亚马逊云科技推云数智一体服务，这是个什么样的服务？

亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。

亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。

亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。

大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。

陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。

可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。

陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。

因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。

亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。

亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。

让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。

上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。

云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。

亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。

为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。

亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。

数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。

亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。

乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。

乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。

上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。

根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。

上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。

亚马逊云科技依据自己的 *** 作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。

不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。

自从2013年底AWS亚马逊云宣布中国区域云计算平台服务开始有限预览服务以来，业界一直都很关注亚马逊云在中国的进展。在亚马逊AWS正式推出商用服务之前，业界普遍认为这个真空期是其它云服务厂商在中国发展的绝佳窗口期。看起来过去的两年中，亚马逊云在中国市场似乎没太多作为，事实是这样的么？
掘金中国企业“走出去”大市场
在深圳的TCL通讯科技控股有限公司移动互联网新兴业务中心总经理李友林说，TCL要在海外选云服务供应商，选来选去没的选，只有选亚马逊云。为什么呢？
先说TCL如何在海外用AWS亚马逊云服务。首先，TCL与AWS亚马逊在海外市场属于深度合作，特别是在FOTA（Firmware Over-the-Air ，移动终端空中下载软件升级技术）方面。TCL向海外用户推送手机的固件更新就是使用AWS的云服务及其技术架构，每年通过FOTA更新的海外用户约在1000万量级以上。其次，TCL的海外移动增值服务也依托于AWS的云服务及其CloudFront内容分发CDN服务，目前TCL海外手机应用商店的月APP下载量已经突破1000万，每个月的下载量以20%的速度增长。第三，TCL根据不同的国家为用户免费提供2G到5G不等的存储空间，也是通过AWS云服务方式实现的。个人云业务刚刚开始，将很快会达到很高的量级。目前TCL采用了亚马逊云在亚太两个服务节点、北美两个服务节点、欧洲一个服务节点以及在南美和澳洲各设有一个CDN节点。
那么，为什么TCL要在海外市场选AWS亚马逊云服务呢？一个最重要的原因在于AWS亚马逊云的销售模式和技术服务模式。负责TCL客户的AWS客户经理介绍说，AWS亚马逊云在中国的客户经理同时负责中国云服务和海外云服务的服务，并面向客户同时负责中国与海外的技术支持服务。其他的国际云服务厂商都是各个国家市场分开来单独承担销售任务，各个国家市场独立核算。AWS对于中国客户，无论是国际还是中国的服务需求，中国的客户一个电话打到中国的客户经理那就能解决问题。
很多中国企业在“走出去”的过程中，向海外云服务公司采购了当地的云服务。可一旦涉及到当地的云服务技术支持，或者语言不通或者文化上不理解等，造成中国企业海外上“云”的极大困难。而AWS亚马逊云从基因上就解决了这些问题，这就是李友林说的“选来选去没的选”的重要原因，实际上很多中国企业走出去的过程中选择亚马逊云，都是因为同样的原因。
