本指南展示了如何实施物联网(IoT)互联住宿解决方案,以帮助您提升宾客体验、优化资源利用并简化运营流程。通过使用智能房间控制、预测性维护、个性化服务和高效员工管理等智能数据驱动技术,可以实现酒店业务的转型。借助所产生的反应环境,可以优化运营效率、降低成本和提高可持续性,同时提高宾客满意度和业务竞争力。

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Well-Architected 支柱

当您在云中构建系统时,AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool,您可以通过回答每个支柱的一组问题,根据这些最佳实践来检查您的工作负载。

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

  • Amazon CloudWatch 可以使用户从整体上查看本指南的基础设施和应用程序性能。这使得主动监控、快速排除错误和问题,以及近乎实时地响应事件和事故成为可能。

    阅读《卓越运营》白皮书 
  • API Gateway 通过 API 密钥提供身份验证和访问控制,从而增强后端服务和数据的安全性。您还可以限制 API 的访问,并通过节流技术来限制 API 速率。此外,Amazon Gateway 还能与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成,以提供精细的 API 访问控制。SSL 策略和数据加密有助于保护传输中数据和静态数据。最后,API Gateway 提供访问日志和实施日志来显示 API 的使用情况,以便您识别安全问题。

    阅读《安全性》白皮书 
  • AWS IoT Core 可在物联网连接的厨房设备和 AWS 云服务之间实现可靠的双向通信。它可以处理来自多台厨房设备的大量消息,并将这些消息可靠地路由到 AWS,以便在下游对遥测数据进行处理。该服务扩展后可支持任意数量的设备,内置重试功能支持可靠的通信。

    阅读《可靠性》白皮书 
  • SageMaker 使您能够针对物联网遥测数据,有效地大规模训练和部署机器学习模型。其分布式方法可在多个节点上扩展模型训练,从而缩短时间。此外,自动模型调优可帮助您更快地确定最佳超参数,其模型推理可实现低延迟响应。这些 SageMaker 功能以及与其他 AWS 服务的集成,可帮助您优化模型构建和推理性能。

    阅读《性能效率》白皮书 
  • Amazon DynamoDB 集中存储所有物联网数据,并提供生存时间 (TTL) 功能,允许您根据配置的阈值从表中删除这些数据,而不会消耗任何写入吞吐量。因此,您无需为额外的存储空间付费,您可以保持存储成本最优化。

    阅读《成本优化》白皮书 
  • AWS IoT Greengrass 可在边缘设备上实现本地计算、消息传递、设备影子和机器学习推理功能。这减少了将数据传输到 AWS 进行分析的需求,从而节省了网络带宽和能耗。通过最大限度地减少数据传输需求和云资源使用量,本指南降低了计算和推理的能源支出,从而帮助您减小工作负载的总体碳足迹。

    阅读《可持续性》白皮书 
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