车辆传感器数据/遥测AWS存储/流媒体架构设置

解决方法包含以下几个步骤：

1. 车辆传感器数据采集：根据车辆传感器类型的不同，使用相应的传感器采集数据，并将数据转换为可处理的格式，例如JSON或CSV。

2. 遥测AWS存储：使用AWS提供的服务，如Amazon S3（简单存储服务）或Amazon DynamoDB（NoSQL数据库），将车辆传感器数据存储在云端。以下是使用Python和boto3库将数据上传到Amazon S3的代码示例：

import boto3

# 创建S3客户端
s3 = boto3.client('s3')

# 上传文件到S3存储桶
def upload_file_to_s3(bucket_name, file_path, object_name):
    s3.upload_file(file_path, bucket_name, object_name)

# 示例调用
bucket_name = 'your-bucket-name'
file_path = 'path/to/your/file'
object_name = 'object-name'

upload_file_to_s3(bucket_name, file_path, object_name)

3. 流媒体架构设置：使用AWS提供的流媒体服务，如Amazon Kinesis（实时数据流处理）、Amazon CloudFront（内容分发网络）和Amazon Elastic Transcoder（媒体转码），搭建流媒体架构。以下是使用Python和boto3库创建Kinesis数据流的代码示例：

import boto3

# 创建Kinesis客户端
kinesis = boto3.client('kinesis')

# 创建Kinesis数据流
def create_kinesis_stream(stream_name, shard_count):
    response = kinesis.create_stream(
        StreamName=stream_name,
        ShardCount=shard_count
    )
    return response

# 示例调用
stream_name = 'your-stream-name'
shard_count = 1

response = create_kinesis_stream(stream_name, shard_count)

以上是车辆传感器数据/遥测AWS存储/流媒体架构设置的解决方法，包含了上传数据到Amazon S3和创建Kinesis数据流的代码示例。根据具体需求和使用的AWS服务，可能还需要进行其他设置和配置。