让中国创业者裂变式增长
来自广州的Mobvista是一家成立于2013年的创业公司，从成立到现在主要有两块业务，一是全球移动网络广告分发，二是海外游戏发行。在过去两年多的时间中，该创业公司可以说是经历了裂变式的发展：从一开始的4个人到现在250人以上，在香港、广州、北京以及美国都设有办公室，还准备在东南亚和印度开设办公室。Mobvista目前服务的广告主包括了百度、阿里巴巴、360、91助手等在内的国内互联网公司以及各类游戏公司等。
Mobvista联合创始人、CTO 黄伟坚表示，选用AWS亚马逊云要的原因是随着业务的发展，整个系统架构越来越复杂，针对每一次比较大的技术架构升级，AWS亚马逊云都能提供相应的解决方案。以Mobvista的移动广告业务为例，其流量覆盖了全球236个国家和地区，每天的移动广告展现量为100亿次左右，点击量在1亿次到2亿次，通过转化流程每天激活量在百万级别。自公司成立以来，Mobvista经历了三次大的系统架构升级，分别对应系统承载点击量达到100万次、1000万次和1亿次三个节点。
每一次系统架构升级的时候，一方面Mobvista自己会去研究、组合、调研和测试云服务，另外一方面AWS亚马逊云也给出了专业性的建议，能根据业务场景相应建议如何搭建业务架构。Mobvista曾想尝试用机器学习，AWS亚马逊云专门派了一个机器学习专家做了两场介绍，后续还不停地邮件沟通。“这是我们选择AWS亚马逊云一个非常重要的原因，每一次业务架构的升级，AWS丰富的产品线都能满足我们在技术上的诉求。此外，AWS后台自动化程度很高、技术文档做得很全、技术支持也做得挺不错，整个云服务用起来非常顺畅。”
AWS亚马逊云让Mobvista的广告延迟性维持在非常低的水平。广告本身是一个点击和跳转的行为，用户点了广告后就会跳转到Mobvista的服务器，再跳转到真正要去的页面或者是购买页面。无论用户在世界哪个地区，Mobvista都可以把用户从点击一个广告到跳转到服务器的用时控制在200毫秒以内，这与AWS亚马逊的全球部署紧密相关。”对创业公司来说是一个非常快的起步过程，前提是云服务能提供非常稳定可靠的支持才行，到了我们这个量级对系统的稳定性、可靠性要求非常高。”
借势物联网、中外一把抓
物联网应用通常会产生海量数据存储，因为不论是设备端现有的诸多传感器，还是传感器在控制过程中，都会产生海量数据。在大数据的时代，很多设备造商会把数据存储交给云服务，之后再做数据分析。“AWS亚马逊云提供了相当稳定的IO效果。我们在其他平台上也试用过，当流量增长之后数据库的品质就大幅度下滑了，下滑的部分主要是因为系统的IO效果不足，所以导致在响应和体验方面都很差的效果。”艾拉物联中国区技术总监杨闽钟如是说。
实际上物联网是一个万物互联的基础设施，物联网更需要全球化的部署及高稳定、高可靠、高可用性。艾拉物联于2010年成立于美国硅谷，2014年5月份在中国深圳成立了办事处，艾拉物联是AWS亚马逊云中国有限预览版的用户之一。公司联合创始人之一Adrian Caceres，曾在亚马逊126实验室工作过，是四代Kindle的架构团队成员之一。另外一位联合创始人Tom Lee是斯坦福教授，在斯坦福任教22年并主导开设了世界上第一门物联网IoT课程。
杨闽钟表示，艾拉物联是一个有着全球化战略的公司，在美国和中国都有自己的团队。很多美国大品牌生产的产品其实都是针对中国市场的，当这些美国品牌公司听说艾拉物联能在中国提供本地的云服务，都非常高兴，这是因为这些产品在真正上市之前都需要做测试。反过来，很多中国厂商想做OEM产品再卖给国外的客户，通过艾拉物联的品牌及其在全球的支持网络，很容易扩张海外的业务。现在艾拉物联除了在中国和美国外，还将在欧洲搭建平台。AWS亚马逊云为艾拉物联提供IaaS层，艾拉物联在此基础上向客户提供自己的PaaS开发层。
“我们预计未来物联网上有500亿的设备，很多平台都面临着如何形成一个系统而不是碎片化的状态。把设备联上网了，后续将产生很多问题。新功能如何更新？产品设计出来后，需求发生了变化怎么办？我们经常说在IoT行业里没有水晶球，没有人会知道在一年后或者是3年、5年后整个市场会变成什么样。一个灵活的平台可以让自身随着需求变化而迅速改变。”当AWS亚马逊云在中国开放有限预览后，艾拉物联迅速加入。
AWS亚马逊云中国华南区、西南区团队负责人黄皓介绍说，AWS亚马逊云在全球除中国外是一个统一的账户，用户无论在哪个国家使用了云服务，都是通过一个统一的账户进行管理。而中国相对独立，单独设置了一个账户进行区分。因此，AWS亚马逊云的全球化管理相当简单、灵活。
上述三个企业的经历表明了AWS亚马逊过去两年在中国市场的积极布局与推进，其中AWS中文支持服务的推出极大推进了AWS亚马逊云针对中国企业的销售。2014年底，AWS亚马逊云面向中国市场的有限预览客户推出了中文技术支持（AWS Support）服务，提供快速响应客户需求的专业服务团队，实现全球覆盖、全时区、24x7x365 全年无休的客户服务。客户使用AWS Support服务，无需签订长期的合同，而是按照实际使用时间付费，而且所有级别的 AWS Support 均为供不限次数的案例支持。
AWS的人士告诉记者，现在AWS亚马逊云在中国有几百人的技术销售团队，专门负责针对中国企业的全球化云服务需求及中文技术支持。可见在过去的两年中，AWS亚马逊云在中国也没闲着，而是积极拓展业务，曲线进入中国市场。随着与宁夏政府合作数据中心工程的推进， AWS亚马逊云全面进入中国市场已经指日可待，届时将给中国云计算市场带来多大冲击？套用贵州大数据的一句推广语：“人在干，云在算”！

