北京市朝阳区云计算培训

此讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Azure 数据工厂在云中实施可扩展且高效的数据集成解决方案的初级数据工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Azure 数据工厂 （ADF） 的核心概念和体系结构。
• 了解如何创建、计划和监控数据管道。
• 与各种数据源集成，执行资料转换并管理数据流。
• 实施错误处理和性能优化的最佳实践。
• 保护和监控生产环境的数据管道。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，地点在北京市朝阳区（线上或现场），旨在帮助中级IT专业人员掌握在Google Cloud上管理云端基础设施和服务的专业知识。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Google Cloud服务设置和配置云端环境。
• 管理和配置虚拟机器、存储和网络。
• 在GCP环境中部署和监控应用程序。
• 实施安全最佳实践和身份管理。
• 使用Google Cloud工具进行自动化和故障排除。

Google Colab Pro 是一个基于云端的环境，专为可扩展的 Python 开发设计，提供高性能的 GPU、更长的运行时间以及更大的记忆体，以应对高需求的 AI 和数据科学工作负载。

此讲师主导的培训（线上或线下）面向中级 Python 用户，他们希望使用 Google Colab Pro 在强大的笔记本界面中进行机器学习、数据处理和协作研究。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Colab Pro 设置和管理基于云端的 Python 笔记本。
• Access GPU 和 TPU 以加速计算。
• 使用流行的库（如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）简化机器学习工作流程。
• 与 Google Drive 和外部数据源集成，以进行协作项目。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab在高级医疗应用中应用人工智能。

通过本培训，学员将能够：

• 使用Google Colab实现医疗人工智能模型。
• 利用人工智能进行医疗数据的预测建模。
• 使用人工智能技术分析医学影像。
• 探讨基于人工智能的医疗解决方案中的伦理问题。

这是一个由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训课程，针对希望使用Google Colab和Apache Spark进行大数据处理和分析的中级数据科学家和工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Google Colab和Spark建立大数据环境。
• 使用Apache Spark高效处理和分析大型数据集。
• 在协作环境中可视化大数据。
• 将Apache Spark与云端工具集成。

这种以讲师为主导的 北京市朝阳区 现场培训（现场或远程）面向希望学习有效管理和优化 Nutanix 环境所需的基本概念和实践技能的初级系统管理员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Nutanix 企业云平台及其组件。
• 安装、配置和管理 Nutanix 集群。
• 熟练掌握 Acropolis Hypervisor （AHV） 的管理能力。
• 执行高级管理任务和故障排除。
• 实施高可用性、灾难恢复和安全性的最佳实践。

这是一个由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级数据专业人员使用Google Colab将时间序列预测技术应用于实际数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解时间序列分析的基础知识。
• 使用Google Colab处理时间序列数据。
• 应用ARIMA模型预测数据趋势。
• 使用Facebook的Prophet库进行灵活的预测。
• 可视化时间序列数据和预测结果。

这种讲师指导的现场培训在 北京市朝阳区（在线或现场）面向希望管理和操作 Google 云平台的初级 IT 专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 GCP 的核心服务和基础设施。
• 了解如何管理网路和虚拟机。
• 了解并应用 GCP 中的一般安全最佳实践。
• 探索 GCP 中的 Kubernetes 和容器管理。
• 了解存储选项及其配置方法。
• 在 GCP 上部署和配置资料库。

本次由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训面向希望深入了解强化学习及其在AI开发中实际应用的高级专业人士，使用Google Colab。

培训结束后，学员将能够：

• 理解强化学习算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym实现强化学习模型。
• 开发通过试错学习的智能代理。
• 使用Q学习和深度Q网络（DQNs）等高级技术优化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模拟环境中训练代理。
• 部署强化学习模型以应用于实际场景。

本次由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面能力的进阶专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNNs）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本课程为讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，旨在帮助高级专业人士提升机器学习模型的知识，改进超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效地部署模型。

在课程结束时，学员将能够：

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架实现高级机器学习模型。
• 通过超参数调优优化模型性能。
• 使用Google Colab在实际应用中部署机器学习模型。
• 在Google Colab中协作和管理大规模机器学习项目。

