Przykład Greengrass AWS

1. Do czego służy AWS Greengrass?
2. Jak działa Greengrass?
3. Jak wdrażać funkcję Lambda na Greengrass?
4. Ile rdzeni może mieć grupa Greengrass?
5. Co to jest wdrożenie Greengrass?
6. Czy muszę używać aktualizacji OTA AWS IoT Greengrass?
7. Co to jest urządzenie Amazon IoT?
8. Jaki jest silnik reguły IoT AWS?
9. Jak automatycznie wyzwalam funkcję Lambda?
10. Jak zautomatyzować funkcję Lambda?
11. Do czego służy AWS Sagemaker?
12. Gdzie jest używany Amazon Sagemaker?
13. Dlaczego potrzebujemy monitorowania AWS?
14. Które narzędzie SIEM używa AWS?
15. Jaki problem rozwiązuje Sagemaker?
16. Dlaczego potrzebuję Sagemaker?
17. To sagemaker saaS lub paas?
18. Czy Sagemaker może obsłużyć duże zbiory danych?
19. Czy sagemaker może być używany do ETL?

Do czego służy AWS Greengrass?

AWS IoT Greengrass to Internet rzeczy (IoT) Open Source Edge Runtime i Cloud Service, która pomaga tworzyć, wdrażać i zarządzać oprogramowaniem urządzeń. Klienci używają AWS IoT Greengrass do swoich aplikacji IoT na milionach urządzeń w domach, fabrykach, pojazdach i firmach.

Jak działa Greengrass?

Greengrass zabezpiecza dane za pomocą uwierzytelnienia i autoryzacji zarówno na poziomie sieci, jak i urządzenia. Urządzenia IoT w wdrożeniu Greengrass komunikuj się ze sobą za pośrednictwem sieci lokalnych. Firma może filtrować i przesyłać tylko dane, które chce do chmury, co zmniejsza migrację danych i koszty przechowywania.

Jak wdrażać funkcję Lambda na Greengrass?

Aby wdrożyć funkcję LambDA do rdzenia, dodaj funkcję do grupy Greengrass (odwołując się do istniejącej funkcji Lambda), skonfiguruj ustawienia specyficzne dla grupy dla funkcji, a następnie wdrażaj grupę. Jeśli funkcja uzyska dostęp do usług AWS, musisz również dodać wszelkie wymagane uprawnienia do roli grupy Greengrass.

Ile rdzeni może mieć grupa Greengrass?

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Skonfiguruj rdzeń AWS IoT Greengrass. Grupa Greengrass musi zawierać dokładnie jeden rdzeń. Urządzenia klienckie (zwane również urządzeniami podłączonymi, urządzeniami Greengrass lub urządzeniami) to urządzenia łączące się z rdzeniem Greengrass przez MQTT.

Co to jest wdrożenie Greengrass?

Wdrożenie to proces wysyłania komponentów i zastosowania żądanej konfiguracji komponentu do docelowego urządzenia docelowego (na krawędzi), które może być pojedynczym urządzeniem Greengrass Core lub grupy urządzeń Greengrass Core.

Czy muszę używać aktualizacji OTA AWS IoT Greengrass?

Możesz użyć aktualizacji OTA do zainstalowania najnowszej wersji oprogramowania AWS IoT Greengrass Core lub oprogramowania Agenta OTA na jednym lub większej liczbie rdzeni. W przypadku aktualizacji OTA twoje podstawowe urządzenia nie muszą być fizycznie obecne. W miarę możliwości zalecamy korzystanie z aktualizacji OTA.

Co to jest urządzenie Amazon IoT?

AWS IoT Core to zarządzana usługa chmurowa, która pozwala podłączone urządzenia łatwo i bezpiecznie wchodzić w interakcje z aplikacjami w chmurze i innymi urządzeniami. AWS IoT Core może obsługiwać miliardy urządzeń i bilionów wiadomości oraz może przetwarzać i kierować te wiadomości do punktów końcowych AWS oraz do innych urządzeń.

Jaki jest silnik reguły IoT AWS?