亚马逊公司成立于1994 年，最早从线上销售图书起家，逐步成为电商零售平台。而目前亚马逊公司的业务包括：零售业务（线上电商和线下实体店都有）、硬件生产、云计算服务、内容生产和物流服务、云计算、物联网协同发展的完整生态圈。亚马逊已成为美国乃至全世界有影响力的互联网 科技 企业，目前亚马逊的市值高达 16万亿美元 ，除了苹果公司外它是第二家市值过万亿美元的公司，亚马逊的市值为什么可以过万亿美元呢？

为了让大家有更直观的理解亚马逊的为什么这么值钱，我们从它的 6大业务板块 来给大家进行分析：

一、亚马逊的电商及物流等业务

大家都知道亚马逊以线上卖书起家，通过低价的方式，获取了大量的用户，逐步在美国零售市场抢占了市场份额。此后亚马逊不断地扩充商品品类成为了一家线上电商平台。同时亚马逊延伸打造了第三方卖家平台 Marketplace，使其产品广度更加丰富，以获得源源不断的用户和流量。

同时随着业务的发展，亚马逊打造了自有物流体系，来提升用户体验。目前亚马逊在全球已经建立 14 大站点，全球运营中心超过 100 个。从亚马逊仓储面积以及仓储个数的全球分布来看，目前亚马逊已经进入全球 21 个国家。

二、自有品牌业务

亚马逊的第一款自有硬件产品Kindle于2007年推出，开启了亚马逊公司自有品牌的发展道路。作为一家零售商推出自有品牌的目的就是为了提高复购率和毛利率，随后又分别推出了不同品类的自有品牌，目前亚马逊主流的几大自有品牌分别包括以下几种：AmazonBasics、Echo、Fire TV、 Kindle、Amazon Elements，其主要分布在快消品、电子产品、个人护理等领域。自有品牌的发展为亚马逊公司的电商业务贡献了利润，同时也构建了竞争优势。

三、亚马逊布局新零售，积极推进线上线下融合

大家知道新零售是咱们中国的阿里巴巴公司的马云于2016年提出来的，随后阿里巴巴、腾讯等互联网巨头都开始了布局新零售，同时线下零售业、各种品牌商都开始重视新零售业务。而美国的亚马逊公司其实也在布局新零售业务，推进线上线下融合。

1、亚马逊推出 Amazon Go 开启无人零售模式

首先亚马逊公司开设了数家 Amazon Go 线下无人零售商店，利用技术改变零售业。Amazon Go 通过人脸识别技术确认顾客身份，并将这些数据最终将传输到结算系统，顾客选购完毕直接离店，系统直接从用户的亚马逊账户扣费，实现即取即走。通过技术方式解决了线下收银排队的问题，提升了顾客的购物体验。这种用户体验方式的提升依靠的是亚马逊强大的 AI 技术，以及亚马逊云技术为数据传输提供的支持。

