AWS IoT 控制台就提供了查看MQTT队列中数据的方式，请参见：
使用 AWS IoT MQTT 客户端查看设备 MQTT 消息
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亚马逊云科技在中国发展得当然很不错，它从2013年起就进入中国了，并致力于在中国长期投资和发展。2016年，由光环新网运营的亚马逊云科技中国（北京）区域正式商用。2017年，由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域正式上线。2019年，亚马逊云科技中国（香港）区域正式上线。目前，中国是亚马逊云科技在全球除美国以外唯一的拥有3个区域的国家。此外，它还建立了上海人工智能研究院、深圳及台北物联网实验室。更多内容可以百度一下。因为亚马逊云科技真的很值得信赖。它是全球云计算的开创者和引领者，15年来一直凭借着不断创新、技术领域丰富、应用广泛而享誉世界。亚马逊云科技可以支持几乎云上任意的工作负载。目前，亚马逊云科技提供了超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、网络、数据库、数据分析、机器人、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。如此看来，亚马逊云科技提供的服务真的很全面了。可以百度下。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。
如果说2003年的非典，加速了国内电商的发展；而现在国外疫情，则促进了跨境电商的发展，当线上购物需求的再次暴增时，亚马逊暴涨的股价再次赢得人们的眼球。
去年在美国传统购物节“黑色星期五”前夕，纽约时报发表了一篇文章，标题是：Chasing Amazon, Retailers Are in a Never-Ending Arms Race面对亚马逊的压倒性优势，老牌连锁店奋起直追，却似乎很难扭转局面。
正当他们看起来陷入困境时，亚马逊却再次提高了门槛，不仅组建自己的飞机快递队伍，加上亚马逊自身的云计算业务AWS和人工智能技术的应用，传统行业更是压力倍增，似乎，传统行业与亚马逊的竞争从来都不是公平的竞争。
但换个角度，亚马逊其实在革新传统行业，不断激发行业通过智能技术实现现代化改造，加速人工智能和机器学习技术在世界不同地区、不同领域、不同行业的创新应用。
在中国，亚马逊并没有对美国经验进行简单复制，而是着眼本地化不断创新实践，不仅使中国跨境电商行业实现跃升，还基于本地需求的创新构筑全球创新的基石。
在亚马逊中国举行的“2020亚马逊创新日“上，亚马逊中国副总裁李岩川总结出“中国公式”的内涵：技术创新本土化、客户体验定制化、商业模式轻量化。
技术打底 一切皆智能
从成立至今，亚马逊从电商平台发展到电子书Kindle、云计算AWS、Prime Air无人机、智能语音助手Alexa、无人超市Amazon Go等。截至2019年，亚马逊全球拥有逾120,000项技术专利。亚马逊不断打破边界，成为一个特立独行的存在。
远的不说，两年前无人商店Amazon Go正式对公众开放，截止到2020年3月31日，亚马逊在美国已开设25家Amazon Go商店，通过Just Walk Out技术能自动监测商品从货架上取下或放回，并在虚拟购物车中进行追踪。在消费者完成购物时，直接离开商店即可。随后，亚马逊将通过亚马逊帐号与用户结账，并提供发票。Amazon Go使用的是与无人驾驶 汽车 同样类型的技术：计算机视觉、传感器和深度学习。
在智能设备领域，亚马逊Echo Dot利用人机对话让亚马逊塑造出了未来的生活场景。这款智能设备可以称作为“家中星际迷航计算机”， Echo Dot找对了产品的消费环境，保证了语音交互的纯粹性和继续性，看似只是一款玩具，但通过Alexa语音助手和用户交流，成为智能家居的必备小能手。
现在，每个月已经有数千万用户在应用Alexa智能语音助手，每周用户与Alexa互动次数达到数十亿次数量级，除此之外Alexa在全球包括中国有数十万的合作伙伴。Alexa现在可以提供超过10万项应用，覆盖智能家居、 汽车 、移动设备、音乐、语音购物、打车软件等等。
从技术上来说，人工智能和大数据、深度学习等创新技术不断支撑Echo的升级。语音识别和自然语言理解是在计算机科学中的最具挑战的难题之一，需要复杂的深度学习算法和大量的数据及基础设施来进行训练。
在物流领域，亚马逊最早在全球开启了智能物流的变革，最具颠覆性举措包括智能仓储和智能配送。比如通过在香港的跨境前置仓实现最优化的配送，通过大数据分析，挑选重复购买率高的商品，提前将货物存储在跨境前置仓，在交付过程中省去了国际物流中转的环节。
这些创新实例背后体现了亚马逊的技术力量，尤其是亚马逊云服务（AWS）在大数据、人工智能、深度学习上的创新和实践。
