资源和常见问题

答：该解决方案适用于希望从智能电表数据中获得见解的公用事业公司和其他组织。这些数据来自仪表数据管理 (MDM) 或类似系统。见解包括异常能源使用情况、能源使用预测和电表停电详情。

答：该解决方案旨在帮助电力和公用事业行业中寻求MDMS（电表数据管理解决方案）替代方案的客户。传统的 MDMS 系统已经问世超过 15 年，其中大多数仅围绕计费功能提供价值主张。该公用事业仪表分析平台解决方案可以帮助客户深入了解电表数据的价值，并创建更多增值方案。

答：目标用户包括：

1) 提供电力生产、智能运营和全面电力管理的能源集团。他们可能会寻求可靠的解决方案，为其发电设备提供数据收集、摄取、转换、分析、预测和持久存储功能。他们通常关心业务灵活性和优化成本，以支持分布式能源系统的建设。

2) 智能电表制造商，他们提供直接连接住宅、楼宇和工厂的设备，并为电力销售商和物业管理公司收集用电数据和运营数据。为了提高产品的核心价值和市场份额，他们可能更追求可靠的能力，而不是准确的账单。

答：从边缘收集的数据将通过 ETL 流程（提取、转换、加载）。生成的干净数据将进一步用于数据查询分析和机器学习建模。该解决方案通过 RESTful API 调用为不同的客户使用场景提供功能。

答：您可以将此解决方案用作主要 IT/OT 平台，用于创新应用程序开发和迭代。

答：该解决方案包括 Amazon Glue、Amazon SageMaker、Amazon RedShift、Amazon S3、Amazon Step Functions、Amazon Lambda、Amazon API Gateway 等。

在这些服务中，主要成本来自 Glue（用于数据 ETL）和 SageMaker（用于模型训练部署）。根据标准定价模型：

• Amazon Glue 对 ETL 任务中的数据处理单元（DPU）数量（3.021 元/DPU-小时）按小时计费。

• Amazon SageMaker 按运行 SageMaker 实例计费（实例类型：m5.xlarge，1.898 元/小时）。

有关生产环境中的实际成本，请咨询我们的销售团队。

问：此解决文案仅支持亚马逊云科技中国（北京）区域和亚马逊云科技中国（宁夏）区域。

答：这是一个一键式解决方案，您可以直接将其部署到账户中进行测试或演示。

要用于生产环境，您需要具备基本的 Python 技能（例如 Numpy/Pandas），以便将实际原始数据纳入 Amazon Glue ETL 流程，能够与 RESTful API 集成，并具有进行超参数调整的机器学习知识（例如 DeepAR）。如果您不具备所需的技术能力，则可以随时让亚马逊云科技合作伙伴或亚马逊云科技专业团队为您完成工作。如需了解更多详情，请联系销售部。

答：该解决方案中目前的原始数据集和业务数据架构是开源数据集。

要在生产系统中使用该解决方案，您需要考虑：

1) 如果您的实际业务架构可以重复使用（与当前的默认架构相匹配），则只需在 Amazon Glue 中修改相应的 ETL 任务即可。如果实际业务架构不同，则需要修改 Amazon Glue 中的所有 ETL 流程，包括数据分区和聚合，以及 API 网关后端逻辑和 SageMaker 训练流程。

2) 如果您的生产系统使用不同的数据架构，则需要在 Amazon Glue 中为 ETL 调整数据架构。建议保留后端业务数据的固定架构，确保在通过 ELT 处理不同类型的前端数据后可以重复使用该架构，从而最大限度地减少后端集成工作（例如在 API Gateway 和 SageMaker 中进行更改）。可以通过合作伙伴、联合开发等方式实现不同前端数据格式的适配。请联系我们的销售团队了解更多详情。

3) 上传到 S3 的数据格式目前支持 JSON、CSV、Parquet、ORC、Avro 和 Grok。

答：这是一个一键式解决方案，您可以直接将其部署到账户中进行测试或演示。

要用于生产环境，您需要具备基本的 Python 技能（例如 Numpy/Pandas），以便将实际原始数据纳入 Amazon Glue ETL 流程，能够与 RESTful API 集成，并具有进行超参数调整的机器学习知识（例如 DeepAR）。如果您不具备所需的技术能力，则可以随时让亚马逊云科技合作伙伴或亚马逊云科技专业团队为您完成工作。有关详细信息，请咨询亚马逊云科技销售团队。

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