Amazon SWF – Fallstudien
RightScale
RightScale nutzt Amazon SWF für seine Infrastruktur-Automatisierungsangebote. Thorsten von Eicken ist CTO von RightScale und meint: „Durch die Nutzung von Amazon SWF können wir die Markteinführungszeit für unsere anspruchsvollen Infrastruktur-Automatisierungsfunktionen verkürzen. Wir können uns auf unseren Mehrwert konzentrieren, ohne uns Gedanken über die mit der Implementierung einer verteilten Workflow-Engine verbundenen Herausforderungen machen zu müssen. Als Ergebnis können wir neue Funktionen schneller anbieten und müssen uns dabei keine Gedanken um die Wartung der Engine machen.“
RightScale nutzt Amazon SWF für seine Infrastruktur-Automatisierungsangebote. Thorsten von Eicken ist CTO von RightScale und meint: „Durch die Nutzung von Amazon SWF können wir die Markteinführungszeit für unsere anspruchsvollen Infrastruktur-Automatisierungsfunktionen verkürzen. Wir können uns auf unseren Mehrwert konzentrieren, ohne uns Gedanken über die mit der Implementierung einer verteilten Workflow-Engine verbundenen Herausforderungen machen zu müssen. Als Ergebnis können wir neue Funktionen schneller anbieten und müssen uns dabei keine Gedanken um die Wartung der Engine machen.“
Sage Bionetworks
Sage Bionetworks erstellte zur Förderung der Zusammenarbeit der Wissenschaftler eine Online-Umgebung namens Synapse. Synapse hostet klinisch-genomische Datensätze und bietet den Forschern eine Plattform zur gemeinsamen Analyse. Michael Kellen ist Director of Technology bei Sage Bionetworks und erklärt: „Mit Amazon SWF können wir Analyse-Pipelines schnell und geordnet zerlegen. Dazu trennen wir die Zustandsübergangslogik von den tatsächlichen Aktivitäten in jedem Schritt der Pipeline. So können Software Engineers an der Zustandsübergangslogik arbeiten, während unsere Wissenschaftler gleichzeitig aktiv sind.“ Weitere Informationen.
Sage Bionetworks erstellte zur Förderung der Zusammenarbeit der Wissenschaftler eine Online-Umgebung namens Synapse. Synapse hostet klinisch-genomische Datensätze und bietet den Forschern eine Plattform zur gemeinsamen Analyse. Michael Kellen ist Director of Technology bei Sage Bionetworks und erklärt: „Mit Amazon SWF können wir Analyse-Pipelines schnell und geordnet zerlegen. Dazu trennen wir die Zustandsübergangslogik von den tatsächlichen Aktivitäten in jedem Schritt der Pipeline. So können Software Engineers an der Zustandsübergangslogik arbeiten, während unsere Wissenschaftler gleichzeitig aktiv sind.“ Weitere Informationen.
NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)
JPL nutzt Amazon SWF als wichtigen Baustein für verschiedene Missionen, u. a. für den Mars Exploration Rover (MER) und für das Carbon in the Arctic Reservoir Vulnerability Experiment (CARVE). Durch die in der Cloud verfügbare Orchestrierung bietet Amazon SWF JPL die Möglichkeit zur Ressourcennutzung innerhalb und außerhalb seiner Umgebung und zur nahtlosen Verteilung von Anwendungsausführungen in der öffentlichen Cloud. So können die Anwendungen dynamisch skaliert werden und in einer wirklich verteilten Weise ausgeführt werden. Die JPL-Ingenieure verarbeiten mithilfe von Amazon SWF Bilder vom Mars für taktische Operationen. Sie haben dadurch eine unvergleichliche Kontrolle und Sichtbarkeit in Bezug auf die verteilten Ausführungen ihrer Pipelines. Weitere Informationen erhalten Sie in der Fallstudie.
JPL nutzt Amazon SWF als wichtigen Baustein für verschiedene Missionen, u. a. für den Mars Exploration Rover (MER) und für das Carbon in the Arctic Reservoir Vulnerability Experiment (CARVE). Durch die in der Cloud verfügbare Orchestrierung bietet Amazon SWF JPL die Möglichkeit zur Ressourcennutzung innerhalb und außerhalb seiner Umgebung und zur nahtlosen Verteilung von Anwendungsausführungen in der öffentlichen Cloud. So können die Anwendungen dynamisch skaliert werden und in einer wirklich verteilten Weise ausgeführt werden. Die JPL-Ingenieure verarbeiten mithilfe von Amazon SWF Bilder vom Mars für taktische Operationen. Sie haben dadurch eine unvergleichliche Kontrolle und Sichtbarkeit in Bezug auf die verteilten Ausführungen ihrer Pipelines. Weitere Informationen erhalten Sie in der Fallstudie.
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