當資料用來作為定期連續測量時，它被稱為時間序列資訊。通過aws的獨特定位解決了基於時間序列的資訊處理帶來了規模化挑戰。
這種彈性是通過autoscaling組進行採集處理，amazon elastic mapreduce
定時作業的aws資料管道，系統間資料編排的aws資料管道，大規模資料分析的amazonredshift來實現的。關鍵架構要素包括用於訊息緩衝的sqs，它減少了頻繁aws資料管道排程，保持了整體解決方案的成本**和控制。
1. 遠端裝置，如電表，移動客戶端，廣告網路客戶端，工業儀表，衛星和環境測量工具感知著他們周圍的世界，並通過http（s）傳送取樣感測器資料作為資訊進行處理。
2. 傳送到amazon ****** queueservice佇列的資訊通過自擴充套件的amazonec2 進一步儲存到amazon dynamodb。dynamodb 中的表是乙個基於時間且面向星期的表結構。
3. 如果存在乙個乙個監督控制和資料採集（scada）的系統，可以從amazon dynamodb 建立取樣資料流來分別支援另外的雲計算或其他的現有系統。
4. 通過乙個定時的amazon elasticmapreduce作業來建立資料管道，可以同時計算密集的取樣處理並輸出取樣結果。
5. 資料管道將結果儲存到amazon redshift用於進一步的分析。
6. 資料管道將面向星期的歷史取樣資料表從amazondynamodb匯出到amazon ****** storage service(amazon s3)。
7. 資料管道將結果匯出為其他可接受的自定義格式。
8.amazon redshift作為選項來保留歷史取樣資料及計算結果。
9. 用內部或亞馬遜合作夥伴的商業智慧型解決方案，amazonredshift可以支援其他的大規模分析。
基於AWS雲服務的Web應用架構
高可用和可擴充套件的web應用是複雜而昂貴的。密集的高峰時段和流量模式的劇烈波動導致昂貴的硬體利用率低下。amazon 雲服務為web 應用提供高可靠的，可擴充套件的，安全的高效能基礎設施，同時保證了彈性，根據客戶的流量變化而實時調整規模進而降低了成本。1 amazon route 53 來處理使用...
基於AWS雲服務的Web應用架構
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基於AWS的檔案同步服務系統架構
鑑於web服務上的資源可以通過它們的url就能識別，採用無狀態的客戶端 伺服器架構，開發團隊就可以為部門間，為企業，或者直接用於消費者自由地建立應用完成檔案共享和同步。下圖描述了利用aws實現的可擴充套件性和成本效益的檔案共享和同步平台的核心架構。1.檔案同步服務端點是elastic load ba...