2、亚马逊收购线下实体零售

2017年亚马逊公司收购了连锁超市Whole Foods，开始走向线下实体零售。亚马逊把所收购的Whole Foods的自有品牌放至线上，线上用户可以通过线上平台了解之后，再到线下实体店购买。同时从2018年开始，亚马逊公司开始把Whole Foods线下实体店当仓库，尝试推广两小时配送服务，用户在线下单即可在两小时内收到自己选购的生鲜产品。2020年疫情期间，亚马逊也是通过线下网点开展配送业务。

四、亚马逊的金融业务

亚马逊公司从2007年开始布局金融服务业务，亚马逊的金融发展主要围绕其电商业务，着力于进一步增加用户黏性和活跃度，降低用户交易成本。除了在支付领域重点深入外，亚马逊还广泛涉足现金、信贷、保险和抵押贷款领域，目前已经形成支付、现金和信贷三大支柱业务为主，不断扩展新业务的体系，同时金融服务已经成为亚马逊生态系统中重要环节。

五、亚马逊的云计算业务AWS

亚马逊于2006年正式推出亚马逊云计算服务（AWS），同时也是最早提供云计算服务的企业之一。最初AWS用于亚马逊自身的网上购物平台的存储、计算资源，然后随着业务的发展逐步把系统的闲置资源打包出售给企业。2010年以来AWS收入增长迅速，随着AWS收入占比稳步提升，贡献超过一半的营业利润，成为亚马逊的明星业务。

目前亚马逊公司的AWS业务遍及全球18个区域，可用区数量达55 个，亚马逊的AWS全球云服务器市场份额已达51%成为全球最大的云服务器运营商。

六、亚马逊公司的物联网业务

亚马逊公司作为全球最大的云服务提供商，在保持云市场份额遥遥领先的同时，于 2015年10月推出了基于AWS 的物联网平台，取名为 AWS IoT。AWS IoT 是一个服务平台，这是亚马逊在云市场以外开辟出新的业务增长点，亚马逊在云市场的固有优势将成为未来AWS IoT产业蓬勃发展的助推器。

通过亚马逊的六大业务板块可以看出，亚马逊公司已经成为美国最大的数字商业帝国，在某种程度上很像咱们中国阿里巴巴与京东的集合体，其实目前阿里巴巴加上京东的市值也赶不上亚马逊公司。同时亚马逊的飞轮效应让它从电商业务到物流业务再到云计算以及未来的物联网的布局，不断地构建自己公司的护城河从而形成一个巨大的数字化商业帝国，同时也成为了一家商业生态公司，所以这样的公司市值超过万亿美元也是无可厚非的。

2021年12月1日，亚马逊云 科技 在2021 re:Invent全球大会上宣布推出Amazon IoT TwinMaker，可以让开发人员更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线。

数字孪生是物理系统的虚拟映射，可根据其所代表的现实世界对象的结构、状态和行为定期更新。Amazon IoT TwinMaker让开发人员可以轻松汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对现实世界环境进行建模。客户可以通过Amazon IoT TwinMaker，使用数字孪生来构建反映现实世界的应用程序，提高运营效率并减少停机时间。使用Amazon IoT TwinMaker无需预付费用，客户只需为使用的服务付费。

开发人员可以将Amazon IoT TwinMaker连接到设备传感器、视频源和业务应用程序等数据源，快速开始构建设备、装置和流程的数字孪生。为方便从各种数据源收集数据，Amazon IoT TwinMaker包含适用于Amazon IoT SiteWise、Amazon Kinesis Video Streams和Amazon S3的内置连接器（客户也可以为Amazon Timestream或Snowflake等数据源添加自己的连接器）。

Amazon IoT TwinMaker会自动创建一个知识图谱，整合并理解所连接数据源的关系，因此它可以使用被映射系统的实时信息更新数字孪生。客户可以将现有的3D模型（例如CAD和BIM文件、点云扫描等）直接导入Amazon IoT TwinMaker，轻松创建物理系统（例如楼宇、工厂、设备、生产线等）的3D视图，并将知识图谱中的数据叠加到3D视图上，创建数字孪生。

