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1、AWS 的物联网架构
Amazon Web Services (AWS) 是一个安全的云服务平台，提供计算能力、数据库存储、内容交付以及其他功能来帮助实现业务扩展和增长。了解数以百万计的客户目前如何利用 AWS 云产品和解决方案来构建灵活性、可扩展性和可靠性更高的复杂应用程序。
AWS IOT 主要是解决 物联网 相关问题的， AWS IOT 的基本架构如下：
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AWS IOT 的架构主要 由三大部分组成，分别在边缘端和云端。
Edge ： things 数据产生的来源，也是经过数据分析后，你要执行的对象，所以 things 既是起源，也是终源。一般配置比较低，但是每天都会产生无穷的数据。具有非常小的处理能力和计算能力。
Cloud：必不可少的，具有强大的数据存储能力、数据分析能力和处理能力。
Intelligence：更偏向于目的，实现智能化。
主要包括，大数据分析，机器学习，巨大的数据库 redshift 等。通过对数据的分析，你能了解到你设备的状态，可以预测设备未来的状态（预测可能出现的问题）。
你可以在云端训练你的数据，优化你的模型，然后在将你优化后的模型适用到你的边缘端的设备。
这里所有的前提是，你的数据必须能够上传到云端。但是如果你的数据无法上传到云端呢，这个时候 Greengrass 就派上用场了。
2 在 边缘端（事物端）处理数据的价值
如果这个数据送不上来，怎么办呢？那有人可能说了，那数据为什么送不上来呢？现在科技那么发达，网络那么发达，怎么可能送不上来？当然这个有很多情况：
- 物理规律的限制 。有时候即便能够将数据上传上去，这个delay 也是不能承受的，比如在无人驾驶的场景，紧急刹车的时候，你要把数据上传到云端，让云端告诉你该不该刹车吗？哪怕这个 delay 很短，不过可能也就几十个 ms ，不过也行就这几十个 ms ，一起车祸就发生了。那还有人说了，随着科技的发展，这个 delay 会越来越小，但是光速是一定的，delay 再小也是存在的，这是由于物理规律 限制的。有的地方是有网络的，有的地方是没有网络的，有的地方有网络但是不稳定的，比如在军区，矿产，山区等信号不好的地方，那你不能说有网络的时候，我就work，没有网络的时候，我就不work，那这是不行的。
- 经济定律的限制。也就是 成本，钱的限制。IOT 往往在事物端的设备配置比较低，它产生的数据会有很多的噪音，这些噪音你要都送到云上的话，第一这会 cost 你的存储能力，第二在云端你要 处理这些数据，把噪音给剔除，这些都是需要花钱的。而且把所有的噪音都传上去，数据的 quality 就会变低，影响你的结果。
- 国家法律的限制。一个国家是有一些法律的，有一些数据是不允许你上传到网络上去的。比如军区的设备。
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3、 AWS Greengrass 设计初衷和解决的问题
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3、AWS Greengrass 的功能
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本地操作：提供了本地 Lambda 执行环境，可以在本地写你的程序，对你的时间，数据进行处理和执行，达到本地操作的功能。
本地触发器：利用本地的消息代理和 message bus ，每天都有无数的事件产生，无数的数据产生，这些都是通过 本地的消息代理来管理，分析，调度，最后对你的设备进行操作。
数据和状态同步：这不光是本地设备之间的同步（很快），还有云端和设备间的同步，这个同步方向可以是双向，也可以是单向，因为有些数据可以传到云端，有些数据是不能传到云端的。
通过设备影子 （Device Shadows）来实现设备间的同步。
安全性：不管是本地设备间的通信，还是本地设备和云端设备间的通信，都有一个相互的身份认证。Greengrass 来做的，用户不用care。
4、AWS Greengrass 的优势
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- 快速响应。本地有 lamada 执行环境。
- 离线操作。不管网络环境怎样，有无网络，稳定与否，只不过是有网络的时候，可以使用云端的功能，没有网络的时候，使用不了云端功能，但是不影响本地的执行。
- 简化设备编程。用 lamada的模式 ，可以用你熟悉的 IDE 来编写，测试之后，可以空降到你的设备上。可以在本地写 lamada 函数来去除你的噪音，压缩整合你的数据，
- 降低程序的成本。
- 安全性
5、AWS Greengrass 的目标用户
各行各业，需要本地进行实时操作的，本地进行执行的，本地进行离线操作的，网络connection 不稳定的，都可以用 greengrass来解决你的问题。
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6、AWS Greengrass 案例分析 （矿区的矿车）
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RioTinto 澳大利亚的一个采矿公司，有很多很大，很昂贵的设备，有的矿车有几层楼高，轮胎有1层楼高，这对路况的要求很高，糟糕的路况可能会对轮胎造成损坏，甚至可能造成翻车，这对于一个采矿公司的流程化作业造成的损失是很大的，有的设备对灰尘量要求很高，灰尘量很大的时候，对设备的磨损，损害很大 。矿区的 internet 是很不稳定的，时有时无。
矿区就把所有的遥感 传感器的数据 都送到 greengrass 上，进行分析处理，用lamada 处理，控制。比如 灰尘量很大的时候，启动清灰的程序。同时在有网络的时候，将路面的数据 传到云端，云端会根据数据进行训练，用更优化的模型进行训练。
用的功能：
1 、快速反应：本地lamada 快速执行，如果路况不好，灰尘量过高，会快速发出消息，快速响应，把机器停掉。
2、离线操作：internet 有时候在，有时候不在，在的时候把数据送到云端，不在的时候，本地就在操作。
3、programming : 利用 lamada 函数，在云端上编程，空降到你的设备，很简单，测试方便，因为云端和设备端都是 lamada的模式。
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