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大金马来西亚在 AWS 云上部署机器学习功能

大金马来西亚是这家日本空调制造巨头的一部分,在使用亚马逊网络服务 (AWS) 对后端进行早期改进后,其目标是机器学习功能以改善客户体验。

大金的平台开发和业务改进高级经理 Teoh Kuang Yee 在 AWS Innovate 活动中表示,他们正在使用 AWS IoT 服务来利用来自空调的数据,并为他们的业务和消费者创造价值。

该公司正在探索使用 Amazon SageMaker 进行机器学习,并通过托管集群平台服务 Amazon Elastic MapReduce (EMR) 进行数据分析德国主机,以改善整体客户体验并制作质量更好、效率更高的用户友好型产品。

Teoh 补充说,当他们的团队对客户反馈的远程控制响应不佳以及可以将虚拟助手与现有 Wi-Fi 产品集成的资源有限感到非常失望时,他们做出了这个决定。

大金希望从传统服务器切换到新的物联网解决方案,该解决方案可以从小规模开始,快速扩展并具有快速响应,从而利用无服务器计算平台 AWS Lambda。

通过 AWS 责任共担模型,Daikin 结合了 AWS Lambda 和 Amazon Cognito,使其能够专注于核心功能和资源配置。

Teoh 表示,与传统硬件不同,物联网解决方案帮助大金轻松创新了新的“智能”产品和服务。

“我们可以为客户提供更多增值服务,速度比以前快 10 倍,”他说。

去大金应用

借助 AWS,Daikin 构建了一个移动应用程序,该应用程序最初只是作为一种远程控制功能,后来涵盖了客户旅程的各个方面。

该应用程序 – Go Daikin – 是一个营销模块,可帮助客户在售前介绍他们的产品、促销或优惠以及售后服务英国主机,如维护预订、能源使用监测和控制、远程访问的智能控制模块、与语音助手的集成和更多。

它还包括一个热负荷计算器,以帮助客户确定尺寸和产品选择。

“与 AWS IoT 核心连接的产品为客户从任何地方监控和控制产品提供了便利,”他说。

无服务器计算

在运营方面,Teoh 表示他们专注于为面向客户的服务“完全无服务器”的理念,而 AWS 云允许无缝自动扩展,以及“无忧”的操作系统安全和维护。

他们实施了一个架构,其中包含 AWS Lambda、用于静态数据的 Amazon DynamoDB、用于增强安全性的 AWS IoT 设备防御器、AWS IoT 设备管理、用于用户身份验证和访问控制的 Amazon Cognito 等服务,用于实时数据分析和所有其他计算需要。

在对新代码进行全面测试后,Daikin 还使用 CloudFormation 来部署和更新生产云。

“这限制了开发人员对生产云的直接访问,并消除了发生事故的机会,”他补充道。

此外,该公司还能够使用现有工具和代码快速构建供内部营销人员法国主机使用的内容管理系统,将输出自动存储​​在 Amazon S3 中,以获得更好的客户体验,Teoh 说。