这是一个由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员使用Python在Google Colab中应用自然语言处理（NLP）技术。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 预处理和清理文本数据以用于NLP任务。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，进行可扩展和协作的开发。

本课程为讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员理解并应用深度学习技术，使用Google Colab环境。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab，用于深度学习项目。
• 理解神经网络的基本原理。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练和评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

这种以讲师为主导的 北京市朝阳区（在线或现场）实时培训面向希望在行业特定云环境中掌握数据管理的中级数据工程师、云架构师和商业智能专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Data Fabric 的原理和组件。
• 设计和实施数据集成和编排解决方案。
• 确保行业云平台内的数据质量和治理。
• 利用数据结构来支持行业特定的数据分析和决策。
• 紧跟云数据管理领域的新兴趋势和技术。

这种以讲师为主导的现场北京市朝阳区（在线或现场）培训面向希望了解云计算基础知识及其在各个行业中的应用的初级 IT 专业人员、业务分析师和项目经理。

在培训结束时，参与者将能够：

• 确定云计算的主要特征和优势。
• 了解各种云服务和部署模型之间的差异。
• 认识到行业特定云解决方案的重要性。
• 评估云平台的安全性和合规性方面。
• 探索云技术的新兴趋势和未来方向。

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向中级云工程师和运营经理，旨在帮助他们通过使用Kubiya AI提升云基础设施管理能力。

培训结束后，学员将能够：

• 将Kubiya AI集成到云基础设施中。
• 自动化云资源调配与管理。
• 使用AI驱动的分析优化云成本。
• 通过AI驱动的监控增强云安全。

这是由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，针对希望使用Google Colab环境高效应用机器学习算法的中级数据科学家和开发者。

培训结束时，学员将能够：

• 为机器学习项目设置并导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库来分析和预测数据。
• 实现监督和非监督学习模型。
• 有效优化和评估机器学习模型。

这种以讲师为主导的北京市朝阳区 现场现场培训面向希望学习阿里云基础知识以及如何使用其云计算服务的IT专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解阿里云解决方案架构。
• 了解阿里云核心产品和服务。
• 了解阿里云在处理大数据和数据库方面的能力。

这是一个由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训课程，针对初级数据科学家，旨在学习如何创建有意义且视觉吸引人的数据可视化。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab以进行数据可视化。
• 使用Matplotlib创建各种类型的图表。
• 利用Seaborn进行高级可视化技术。
• 自定义图表以提升展示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效解释和呈现数据。

这项由 讲师指导的现场培训北京市朝阳区（在线或现场）面向希望加深对 DevOps 实践的理解并使用 AWS Cloud9 简化开发流程的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 为 DevOps 个工作流设置和配置 AWS Cloud9。
• 实施持续集成和持续交付 （CI/CD） 管道。
• 使用 AWS Cloud9 自动执行测试、监控和部署流程。
• 将 Lambda、EC2 和 S3 等 AWS 服务整合到 DevOps 工作流中。
• 在 AWS Cloud9 中使用原始程式码控制系统，如 GitHub 或 GitLab。

这是一个由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训课程，旨在帮助初级开发人员和数据分析师从头开始学习Python编程，并使用Google Colab进行操作。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Python编程语言的基础知识。
• 在Google Colab环境中实现Python代码。
• 使用控制结构来管理Python程序的流程。
• 创建函数以有效组织和重用代码。
• 探索并使用Python编程的基本库。

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习Google Colab基础知识的初级数据科学家和IT专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab。
• 编写并执行基本的Python代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用Python库创建可视化图表。

这种以讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望学习如何在AWS Cloud9 和 AWS Lambda 上有效构建、部署和维护无伺服器应用程式的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解无伺服器架构的基础知识。
• 设置 AWS Cloud9 以进行无伺服器应用程式开发。
• 使用 AWS Lambda 开发、测试和部署无伺服器应用程式。
• 与其他 AWS 服务（如 API Gateway 和 S3）集成。
• 优化无伺服器应用程式以提高性能和成本效率。

这种讲师指导的现场培训在 北京市朝阳区（在线或现场）进行，面向希望将 NoCloud 用于云解决方案的中级开发人员、系统管理员和云架构师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置包含 NoCloud、Docker、Kubernetes 和 Helm 的开发环境。
• 使用 NoCloud 建立和管理云服务。
• 在 NoCloud 中了解云服务的生命周期。
• 将 NoCloud 与现有基础设施或虚拟资源集成。
• 对 NoCloud 环境中的常见问题进行故障排除。

此讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望获得 OpenNebula 实践知识并将其用于云端解决方案的开发人员、系统管理员和云爱好者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置包含 OpenNebula 的开发环境。
• 在 OpenNebula 中创建和管理虚拟机。
• 了解虚拟机的生命周期。
• 将 OpenNebula 与现有基础设施集成。
• 排查 OpenNebula 环境中的常见问题。

在这个由讲师指导的北京市朝阳区现场培训中，参与者将学习如何在Google Cloud上使用Kubernetes设置和管理生产规模的容器环境。 

在培训结束时，参与者将能够：

• 在 Google Cloud 上配置和管理 Kubernetes。
• 部署、管理和扩展 Kubernetes 集群。
• 在 Google Cloud 上部署容器化 （Docker） 应用。
• 将现有 Kubernetes 环境从本地迁移到 Google Cloud。
• 将 Kubernetes 与第三方持续集成 （CI） 软件集成。
• 确保 Kubernetes 中的高可用性和灾难恢复。

这种由 讲师指导的 北京市朝阳区现场培训（在线或现场）面向希望实际了解可用云解决方案、在云中处理数据所需的数据分析流程以及应用 Power BI 等工具分析数据的动手实践的技术人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Power BI。
• 评估云供应商提供的各种数据解决方案，例如 Azure。
• 了解用于存储、管理和访问 Big Data 的不同结构、建模方法和数据仓库设计。
• 应用工具和技术来清理数据，为分析做准备。
• 基于本地和云数据构建报告和分析解决方案。
• 将数据分析解决方案与数据仓库集成。
• 降低数据安全风险并确保数据隐私。

这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场现场培训面向希望利用无服务器方法在Kubernetes中构建企业应用程序的开发人员和DevOps工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置 Kubernetes 系统，以开始使用无服务器架构进行开发。
• 了解无服务器环境的基础概念和原则。
• 运行无服务器开发所需的工具链，并将其与 Kubernetes 组件集成。
• 练习他们的 Python 编程语言技能，并将其应用于实现 无服务器系统。
• 保护通过 Kubernetes 上的无服务器框架部署的企业应用程序。
• 利用现代云计算方法优化 DevOps 任务处理工作流。

此讲师指导式现场培训在 北京市朝阳区（在线或现场）进行，面向希望使用 CloudFormation 管理 AWS 生态系统内基础设施资源的云工程师和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 实施 CloudFormation 范本以自动化基础设施管理。
• 将现有 AWS 资源整合到 CloudFormation 中。
• 使用 StackSets 管理跨多个帐户和区域的堆叠。

此讲师指导的现场培训在 北京市朝阳区（在线或现场）进行，面向希望将 DynamoDB NoSQL 资料库集成到 AWS 上托管的 Web 应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以开始将数据集成到 DynamoDB 中。
• 将 DynamoDB 整合到 Web 应用程式和行动应用程式中。
• 使用 AWS 服务在 AWS 中行动资料。
• 使用 AWS DAX 实施 操作。

这种以讲师为主导的 北京市朝阳区（现场或远端）现场培训 面向希望在AWS上部署和管理物联网设备的工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够构建一个物联网平台，其中包括在 AWS 之上部署和管理后端、网关和设备。

这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场培训（现场或远端）针对希望安装，配置和管理AWS IoT Greengrass功能以创建各种设备的应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够使用 AWS IoT Greengrass 在智慧设备上构建、部署、管理、保护和监控应用程式。

这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 现场（现场或远端）实时培训 面向希望使用 AWS Lambda 构建服务和应用程式并将其部署到云中的开发人员，而无需担心配置执行环境（伺服器、VM 和容器、可用性、可扩充性、存储等）。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 配置 AWS Lambda 以执行函数。
• 了解 FaaS （Functions as a Service） 和无伺服器开发的优势。
• 构建、上传和执行 AWS Lambda 函数。
• 将 Lambda 函数与不同的事件源集成。
• 打包、部署、监控基于 Lambda 的应用程式并对其进行故障排除。

