一文读懂自动驾驶数据闭环

使用 AWS Outposts （运行本地 AWS 基础设施和服务）从车队中提取数据以进行本地数据处理。

使用 AWS IoT Core （将 IoT 设备连接到 AWS 云，而无需配置或管理服务器）和 Amazon Kinesis Data Firehose （将流数据加载到数据湖、数据存储和分析服务中）实时提取车辆T-box数据，该服务可以捕获和转换流数据并将其传输给 Amazon S3（AWS全球数据存储服务）、Amazon Redshift（用标准 SQL 在数据仓库、运营数据库和数据湖中查询和合并 EB 级结构化和半结构化数据）、Amazon Elasticsearch Service（部署、保护和运行 Elasticsearch，是一种在 Apache Lucene 上构建的开源 RESTful 分布式搜索和分析引擎）、通用 HTTP 终端节点和服务提供商（如 Datadog、New Relic、MongoDB 和 Splunk），这里Amazon Kinesis 提供的功能Data Analytics， 可通过 SQL 或 Apache Flink （开源的统一流处理和批处理框架，其核心是分布流处理数据引擎）的实时处理数据流。

删除和转换低质量数据。

使用 Apache Airflow （开源工作流管理工具）安排提取、转换和加载 (ETL) 作业。

基于 GPS 位置和时间戳，附加天气条件来丰富数据。

使用 ASAM OpenSCENARIO （一种驾驶和交通模拟器的动态内容文件格式）提取元数据，并存储在Amazon DynamoDB （NoSQL 数据库服务）和 Amazon Elasticsearch Service中。

在 Amazon Neptune （图形数据库服务，用于构建查询以有效地导航高度互连数据集）存储数据序列，并且使用 AWS Glue Data Catalog（管理ETL服务的AWS Glue提供数据目录功能）对数据建立目录。

处理驾驶数据并深度验证信号。

使用 Amazon SageMaker Ground Truth （构建训练数据集的标记工具用于机器学习，包括 3D 点云、视频、图像和文本）执行自动数据标记，而Amazon SageMaker 整合ML功能集，提供基于 Web 的统一可视化界面，帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的机器学习 (ML) 模型。

AWS AppSync 通过处理与 AWS DynamoDB、AWS Lambda（事件驱动、自动管理代码运行资源的计算服务平台） 等数据源之间连接任务来简化数据查询/操作GraphQL API 的开发，在此使用是为特定场景提供搜索功能。