数字孪生创建完毕后，开发人员就可以使用适用于Amazon Managed Grafana的Amazon IoT TwinMaker插件创建基于Web的应用程序，在工厂 *** 作员和维护工程师用于监控和检查设施和工业系统的设备上，即可显示该应用程序的数字孪生。例如，开发人员可以通过将来自工厂设备传感器的数据与运行中的各种机器的实时视频以及这些机器的维护 历史 相关联，创建金属加工厂的虚拟映射。然后，开发人员可以设置规则，在检测到工厂熔炉中的异常情况（例如温度已超过阈值）时向工厂 *** 作员发出警报，并在工厂 3D 模型的熔炉实时视频中显示这些异常，这可以帮助 *** 作员在熔炉发生故障之前快速做出预测性维护决策。

亚马逊云 科技 IoT总经理Michael MacKenzie表示：“客户对有机会使用数字孪生来改善其运营和流程感到兴奋，但为不同使用场景创建数字孪生和自定义应用程序所涉及的工作复杂且昂贵，令大多数企业望而却步。Amazon IoT TwinMaker包括大多数客户构建数字孪生模型所需的内置功能，例如连接不同来源的数据，建模物理环境，以及可视化具有空间维度的数据。Amazon IoT TwinMaker的推出让更多客户可以全面了解他们的工业设备、设施和流程，实时监控和优化其运营的各个环节。”

Amazon IoT TwinMaker现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）、亚太地区（新加坡）和欧洲（爱尔兰）区域提供预览，其他区域也将很快推出。

目前，已有一些企业使用了Amazon IoT TwinMaker进行数字化升级。

开利（Carrier Global）是一家建筑与冷链解决方案提供商。“通过我们的Abound平台，我们可以从各种系统和传感器中汇总楼宇性能数据，让客户实时了解其互联空间。为物业主和运营商提供数字孪生以增强该平台一直是我们的首要任务。”开利数字化和云高级总监Dan Levine表示：“然而，内部开发这一能力并非易事，面临着成本高昂、进展缓慢等一系列问题。通过Amazon IoT TwinMaker，我们发现了可以显著加快Abound平台技术战略的关键推动力。Amazon IoT TwinMaker将帮助我们的开发团队专注于快速创建差异化的客户成果，既不用将大量精力投入到繁重的数字孪生数据抽象工作中，也无需向我们的解决方案添加3D可视化。”

另一个典型案例是埃森哲。制造业的数字化转型对埃森哲的客户而言是一个巨大的机会，但他们经常会面临零散、孤立和非结构化工业数据的挑战，导致许多概念验证无法扩展。埃森哲Industry X行业数字制造与运营全球技术主管Maikel van Verseveld认为：“我客户希望在开始并扩展他们的数字化制造之旅时，拥有能够快速应对这些挑战的工具。通过Amazon IoT TwinMaker，他们现在可以轻松地创建数字孪生，从不同的 IT 和 OT 系统中获得更加情境化、数据驱动和实时的制造运营视图，从而让最终用户可以做出更好的决策并优化运营。通过埃森哲与亚马逊云 科技 紧密协作的团队，我们已经能够开始借助Amazon IoT TwinMaker为客户带来价值。”

关于亚马逊云 科技

超过15年以来，亚马逊云 科技 （Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云 科技 一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及25个地理区域的81个可用区（AZ），并已公布计划在澳大利亚、加拿大、印度、印度尼西亚、以色列、新西兰、西班牙、瑞士和阿联酋新建9个区域、27个可用区。

前段时间研究物联网，我发现亚马逊云科技的物联网技术还挺厉害的。Amazon IoT Analytics是一项完全托管的服务初心，它可以轻松地运行和实施大量IoT数据的复杂分析，而不必担心构建IoT分析平台通常所需的成本和复杂性。我印象比较深的案例是，可以使用这项服务更好地预测相关货运车辆上的加热和冷却系统何时会出现故障，并进行相应的维修，以防止装运损失。

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