此讲师指导的 北京市朝阳区（在线或现场）实时培训面向希望学习如何在 Microsoft Azure Service Fabric （ASF） 上构建微服务的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 ASF 作为构建和管理微服务的平台。
• 了解关键的微服务编程概念和模型。
• 在 Azure 中创建集群。
• 在本地或云中部署微服务。
• 对实时微服务应用程序进行调试和故障排除。

听众

软件工程师/ Computer科学家，具有足够的算法和算法概念
熟悉至少一种编程/脚本语言，但没有任何云的经验
计算

持续时间

3天：6个模块，每个模块4小时

第一天 - 提供基本云计算主题的终端覆盖,因为它们与技术和业务有关。 该模块分为一系列部分,每个部分都伴随着实习。

第二天 - 探索与云计算平台相关的技术相关主题。 它不会进入实施或编程细节,而是保持覆盖在概念层面,专注于解决云服务架构,云安全威胁和技术,虚拟化和数据处理的主题。

第三天 - 提供基础云计算平台的技术知识。 基础设施作为服务(IaaS),平台作为服务(PaaS)和软件作为服务(SaaS)的环境被探索为组合模式,由独特和共享的建筑区组成。 该模块作为通过这些建筑层的导游,描述了主要组件,突出共享组件,并解释了如何通过云计算机制和实践集成和实施建筑区块。

第四天 - 建立在第三天,为灵活、耐用和多功能技术架构以及专门的解决方案架构提供深度潜水,如云爆发和云平衡。 通过建筑机制、行业技术和设计模式的研究,将核心和扩展组件结合起来,以实现云平台的灵活性、耐用性和多功能性为主要特征。 通过利用这些原生和增强的可扩展性和与故障相关的功能集,专门的解决方案架构被描述,以便在云层和临时和云层环境之间爆发,以及在云层上平衡运行时间负载,以实现性能和故障目的。

5日 - 介绍参与者一系列的练习和问题,旨在测试他们的能力应用他们的知识之前覆盖的主题。

本课程是为想要了解如何从云计算中受益的人创建的。它使用Amazon EC2示例，但可以为其他提供商量身定制。

听众

IT架构师，中级IT经理，IT顾问

课程形式

目前100％的讲座。

这项由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训，旨在帮助技术人员获得对可用云端解决方案的实用理解，了解在云端处理数据所需的数据分析流程，并通过实践掌握使用Power BI等工具进行数据分析的技能。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置Power BI。
• 评估云端提供商（如Azure）提供的各种数据解决方案。
• 了解用于存储、管理和访问Big Data的不同结构、建模方法和数据仓库设计。
• 应用工具和技术来清理数据，为分析做准备。
• 基于本地和云端数据构建报告和分析解决方案。
• 将数据分析解决方案与数据仓库集成。
• 降低数据安全风险并确保数据隐私。

本课程旨在为非技术专业人士（如经理、业务分析师、QA测试人员和运营人员）提供云端计算的基础知识，使他们能够做出更明智的决策，并有效地参与云端迁移计划。课程将探讨云端计算的核心概念、优势和实际应用，重点在于解析云端术语、比较云端与本地基础设施、理解服务模型，并认识云端对组织内各角色的影响。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解云端计算的关键定义和术语
• 识别不同的云端服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）
• 区分云端部署模型（公共云、私有云、混合云、多云）
• 比较本地与云端基础设施
• 理解云端的优势：可扩展性、灵活性、可用性和成本效益
• 认识常见的云端平台（AWS、Azure、GCP）及其服务内容
• 理解云端责任：共同责任模型和基于角色的访问控制
• 掌握云端对软件测试、部署和监控的影响
• 有效参与云端采用和迁移项目
• 了解云端安全基础、合规性和治理原则

这种由讲师指导的北京市朝阳区现场现场培训面向希望使用AWS CloudFormation自动管理AWS云基础设施过程的工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 启用 AWS 服务以开始管理基础设施。
• 理解并应用“基础设施即程式码”的原则。
• 提高品质并降低部署基础架构的成本。
• 使用 YAML 编写 AWS CloudFormation 样本。

