從亞馬遜的各種服務(wù)（如SDynamoDB等）中獲取所需的原始數(shù)據(jù)。

利用AWS的大數(shù)據(jù)處理工具（如EMR，Redshift等）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和聚合，于后續(xù)的分析和建模。

使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如Amazon SageMaker）構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，定期更新模型以適市場(chǎng)的變化。

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析的結(jié)果，實(shí)時(shí)推送預(yù)警信息給相關(guān)人員或系統(tǒng)，及時(shí)采取對(duì)措施。

利用好耶?dāng)?shù)據(jù)提供豐富的科學(xué)計(jì)算庫和優(yōu)化算法，幫助開發(fā)者快速構(gòu)建和測(cè)試量子計(jì)算用。通過Amazon Braket進(jìn)行量子計(jì)算模擬和原型驗(yàn)證。

通過收集和分析環(huán)境溫度、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)和優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的冷卻效率。這充分利用好耶的數(shù)據(jù)處理和分析能力，以及AWS的IoT和AI服務(wù)。