本指南显示如何通过物联网（IoT）互联厨房设备提高餐厅的运营效率和改善员工体验。通过将 AWS 服务与智能厨房设备（如恒温器、机器人、洗碗机、冰箱、烤箱和烤架）集成，您可以实现基于机器学习（ML）的预测性维护、近乎实时的设备和库存监控，同时获得对功能性机器人设备的可视性。通过本指南，您可以生成由数据驱动的见解，从而最大限度地减少设备停机时间，简化厨房运营并做出明智的决策，最终帮助您减少浪费并增加收入。

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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 提供了对基础设施和应用程序性能的可视性。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，它还可以帮助您限制对 API 的访问，并使用节流功能限制 API 速率。当与 API Gateway 一起使用时，AWS Identity and Access Management（IAM）可为您的 API 和 SSL 策略提供细粒度的访问控制。IAM 还提供数据加密功能，有助于保护传输中的数据和静止数据。API Gateway 提供访问日志和实施日志，使您可以了解 API 的使用情况，帮助您识别安全问题。

    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 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，进行下游处理和连接。AWS IoT Core 可在不影响可靠性的情况下进行扩展，以支持任意数量的设备，并且内置的重试机制有助于实现大规模通信。此外，AWS IoT Greengrass 核心设备在与 AWS 云断开连接后仍可继续在本地运行。

    阅读《可靠性》白皮书 

  • SageMaker 使用户能够针对其物联网遥测数据，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，从而缩短训练时间。此外，其自动模型调整功能可找到优化的超参数，而其模型推理功能可提供低延迟响应。

    阅读《性能效率》白皮书 

  • DynamoDB 可集中存储所有物联网数据。DynamoDB 生存时间（TTL）功能可根据配置的阈值，从表中删除这些数据。它完成此操作不会消耗任何写入吞吐量，因此您无需支付额外的存储费用，并且可以保持存储成本的最优化。

    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。与在本地设备和 AWS 云之间发送大量数据相比，在本地执行计算和推理更节能。通过减少将数据传输到 AWS 进行分析的需求，您可以节省网络带宽和能源消耗，减少工作负载的总体碳足迹。

    阅读《可持续性》白皮书 

实施资源

提供了在 AWS 账户中进行实验和使用的详细指南。构建指南的每个阶段（包括部署、使用和清理）都将被检查，以便为部署做好准备。

示例代码为起点。它经过行业验证，是规范性但不是决定性的，可以帮助您开始。

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本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指导是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。

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