目前AWS拥有遍及全球24 个地理区域的77个可用区的基础设施覆盖。从基础设施的投入开始，AWS持续在产品和技术上的研究和落地近乎极致，提供了超过175项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、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。
围绕软件应用将硬件不断优化以创造用户价值，不仅为亚马逊的一系列革命性创新提供了技术支撑，更在以云服务为载体，围绕用户应用打磨产品技术，最终实现体量大还跑得快。
更快更智能 一切客户驱动
在创新的最前沿，亚马逊坚持卓越运营和长远思考，不仅保持对前沿技术和趋势的 探索 和落地应用，更关心最终用户的体验，以用户需求为导向进行技术研发。因为，在亚马逊，研发目的并不是仅仅局限于技术本身，而是致力于打造最优质的用户体验。
比如去年的“黑五”大促，因为时差关系，中国消费者可以在前一天的夜里11点开始同步抢购日本促销商品的库存，紧接着是第二天早晨英国8点的促销，随之而来的是德国9点的促销，而美国开始促销时已经是第二天中国的下午3点了。也就是说，当外国消费者还在睡梦中的时候，中国消费者可以“先人一步”抢购爆款。
对接四大海外站点的商品和优惠，需要跨国界、跨时区、跨品牌的全球促销同步技术的支撑。让中国消费者享受到更丰富的折扣商品和促销优惠，以及时间超长的跨境购物狂欢节，其背后就是亚马逊业界领先的全球促销同步技术，也是亚马逊中国本土化技术创新的典范。
据亚马逊海外购中国技术负责人王毅介绍，亚马逊将人工智能、机器学习、神经网络等先进的大数据统计与分析方法，落地于亚马逊网站中页面自动生成布局、后台日常运营、商品个性化推荐、尺码智能推荐、信息精准推送等大量智能化应用场景。
在电商领域，“千人千面”比较常见，目前业内实现个性化推荐的手段普遍为运营人员为商品或者消费者打标签的模式，这种模式有太多的人工干预因素，亚马逊通过技术手段，围绕用户行为、商品特征两个向量进行计算，包括对用户浏览 历史 、用户搜索习惯、用户购买 历史 、商品颜色与尺码等各个维度的综合分析，向客户推出个性化内容。进而智能化打造真正的“千人千面”客户体验。
针对页面布局，亚马逊借助大数据体系,根据当前客户特征以及业务数据，从频道池中自动选取频道；在精准推荐商品方面，亚马逊中国搭建了自身特有的信息流、瀑布流推荐，受最前沿计算机视觉技术的启发，亚马逊使用深度卷积神经网络,准确的量化商品视觉相似度，从而有效的感知客户对服装类商品的偏好，并精准推荐商品；而在推荐促销信息方面，亚马逊“瀑布流”会根据消费者兴趣推荐不同类型的镇店之宝，秒杀等折扣信息及购物主题，并同时增加推荐内容的多样性，打造更丰富的线上购物体验。
在后台运营方面，亚马逊利用强大的后台系统，构建了自动化运营体系，通过用户、商品和运营等方面的数据、模型分析，实现自动化、智能化的页面生成。
今年，亚马逊中国运营流程自动化项目（Merchandising Process Automation），结合机器人流程自动化技术（RoboticProcess Automation），使用智能表单（Smart Forms）及自动化脚本（Auto Script）等实现方式，使亚马逊中国海外购系统运营环节中涉及到的人工 *** 作流程演进为标准化及自动化处理，预计每年可节省1800个工时,平均节省15%的运营工作时间。
可以说，亚马逊利用全球资源，将创新技术应用于中国市场并进行推广，同时亚马逊中国技术研发成果会反向应用于全球跨境网购领域。比如“智能尺码助手”就是由中国团队研发，并快速迭代，进而对亚马逊全球的尺码推荐功能起到了引领和推动的作用。
轻量运营 让需求快速变为服务
基于全球运营网络，亚马逊中国海外购已形成独有的轻量化运营模式，为亚马逊其他国家提供了非常有益的借鉴，引领着全球跨境电商行业的快速发展。
具体来讲，轻量运营体现在两个层面：
别人有的，亚马逊会做的更好，别人没有的，客户想要的，亚马逊都有能力进行创新并落地。疫情之下，当全球运转按下暂停键，跨境电商已经成为推动经济复苏的重要抓手之一，同时人工智能创新技术推动全世界迈向数字化革命的新高峰时。正如李岩川所说：“互联网技术和客户需求不断发生着变化，但唯一不变的是亚马逊创新的脚步“。
先对来说还是挺好的。亚马逊云科技连续11年被Gartner评为“全球云计算领导者”，在2021年全新Gartner魔力象限中被评为“云基础设施与平台服务（Iaas&PaaS）领导者”（查看完整分析师报告）。
从计算、存储和数据库等基础设施技术，到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技提供丰富完整的服务及功能，我们的每一行代码都为满足苛刻的需求而编写。
亚马逊云科技提供广泛、深入的机器学习服务及配套的云基础设施，从而使每位开发人员、数据科学家和专家从业者都能利用机器学习技术。
亚马逊云科技正在帮助十万多位客户加速其机器学习之旅。
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