處理的程式碼範例和參考，請參閱使用 Amazon Rekognition 進行大規模映像和視訊處理
。 設定重試。請遵循 錯誤處理 的指導方針來設定這些錯誤的允許重試次數。
設定指數退避和抖動 在設定重試時設定指數退避和抖動可讓您改善可達成的輸送量。請參閱中的錯誤重試和指數輪詢。 AWS
建立案例以變更 TPS 配額
若要建立案例，請前往建立案例
您是否實施了 TPS 配額的最佳實務 用于流量削峰並配置重試、指數退避和抖動？
您是否已計算所需的 TPS 配額變更？ 如果沒有，請參閱 計算 TPS 配額變更。
為了更準確地預測未来的需求，您是否檢查過 TPS 使用歷史記錄？ 若要檢視您的 TPS 使用歷史記錄，請參閱 Amazon Rekognition 服務配額頁面
。 您的使用案例是什麼？
您打算使用哪些 API？
您打算用於這些 API 的哪個區域？
您是否能夠將負載分散到多個區域中？
您每天處理多少映像？
您預計此流量會持續多久 (是一次性達到峰值還是持續)？
您如何通過預設限制來阻止？ 複查下列例外表格，以確認您遇到的情境。
錯誤代碼 異常情形 訊息 那代表什麼意思？ 可否重試？ HTTP 狀態碼 400 ProvisionedThroughputExceededException
超過佈建率。
表示限流。您可以重試或評估提高限制的要求。
是 HTTP 狀態碼 400
ThrottlingException 減慢；請求率突然增加。
您可能正在發送峰值流量並遇到限流。您應該規劃流量並使其更加平稳和一致。然後設定其他重試次數。請參閱最佳實務。 是 HTTP 狀態碼 5xx ThrottlingException （HTTP 500） 服務無法使用 指出後端正在向上擴展以支援動作。您應重試請求。
是 如需錯誤代碼的詳細瞭解，請參閱 錯誤處理。
注意
這些限制取決於您所在的地區。在您提出請求的區域中，提出更改限制的案例會影響您請求的 API 操作，。其他 API 操作和地區不受影響。
