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生命周期终止

生命周期终止

问:在生命周期终止(EOL)日期之后,我的 AWS DeepLens 资源会怎样?

2024 年 1 月 31 日之后,所有对 AWS DeepLens 模型、项目和设备信息的引用都将从 AWS DeepLens 服务中删除。您将无法再从您的 AWS 管理控制台发现或访问 AWS DeepLens 服务,并且调用 AWS DeepLens API 的应用程序将不再工作。

问:在 EOL 日期之后,我是否需要为账户中剩余的 AWS DeepLens 资源付费?

AWS DeepLens 创建的资源,例如 Amazon S3 存储桶、AWS Lambda 函数、AWS IoT 事物和 AWS Identity and Access Management(IAM)角色,在 2024 年 1 月 31 日之后将继续存在于各自的服务中。为避免 AWS DeepLens 不再受支持后仍被计费,请按照如何删除我的 AWS DeepLens 云资源?(见下文)中的步骤操作

问:如何删除我的 AWS DeepLens 云资源?

按照以下步骤删除所有剩余的 AWS DeepLens 云资源。

删除 AWS DeepLens S3 存储桶

  1. 登录 AWS 管理控制台,并通过以下网址打开 Amazon S3 控制台:https://console.aws.amazon.com/s3/
  2. 存储桶列表搜索栏中,输入 deeplens-* 以仅显示 AWS DeepLens S3 存储桶。
  3. 选择要删除的存储桶名称旁边的选项,然后选择页面顶部的“删除”。

注意:如果存储桶包含任何对象,请先清空存储桶,然后再删除它,方法是选择此存储桶不为空错误警报中的空存储桶配置链接,然后按照空存储桶页面上的说明进行操作。然后,返回删除存储桶页面并删除该存储桶。

删除 AWS DeepLens IoT 资源

  1.  登录 AWS 管理控制台,并通过以下网址打开 AWS IoT 控制台:https://console.aws.amazon.com/iot/
  2. 要删除 AWS IoT 事物,请执行以下操作:
    1. 在导航窗格中,选择管理
    2.  从 所有设备 中选择事物
    3. 事物列表搜索栏中,输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens 事物。
    4. 选中您要删除的所有 AWS IoT 事物的复选框,然后选择页面顶部的“删除”。
  3. 要删除 AWS IoT Greengrass 资源,请执行以下操作:
    1. 登录 AWS 管理控制台,并通过以下网址打开 AWS IoT 控制台:https://console.aws.amazon.com/iot/
    2. 在导航窗格中,选择管理
    3.  在 Greengrass 设备中,选择“组(V1)”。
    4.  在 Greengrass 组列表搜索栏中,输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens 组。
    5. 选中要删除的 AWS IoT Greengrass 组旁边的复选框,然后选择页面顶部的删除

删除 AWS DeepLens Lambda 函数

  1. 登录 AWS 管理控制台,并通过以下网址打开 IAM 控制台:https://console.aws.amazon.com/lambda/
  2. 在导航窗格中,选择函数
  3. 函数列表搜索栏中,输入 deeplens 以仅显示 AWS DeepLens Lambda 函数。
  4. 选中要删除的 Lambda 函数旁边的复选框,然后选择页面顶部的删除

删除 AWS DeepLens IAM 角色

  1. 登录 AWS 管理控制台,并通过以下网址打开 IAM 控制台:https://console.aws.amazon.com/iam/
  2. 在导航窗格中,选择角色
  3. 角色列表搜索栏中,输入 deeplens 以显示筛选后的 AWS DeepLens 角色列表。
  4. 选中要删除的角色名称旁边的复选框,然后选择页面顶部的删除

 

问:我的 AWS DeepLens 设备会继续接收安全更新吗?

AWS DeepLens 在 2024 年 1 月 31 日之后不再更新。虽然部署在 AWS DeepLens 设备上的某些应用程序可能会在 EOL 日期之后继续运行,但 AWS 不提供与 AWS DeepLens 软件或硬件相关的任何问题的补救措施,也不对这些问题负责。

问:我如何才能继续获得 AWS AI/ML 的实践经验?

我们建议您尝试我们的其他动手机器学习工具。借助 AWS DeepRacer,使用基于云的 3D 赛车模拟器为 1/18 比例的自主赛车创建强化学习模型。使用 Amazon SageMaker Studio Lab,在无需设置的免费开发环境中学习和试验。使用 Amazon Rekognition 自动执行图像和视频分析,或使用 AWS Panorama 通过边缘计算机视觉改进您的操作。

问:我应该如何处理我的 AWS DeepLens 设备?

我们鼓励您通过 Amazon Recycling Program 回收您的 AWS DeepLens 设备。Amazon 将承担与运输和回收相关的费用。