亚马逊AWS官方博客

本系列文章前面两篇介绍了AWS IoT支持的所有协议，认证和授权方式的原理和细节，以及其分别所适应的场景。并介绍了设备使用IAM身份认证和Amazon Cognito身份接入AWS IoT的参考步骤和参考代码。接下来本文介绍设备使用X.509证书身份认证方式接入AWS IoT的参考步骤和参考代码。
在进行下一步之前，请确保已执行完本系列文档第一篇的第4章，准备工作。

本系列文章前面一篇介绍了AWS IoT支持的所有协议，认证和授权方式的原理和细节，以及其分别所适应的场景。并介绍了设备使用IAM身份认证接入AWS IoT的参考步骤和参考代码。接下来本文介绍设备使用Amazon Cognito身份认证方式接入AWS IoT的参考步骤和参考代码。
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AWS IoT 解决方案是一个全托管的云平台，使互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。AWS IoT 可支持数十亿台设备和数万亿条消息，并且可以对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至 AWS 终端节点和其他设备。
AWS IoT 平台支持您将设备连接到 AWS 服务和其他设备，保证数据和交互的安全，处理设备数据并对其执行操作，以及支持应用程序与即便处于离线状态的设备进行交互。由于 AWS IoT 与 AI 服务集成，您也可以使设备更智能。AWS IoT 还提供最全面的安全功能，以便您能够创建预防性安全策略，并及时对潜在安全问题做出响应。

本文介绍了以下两部分内容：
1. 第一部分介绍了如何通过Lambda@Edge替待presigned url来防止Cloudfront内容被非法访问。
2. 第二部分介绍了在使用Cloudfront过程中针对发生的问题如何进行分析和排除。

在工业自动化领域，您会发现设备和 PLC 供应商使用了数十种协议：OPC-UA、Modbus TCP、串行协议等等。事实上，往往仅在一个工厂，就会很容易发现有不同的设备，却执行相同的功能去完成相似的工序。
AWS Greengrass 通过远程部署来帮助企业减少更改协议时的运行开销。AWS Greengrass 使用 AWS Lambda，借助这种服务可以在云中对设备进行编程。例如，企业可以将 AWS Lambda 函数部署到本地设备以添加额外的传感器或更改供应商设备。通过云中编程并部署到本地，缩短了物联网应用程序的开发和维护周期。
在本博文中，我们将演示如何从常见的工业协议（例如 Modbus TCP）来转换数据的例子。其他协议的转换也可以用同样的方法。

AWS 官方并未提供前端展现工具或服务，来实现对 Neptune 图数据库数据分析的可视化，下面我们将结合基于浏览器的 VIS.js 动态可视化库，通过Serverless方式，采用 Amazon S3 静态网站托管与 Amazon API Gateway、AWS Lambda服务，来实现对 Neptune 图数据库数据分析的可视化。

Amazon SageMaker 是一种完全托管的模块化机器学习 (ML) 服务，它可帮助开发人员和数据科学家轻松构建、训练和部署任意规模的模型。您可以使用内置的算法，也可以自带算法，或者使用来自 AWS Marketplace 的算法，让 ML 模型从试验走向大规模生产从未变得如此简单、快速。

如今，海量数据从四面八方纷涌而来，比如来自 IoT 传感器、应用程序日志和点击流等资源的非结构化数据，以及来自事务处理应用程序、关系数据库和电子表格的结构化数据。数据已成为每家企业的重要组成部分。为了快速获取数据中的价值，保持单一事实来源（single source of truth），并且自动执行从数据提取到转换和分析的整个pipeline的需求应运而生。

主要介绍了在Direct Connect高可靠设计下，如何通过策略路由实现两条专线基于A/B段的双活。

Amazon EMR 发行版 5.24.0 包含了多项 Spark 优化，提升了查询性能。为了评估性能的提升，我们使用了 3TB 级的 TPC-DS 基准查询，在一个 6 节点 c4.8xlarge EMR 集群上运行，数据存储在 Amazon S3 中。我们观察到，在以类似的配置运行时，EMR 5.24 上的查询性能要比 EMR 5.16 高 13 倍。