概觀
本指引可協助公用事業公司從電錶資料管理系統 (MDMS) 或直接從機車端供電系統 (HES) 擷取資料，並將其與其他資料來源結合，包括天氣和地理資訊系統 (GIS) 資料。公用事業公司將能夠透過主動分析以及以人工智慧和機器學習 (AI/ML) 為基礎的預測來偵測電錶和配電電路異常，執行電路平衡，阻止能源盜竊，預測需求，以及增強客戶參與度。
請注意：本指引已更新。架構圖是增強版本，可自動部署下列新功能：資料湖、資料擷取/ML 管道、視覺化元件、MDMS/HES 模擬器，以及增強型負載測試。範例程式碼也已隨著新功能進行了更新。
運作方式
這些技術說明搭配架構圖，說明如何有效使用此解決方案。架構圖展示關鍵元件與其互動流程，逐步說明架構的整體結構與功能。
Well-Architected 支柱
上方的架構圖是一個考量到 Well-Architected 最佳實務而建立的的解決方案的範例。若要完全實現 Well-Architected，您應該盡可能地多遵循 Well-Architected 的最佳實務。
AWS Glue 和 Athena 會組織資料並監控資料存取。您可以在 QuickSight 和 Amazon Managed Grafana 中使用儀表板、報告和通知進一步分析資料。您可以從任何裝置存取這些儀表板，並將其嵌入您的應用程式和網站中。AWS CloudFormation 可管理基礎結構和應用程式堆疊，讓您可以針對不同的使用案例進行變更並測試指引。
AWS Glue Data Catalog 已啟用加密功能。AWS Glue 寫入 Amazon S3 的所有中繼資料都經過加密。我們建議使用最低權限原則來設計 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色，這表示授予角色在特定條件下完成特定動作所需的最少存取權。這會將資料存取權僅提供給必要的使用者和資源。
AWS Glue、Amazon S3 和 Athena 均為無伺服器，並且會隨著資料量的增加而擴展資料存取效能。AWS Glue 會佈建、設定和擴展執行資料整合任務所需的資源。Athena 無須設定及管理任何伺服器或資料倉儲，即可查詢您的資料。Amazon SNS 和 Amazon SQS 可讓您在不中斷的情況下增加資料擷取。
您可以將本指南與自己的電錶讀數搭配使用，並根據您的要求採用。將資料轉換為內部資料格式後 (如相關實作指南中所述)，示範功能和儀表板會透明地運作。
本指南會盡可能使用無伺服器服務，例如 Lambda、Athena 和 Kinesis，協助您避免前期成本，並且只需為使用的資源付費。我們以非無伺服器方式使用 Amazon EMR 來控制和最佳化節點，使其根據您的使用案例更具成本效益。
S3 Glacier 使用磁帶儲存而非固態記憶體來封存資料，有助於最佳化儲存空間。Amazon SNS 和 Amazon SQS 會將應用程式分離，以避免執行資源等待載入。
實作資源
提供了詳細的指南，以在您的 AWS 賬戶中實驗和使用。建立指南的每個階段 (包括部署、使用和清理) 都經過檢查以準備部署。
範本程式碼是一個起點。它經過產業驗證、具規範性但非最終定論，還可讓您一窺底層實作細節，協助您著手進行。
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