Silnik reguł IoT AWS umożliwia zdefiniowanie, w jaki sposób wiadomości wysyłane do AWS IOT Core mogą oddziaływać z usługami AWS. Reguła IoT AWS składa się z instrukcji SQL Select, filtra tematu i działania reguły. Instrukcja SQL Select może wyodrębniać dane z przychodzących wiadomości MQTT.

Jak automatycznie wyzwalam funkcję Lambda?

Aby utworzyć spust, otwórz stronę funkcji konsoli Lambda i wybierz funkcję, do której chcesz dodać wyzwalacz. W okienku funkcji wybierz Dodaj wyzwalacz, wybierz usługę AWS, którą chcesz wywołać funkcję, i postępuj zgodnie z instrukcjami, aby utworzyć spust.

Jak zautomatyzować funkcję Lambda?

Aby zautomatyzować zadania o określonym czasie i bez żadnych danych wejściowych, postępuj zgodnie z instrukcjami tworzenia reguły EventBridge, która uruchamia się w harmonogramie. Upewnij się, że określisz harmonogram, gdy chcesz,. Dodaj funkcję Lambda, którą utworzyłeś jako cel, aby uruchomić w odpowiedzi na zdarzenie.

Do czego służy AWS Sagemaker?

Amazon Sagemaker to w pełni zarządzana usługa uczenia maszynowego. Dzięki SageMaker naukowcy i programiści mogą szybko i łatwo budować i szkolić modele uczenia maszynowego, a następnie bezpośrednio wdrażać je w przygotowanym produkcji środowisku hostowanym.

Gdzie jest używany Amazon Sagemaker?

Amazon Sagemaker to usługa zarządzana w chmurze publicznej Amazon Web Services (AWS). Zapewnia narzędzia do budowy, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego (ML) dla aplikacji analitycznych predykcyjnych. Platforma automatyzuje żmudne prace nad budowaniem rurociągu sztucznej inteligencji gotowej do produkcji.

Dlaczego potrzebujemy monitorowania AWS?

Środowiska AWS wymagają na przykład ciągłego monitorowania, aby określić, które zmiany w celu zmniejszenia kosztów, poprawy wydajności i zabezpieczenia systemów.

Które narzędzie SIEM używa AWS?

IBM Security Qradar SIEM zapewnia scentralizowaną widoczność i spostrzeżenia w celu szybkiego wykrywania i priorytetów zagrożeń między sieciami, użytkownikami i chmurą.

Jaki problem rozwiązuje Sagemaker?

Amazon Sagemaker umożliwia programistom i naukowcom danych szybkie i łatwe budowanie, szkolenie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dowolną skalę.

Dlaczego potrzebuję Sagemaker?

Amazon Sagemaker Studio zapewnia pojedynczy, internetowy interfejs wizualny, w którym można wykonać wszystkie etapy programowania ML. Sagemaker Studio zapewnia pełny dostęp, kontrolę i widoczność w każdym etapie wymaganym do przygotowania danych, szkolenia, szkolenia i wdrażania modeli.

To sagemaker saaS lub paas?

Sagemaker Studio jest osadzone wewnątrz SaaS jako bench w nauce danych - możesz go uruchomić, wybierając link w SaaS i uzyskać dostęp do różnych możliwości Sagemaker. Możesz użyć SageMaker Studio do przetwarzania i analizy własnych danych przechowywanych w SaaS i wyodrębniania spostrzeżeń.

Czy Sagemaker może obsłużyć duże zbiory danych?

Amazon Sagemaker jest przeznaczony do takich skal i można go używać do szkolenia na bardzo dużych zestawach danych. Aby skorzystać ze skalowalności Usługi, należy rozważyć kilka modyfikacji swoich obecnych praktyk, głównie wokół rozproszonego szkolenia.

Czy sagemaker może być używany do ETL?

Punkt końcowy rozwoju kleju AWS i notatnik Sagemaker

W kleju AWS możesz utworzyć punkt końcowy programistycznego, a następnie utworzyć notatnik Sagemaker, aby pomóc w opracowaniu scenariuszy ETL i uczenia maszynowego.