中关村云计算培训

此讲师指导的 中关村 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，地点在中关村（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是一个基于云的Python开发环境，为高要求的AI和数据科学工作负载提供高性能GPU、更长的运行时间和更大的内存。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向中级Python用户，旨在帮助他们在强大的笔记本界面中使用Google Colab Pro进行机器学习、数据处理和协作研究。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用Colab Pro设置和管理基于云的Python笔记本。
• 访问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。
• 与Google Drive和外部数据源集成，进行协作项目。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

本课程为讲师指导的中关村（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。

本课程为讲师指导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望使用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。

通过本课程，学员将能够：

• 使用Google Colab和Spark搭建大数据环境。
• 利用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与基于云的工具集成。

这种以讲师为主导的 中关村 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中关村（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 中关村（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。

本次由讲师指导的中关村（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。

本次由讲师指导的中关村（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。

本次由讲师主导的培训在中关村（线上或线下）面向希望提升机器学习模型知识、改进超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效部署模型的高级专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 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。

云计算是一种可扩展、灵活的模型，用于按需交付IT资源和服务。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向从初级到高级的云计算从业者，旨在帮助他们掌握AWS和Azure技术，同时为全球认可的认证做好准备。

完成本课程后，参与者将能够：

• 理解AWS和Azure的基础云原则。
• 有效配置、保护和管理Azure资源。
• 实施AWS的计算、存储、网络和安全服务。
• 应用架构最佳实践，并整合生成式AI概念进行高管级规划。

课程形式

• 讲师指导的课程，辅以真实的云演示。
• 在AWS和Azure环境中进行大量的实践练习。
• 为多个认证考试设计的实用实验室。

课程定制选项

• 如需根据组织的云路线图定制内容，请联系我们以定制本培训。

本课程为讲师指导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

通过本培训，学员将能够：

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务进行文本数据的预处理和清洗。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab进行可扩展和协作的文本数据处理。

本课程为讲师指导的中关村（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 中关村（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中关村（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。

这是由讲师指导的中关村（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。

本次由讲师主导的中关村培训（线上或线下）面向希望学习阿里云基础及其云计算服务使用方法的IT专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

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

本课程为讲师指导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望学习如何创建有意义且视觉上吸引人的数据可视化的初级数据科学家。

通过本培训，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。
• 自定义图表以增强展示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效地解释和展示数据。

这项由 讲师指导的现场培训中关村（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。

本次由讲师主导的培训在中关村（线上或线下）面向希望从零开始学习使用Google Colab进行Python编程的初级开发人员和数据分析师。

培训结束后，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。

此 中关村 现场讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望学习高级 Boomi 技术以在集成平台上构建、管理和部署基于云的解决方案的中高级集成开发人员和系统管理员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 AtomSphere 并处理 Boomi 个文档。
• 为高级逻辑和数据处理创建和设计复杂的集成流程。
• 管理部署集成流程、日志记录和报告。
• 捕获和处理错误。
• 应用与 Boomi 集成的最佳实践和技术。

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 中关村（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。

本次由讲师指导的培训在中关村（线上或线下）面向开发者、系统管理员和云计算爱好者，旨在帮助他们获得OpenNebula的实践知识，并将其用于他们的云解决方案。

培训结束后，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。
• 解决OpenNebula环境中的常见问题。

这种以讲师为主导的中关村现场培训（现场或远程）面向希望使用VMware vCenter管理复杂虚拟环境的中级系统管理员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 VMware vSphere 和 vCenter Server 的架构和组件。
• 安装、配置和管理 VMware ESXi 和 vCenter Server。
• 实施高级网络和存储配置。
• 创建、管理和迁移虚拟机。
• 确保虚拟化环境中的高可用性和灾难恢复。
• 自动执行 vSphere 任务并管理生命周期和升级。
• 排查常见问题并应用最佳实践。

在这个由讲师指导的中关村现场培训中，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。

本课程由讲师指导，提供中关村的线上或线下培训，旨在帮助技术人员获得对可用云解决方案的实践理解，掌握在云端处理数据所需的数据分析流程，并通过实践应用 Power BI 等工具进行数据分析。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装和配置 Power BI。
• 评估 Azure 等云提供商提供的各种数据解决方案。
• 理解用于存储、管理和访问大数据的不同结构、建模方法和数据仓库设计。
• 应用工具和技术清理数据，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。

这种以讲师为主导的 中关村（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中关村现场培训（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 中关村 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。

这种以讲师为主导的中关村现场现场培训面向希望使用Boomi为基于云的解决方案构建，管理和部署集成平台的集成开发人员，系统管理员和系统集成商。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境以开始构建与 Boomi 的集成。
• 了解 Boomi AtomSphere 的功能、架构和核心概念。
• 了解如何使用 Boomi 设计、构建和部署集成流程。
• 使用 Boomi 的仪表板和报告选项来监控应用程式。
• 管理 Atom、Molecule 和 Atom Cloud 的配置和部署。
• 使用 Boomi 实现 Web Service 和 API 集成和管理。

