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Author: AWS Team

AWS 上的数字孪生：使用 L3 预测性数字孪生来预测“行为”

我们将数字孪生定义为“单个物理系统的动态数字表示，它通过数据进行动态更新以模仿物理系统的真实结构、状态和行为，从而加快获得业务成果。”此外，我们描述了一个四级数字孪生平衡指数（如下图所示），帮助客户了解他们的使用案例以及实现他们所寻求的商业价值所需的技术。

如何使用 AWS Systems Manager 集中管理 AWS IoT Greengrass 设备

对于边缘设备管理员来说，远程管理大量不同的系统和应用程序会是一项富有挑战性的任务。AWS IoT Greengrass 可帮助这些系统管理员管理其边缘设备应用程序堆栈。不过，这些设备上的系统软件必须通过与其大型 IT 企业的运营策略一致的运营策略来单独更新和维护。此外，客户必须构建或集成自定义工具，以确保边缘设备可以与 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）和本地实例一起通过一组一致的策略来管理。

Mantium 如何在 Amazon SageMaker 上使用 DeepSpeed 实现低延迟 GPT-J 推理

Mantium 是一家全球云平台提供商，致力于构建 AI 应用程序并对它们进行规模化管理。利用 Mantium 的端到端开发平台，与传统方式相比，各种规模的企业能更快、更轻松地构建 AI 应用程序和实现自动化。借助 Mantium，技术和非技术团队可采用低代码方式原型设计、开发、测试和部署 AI 应用程序。通过自动日志记录、监控和安全功能，Mantium 还解放了软件和 DevOps 工程师，他们不需要花时间做重复性工作了。

在Amazon EMR上构建实时数据湖

在 Amazon EMR 集群上，通过使用Flink, Spark 等服务与Hudi 集成，配合 Airflow, Amazon MSK 等服务可以轻松实现流式数据湖的构建，从而有效的减少了数据从产生到消费的数据延迟。同时借助 Amazon EMR 和 Amazon MSK, 消除了 Flink /Spark/Kafka 等基础服务运营开销，让这些服务开箱即用，从而使我们只要关心数据湖的构建以及湖上的数据处理

使用Amazon ECS Anywhere在边缘部署AWS IoT Greengrass  

本文将提出一种基于Amazon ECS Anywhere构建容器化云边统一管理的IoT平台参考架构，介绍了如何利用ECS Anywhere在边缘设备上容器化部署AWS IoT Greengrass，并在Greengrass上部署组件，帮助用户简化IoT设备管理，从云端到边缘确保 IoT 应用的安全，使客户可以专注于业务应用的开发，通过统一的容器管理平台以容器形式在云上和边缘侧快速部署应用，从而构建基于云边一体的IoT平台。

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