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AWS 上使用知识图谱和生成式人工智能创建数字线程的指南

概览

本指南演示了如何结合知识图谱和生成式人工智能(AI)技术来创建智能制造数字线程。数字线程是一种将企业各系统中不同的数据来源合并组合的集成方法,助于提高可追溯性、可访问性、协作性和灵活性。通过集成知识图谱和生成式人工智能,您可以加强数据集成,提高语义理解能力,并实现智能的上下文感知应用程序,最终带来更加个性化的用户体验。

工作原理

这些技术细节包含一张架构图,用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用,并逐步概述了架构的结构和功能。

Well-Architected 支柱

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。

DataSync 可自动执行和优化数据同步,减少手动干预,帮助确保管理数字线程数据的运营效率。为了帮助您进一步提高工作负载的运营效率,CloudWatch 启用了监控和日志记录功能,以提供对系统性能的实时见解。此外,CloudTrail 有助于确保您拥有全面的审计跟踪,从而促进监管和合规性。

阅读卓越运营白皮书

为了保护数据,IAM 为 AWS 服务和资源提供细粒度权限和基于角色的访问控制,强制执行最低权限并增强对用户权限的控制。此外,AWS KMS 还管理用于加密和解密海王星静态数据的密钥。

AWS WAF 通过防御 Web 应用程序漏洞和攻击、保护数字线程应用程序并保护其免受常见漏洞侵害来充当安全层。GuardDut y 通过持续监控恶意活动来提供自动线程检测,使用威胁情报及时检测和响应潜在的安全风险。

Amazon VPC 和 VPC 终端节点建立安全的网络环境,隔离资源并与 AWS 服务建立私人通信,以减少潜在威胁的风险。

Amazon Bedrock 不使用提示进行 AWS 模型训练,避免分发给第三方,不在服务日志中存储或记录数据,从而帮助确保数据保护。

阅读安全白皮书

本指南使用多种无服务器服务,有助于提高可靠性。例如,Fargate 通过为容器提供无服务器计算、根据需求自动扩展资源以及优化应用程序性能来支持可靠性。Fargate 无服务器计算模型有助于确保最佳的资源利用率和自动可扩展性,以支持容器化应用程序的整体可靠性。作为一项无服务器服务,Lambda 可自动管理计算资源并进行扩展以满足工作负载的规模。这降低了因扩展问题或资源限制而导致服务中断的风险。

阅读可靠性白皮书

Neptune 是一项完全托管的图形数据库服务,可自动优化查询执行和索引,使您能够以低延迟检索复杂的互联数据。Lambda 的事件驱动架构通过执行函数来响应特定事件来支持性能效率,从而无需持续管理资源即可实现快速高效的处理。 

阅读性能效率白皮书

对于本指南中的服务,您只需为所使用的资源付费,从而帮助您节省成本。例如,Neptune 允许您仅为查询执行期间消耗的实际资源付费,从而无需持续预置容量,并将活动低迷时期的成本降至最低。Fargate 为容器提供无服务器计算,因此您只需为应用程序执行期间使用的确切计算资源付费,从而降低与空闲时间和过度配置相关的成本。Amazon ECR 为容器镜像提供安全且可扩展的存储库,可简化部署流程并最大限度地降低存储成本。

阅读成本优化白皮书

Fargate 自动管理容器化工作负载,优化计算资源并最大限度地减少空闲期间的能耗。Neptune 无服务器选项和 Fargate 无服务器计算模型可根据需求动态扩展资源,从而降低与持续配置容量相关的总体能耗。

此外,Amazon S3 还提供高效的存储选项,例如频繁、不频繁、存档和智能分层,以优化存储,最大限度地减少资源使用和能耗。

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实施资源

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。
GitHub 上的开放示例代码

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