受众

本课程面向具备算法基础并熟悉至少一种编程/脚本语言的软件工程师/计算机科学家，但无云计算经验者。

此讲师指导的现场培训在 中关村（在线或现场）进行，面向希望使用 Citrix Hypervisor 跨桌面、伺服器和云部署、管理和优化数据中心虚拟化的系统管理员或IT管理员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Citrix Hypervisor 设置必要的环境以开始管理桌面、伺服器和云虚拟化。
• 利用 Citrix Hypervisor 的全部功能和架构简化虚拟化管理和操作。
• 使用 XenCenter 和 CLI 命令配置和管理 Citrix Hypervisor 环境。
• 了解如何安装、配置和管理虚拟机、GPU 和存储库。
• 通过实施高可用性和 Workload Balancing 来优化 Citrix Hypervisor 个池的整体性能。

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。

本课程为讲师指导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望深入了解云解决方案、云端数据处理流程，并通过实践应用Power BI等工具分析数据的技术人员。

培训结束后，学员将能够：

• 安装和配置Power BI。
• 评估Azure等云提供商提供的各种数据解决方案。
• 了解用于存储、管理和访问大数据的结构、建模方法和数据仓库设计。
• 应用工具和技术清理数据以准备分析。
• 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）提供云计算的基础知识，使其能够更好地理解云计算的核心概念、优势及实际应用，从而做出更明智的决策，并有效参与云迁移项目。课程重点在于消除云术语的复杂性，比较云与本地基础设施，理解服务模型，并认识云计算对组织中各角色的影响。

课程结束时，学员将能够：

• 理解云计算的关键定义和术语
• 识别不同的云服务模型（IaaS、PaaS、SaaS）
• 区分云部署模型（公有云、私有云、混合云、多云）
• 比较本地与云基础设施
• 理解云的优势：可扩展性、敏捷性、可用性和成本效益
• 认识常见的云平台（AWS、Azure、GCP）及其服务
• 理解云责任：共享责任模型和基于角色的访问控制
• 掌握云计算对软件测试、部署和监控的影响
• 有效参与云采用和迁移项目
• 了解云安全基础知识、合规性和治理原则

此讲师指导的现场培训在 中关村（在线或现场）面向系统管理员 DevOps 和希望使用 CloudForms 在集中式介面中管理虚拟基础架构的开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在不同的虚拟机和云平台（OpenStack、OpenShift 和 VMware）上安装和配置 CloudForms。
• 创建用于监控多个集群的集中式管理介面。
• 增强整个基础架构的安全控制和配置策略。
• 将分散式虚拟基础架构转变为统一的混合环境。
• 通过自动化编排和工作流来优化工作负载性能和效率。

这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望采用云基础设施和服务最佳实践的IT架构师和IT顾问。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 利用云基础设施和服务进行业务实施。
• 根据 Cloud Security Alliance 标准应用高级云安全性。
• 使用SOA和 PaaS 协同作用将旧系统迁移到云中。
• 为异步云服务自动按需预置资源。

• 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

本次由讲师指导的培训在中关村（线上或线下）面向希望记录、管理、监控和处理组织在云中的财务资产的云管理员、云架构师、技术负责人和财务分析师。

培训结束后，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。

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。

本课程为讲师主导的培训，在中关村（线上或线下）进行，面向希望使用MinIO存储对象和非结构化数据的云工程师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 使用MinIO客户端替代Unix命令。
• 使用MinIO构建用于机器学习、分析等的高性能基础设施。
• 在Kubernetes上部署MinIO，以实现编排部署和扩展。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用开源平台从VMWare迁移的中级虚拟化管理员。

课程结束后，学员将能够：

• 安装和配置KVM、oVirt和Proxmox VE。
• 从VMWare迁移虚拟工作负载。
• 实施高可用性和灾难恢复。
• 优化开源虚拟化环境中的性能。

此 中关村 的讲师指导式现场培训（在线或现场）面向希望通过 VMware PKS（以前称为 Pivotal Container Service）安装、配置、监控和管理基于 Kubernetes 的环境的系统管理员和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装 VMware PKS 元件和工具。
• 使用BOSH和 Pivotal Ops Manager 进行部署。
• 将 PKS 与 VMware Harbor 功能整合。
• 使用 VMware 工具管理和监控基础设施和应用程式。

此讲师指导式现场培训在 中关村（在线或现场）面向 DevOps 希望使用 VMware Tanzu 在 VSphere 环境中构建、部署和编排云原生应用程式的工程师和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境以开始使用 VMWare Tanzu 管理 Kubernetes 集群。
• 了解使用 VMWare 产品群组集中管理集群和应用程式的基础知识。
• 使用 VMWare Tanzu Kubernetes Grid 服务构建、运行、部署和编排容器化应用程式。
• 了解如何在 VSphere 中管理和监控 VMware Tanzu 元件的生命周期。

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