IoT 向けのアーキテクチャの最適手段

エージェント AI がどのようにクラウドネイティブなアプリケーションアーキテクチャを変革し、イノベーションサイクルを短縮し、まったく新しいアプリケーションパターンを実現しているかをご覧ください。AWS の新機能によって、ガバナンス、信頼性、コスト効率に重点を置きながら、データ、コード、ツールを大規模にオーケストレーションする、安全で推論主導型のエージェントを設計するビルダーがどのように役立つかをご覧ください。AWS のお客様が現在、本番環境に対応したエージェントをどのようにデプロイしているかをご覧ください。また、リアルタイムで自律的に適応、最適化、行動するエージェントアプリケーションの設計に役立つベストプラクティスを学んでください。

コネクテッドビークルプラットフォームは、セルベースのアーキテクチャが大規模なデバイスアクセス、データ急増、遅延の影響を受けやすいワークロードなどの課題をどのように解決するかを示しています。このアーキテクチャパターンが自動車だけにとどまらず、スマートカメラ、監視システム、ソーラー管理、SaaSプラットフォームをどのように変革するかをご覧ください。AWS IoT Core、Amazon MSK、Amazon EKS with Graviton、Amazon Aurora、Amazon MemoryDB for Redis を使った実践的な例を通して、障害分離、スケーラブルなデプロイ、ローカライズされたエッジサービスを実装する方法を学びましょう。このセッションでは、さまざまな業界で大規模にパフォーマンスを維持するレジリエントな接続システムを構築するためのアーキテクチャパターンについて説明します。

参加者は、業界標準のジェネレーティブAIフレームワークとAWS IoT Device Managementのマネージドインテグレーションを使用して、インテリジェントでエージェント主導のスマートホーム体験を構築する方法を探ります。IoT デバイス、リアルタイムデータベース、マルチモーダル AI 機能をシームレスで応答性の高いホームオートメーションシステムに統合する方法を段階的に学びます。ワークショップの目的:ジェネレーティブAIの概念とそれがスマートホームエコシステムにどのように適用されるかを理解し、推論と自律行動が可能なインテリジェントエージェントのデプロイ方法を学び、Amazon RekognitionなどのAWSサービスを活用し、IoTデータ、ジェネレーティブAI、ユーザー統合を組み合わせた統合アーキテクチャを作成します。