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物联网（IoT）的一个典型应用场景是能够从传感器数据中获取上下文洞察力，例如分析设备异常或者进行预测性维护，及时给予用户通知。在本文中，我们将专注于通过设备多项指标对设备进行预测性维护，利用机器学习算法，对设备运行状态进行预测，提前发现可能出现的异常，及时进行维护，避免出现严重的生产事故。

本章重点分为两大部分：
设备端，主要包含：安装Jetson nano的镜像、SageMaker Neo runtime、Greengrass的部署、运行模型。
云端，主要包含：配置IoT core与Greengrass、开发与部署Lambda函数、model到设备端。

我们将通过AWS Greengrass和Jetson Nano实现图片的分类，AWS Greengrass通过Lambda处理图像分类的消息与调用本地的SageMaker 训练好的Neo模型，然后通过Topic把图像分类的结果发送至AWS IoT Core。

描述如何在AWS IoT greengrass核心设备上部署Docker Application Deployment连接器,并进行测试.

质量问题是工业企业的重大影响因素，如果无法确定质量问题的根本原因，就需要花费过多的时间和精力来纠正这些问题，可能会降低产量或造成高昂的产品召回。另外识别潜在的故障，延长设备使用寿命从而提高安全性并进一步优化供应链是预测性故障重要的方向。

在本文中，我们讲述如何利用MQTT Broker将 检测设备产生的数据通过IoT导入云上的数据湖。AWS IoT core是一个托管的物联网服务，可以轻松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。

SAP 宣布与 Amazon Web Services 物联网合作，以及 SAP Leonardo 物联网与 AWS 物联网核心之间的通用互操作性。新的协作使您能够使用由 SAP Leonardo IoT 支持的 AWS IoT 平台和业务流程的全球可扩展性来部署 IoT 解决方案，这一点既简单又经济高效。

在之前的使用 AWS IoT Device Management 进行在线升级的博文中，我们向您展示了如何创建简单的 AWS IoT 快照作业和跟踪其进度。
在此博文中，我们将逐步向您展示如何配置和创建 AWS IoT 连续作业。