本课程是为那些面临选择哪种解决方案来为特定问题选择的人创建的。通过了解可用的Cloud / SaaS / Iaas解决方案的优势和成本，IT经理，解决方案架构师，测试经理，系统管理员和开发人员可以从本课程中受益。

• 获得 Citrix Virtual Apps and Desktops 7 的基础知识
• 如何安装、配置和管理 Citrix Virtual Apps and Desktops 7 网站和 Cloud Connector
• 确定本地 Citrix Virtual Apps and Desktops 与 Citrix Virtual Apps and Desktops 服务之间的注意事项
• 如何交付应用程式和桌面资源

这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场培训（现场或远程）面向希望在云中记录，管理，监控和处理组织的金融资产的云管理员，云架构师，技术负责人和财务分析师。

在培训结束时，参与者将能够在组织中使用 FinOps 实践来预测成本、优化流程并在云中执行财务管理操作。

这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Fn 创建无伺服器应用程式和服务的程式师和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置 Fn 以建立目录和函数。
• 使用不同的程式设计语言创建应用程式。
• 监控函数以解决开发和部署阶段的问题。

总结：

• 物联网架构和功能的基础知识
• “物”、“感测器”、互联网和物联网业务功能之间的映射
• 所有物联网软体元件的基本要素 - 硬体、韧体、中间件、云端和行动应用程式
• 物联网功能 - 车队管理器、数据可视化、基于 SaaS 的 FM 和 DV、警报/警报、感测器入职、“事物”入职、地理围栏
• 使用 MQTT 与云端进行物联网设备通信的基础知识。
• 使用 MQTT （AWS IoT Core） 将 IoT 设备连接到 AWS。
• 将 AWS IoT 核心与 AWS Lambda 函数连接，以使用 DynamoDB 进行计算和数据存储。
• 连接具有 AWS IoT 核心和简单数据通信的Raspberry PI。
• 动手使用Raspberry PI和 AWS IoT Core 构建智慧设备。
• 感测器数据可视化和与网路介面的通信。

这种以讲师为主导的北京市朝阳区现场培训（现场或远程）针对的是希望使用MinIO存储对象和非结构化数据的云工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 MinIO 客户端提供 Unix 命令的替代方案。
• 使用 MinIO 为机器学习、分析等构建高性能基础架构。
• 在 Kubernetes 上部署 MinIO，以便进行可缩放的协调部署。

这种讲师指导的 北京市朝阳区现场或远程现场培训 ）面向希望使用 OpenFaas 创建、构建、测试、调试和部署事件驱动功能的开发人员，而无需担心管理底层伺服器基础设施。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 OpenFaas。
• 将任何二进位档或代码打包为无伺服器函数，而无需重复的样板编码。
• 与 AWS Lambda 去耦以避免锁定。
• 将事件驱动型功能部署到本地伺服器或云。

这个由 讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望使用 OpenMP 开发并行应用程式的软体工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解并使用 OpenMP 中的 Fortran 并行程式设计。
• 并行计算分形以渲染多个像素和字元。
• 使用 HPC 系统的 SIMD 扩展实现向量程式设计。
• 添加用于指定共用记忆体并行度的 parallel 块。

这种讲师指导的现场培训 在 北京市朝阳区（现场或远端）进行，面向希望在AWS和其他云平台上使用 Serverless Framework 来创建和部署微服务应用程式的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置 Serverless Framework 以使用计算服务，例如 AWS Lambda。
• 降低在不同云平台上部署微服务的复杂性和成本。
• 自动发出和捕获事件并执行函数。

总结：

• 物联网架构和功能的基础知识
• “物”、“感测器”、互联网和物联网业务功能之间的映射
• 所有物联网软体元件的基本要素 - 硬体、韧体、中间件、云端和行动应用程式
• 物联网功能 - 车队管理器、数据可视化、基于 SaaS 的 FM 和 DV、警报/警报、感测器入职、“事物”入职、地理围栏
• 使用 MQTT 与云端进行物联网设备通信的基础知识。
• 使用 MQTT （AWS IoT Core） 将 IoT 设备连接到 AWS。
• 将 AWS IoT 内核与 AWS Lambda 功能连接，用于计算和数据存储。
• 连接具有 AWS IoT 核心和简单数据通信的Raspberry PI。
• 警报和事件
• 感测器校准