這裡總結一下，前幾篇文章我們講了這個案子起源，以及我們有哪些資源，MLOps ROS的基礎知識，與我們的系統架構，地端與雲端的串連等。

這邊將重點再次逐一列出：

• ROS系統的介紹 and DevOps會用到的相關工具。
• FRC與機器人類型的介紹。比如我們的POC算是自主移動機器人(AMRs)與混合型機器人Hybrids的整合體。
• MLOps在我們Digital-Twin Cloud Computing Integration System的架構介紹。
• 中介負責傳遞溝通的MQTT的架設過程。暫時棄用Greengrass，但之後仍可能回頭使用其方便的地方。
• Jenkins串聯CI/CD的過程，搭配ArgoCD串聯kubernetes and git。
• DynamoDB(NoSQL)資料庫的建置與ROS topic欄位的設定。
• Web端的資料傳遞與呈現。使用mqtt.js與WebRTC(peer.js)。

接下來我們要講虛擬環境(unity)的建置以及搭配雲端環境的ML模擬運算。

而為了讓運算能即使的反饋，雲端的機器擴展與系統串連，要以微服務(microservice)的方式佈建，這個時候Kubernetes的搭配使用就格外重要，如何透過K8S在每次服務啟動時自動加載greengrass(mqtt)憑證設定，讓雲端與地端、雲端與虛擬環境的機器，全自動佈建。

所以之後章節將"可能"包含:

• [虛實整合]GPU運算的設計與AWS support
• [虛實整合]Unity裡的虛擬小車
• [虛實整合]Unity裡的小車產出格式與溝通
• [虛實整合]前端介面讀取的檔案格式與顯示
• [虛實整合]前端與Unity的溝通
• [虛實整合]FRC組合鍵的設計
• [虛實整合]Network table與ROS訊息間的轉換
• [虛實整合]實體FRC的回饋資料