大部分制造企业的数字化和智能工厂转型道路并不是一帆风顺，在这个进程中他们都会面临着各种各样的问题。近些年云计算、物联网、大数据、人工智能等技术正在从各个方面改变我们的生活，同时这些技术也可以为制造企业的数字化转型扫清很多技术障碍，为智能工厂提供技术保障。本文将介绍 Amazon Web Services 如何利用这些技术为智能工厂提供解决方案并展示如何利用物理网技术将产线数据上云，如何利用边缘计算技术实时控制设备。 

在传统 Kubernetes 集群之上，工作节点就是最基本的计算单元。这些基本单元定义了各 Pod 所能使用的总容量以及集群的整体运行成本。在 EKS/Fargate 上使用的则是另外一套完全不同的资源模型。由于集群中不存在工作节点，因此 Pod 本身的大小将直接决定必要的底层容量。要有效使用 Fargate 服务，就必须要正确对 Pod 大小做出设置。

为了解决虚拟化中时钟的问题，常见的 Hypervisor 诸如 KVM 和 XEN 都提供了自己的计时系统 PVclock。而在 LINUX 内核中，则有一组驱动程序来提供一个通用接口，这个接口的实现可以是一条指令，也可以从特殊的内存位置或寄存器中读取，我们将这个接口称为 “时钟源” (clocksource)。系统中通常会有多个时钟源可供使用。