Estudos de caso Amazon SWF
RightScale
A RightScale utiliza o Amazon SWF para orientar suas ofertas de automação de infraestrutura. De acordo com Thorsten von Eicken, CTO da RightScale, “Utilizando o Amazon SWF podemos reduzir o tempo de lançamento dos nossos recursos de automação de infraestrutura de nível mais elevado. Podemos focar em nosso valor agregado sem ter que nos preocupar com os desafios que estão associados com a implementação de um mecanismo de fluxo de trabalho distribuído. No final das contas, podemos enviar novos recursos mais rápido e não precisamos nos preocupar com a manutenção desse mecanismo."
A RightScale utiliza o Amazon SWF para orientar suas ofertas de automação de infraestrutura. De acordo com Thorsten von Eicken, CTO da RightScale, “Utilizando o Amazon SWF podemos reduzir o tempo de lançamento dos nossos recursos de automação de infraestrutura de nível mais elevado. Podemos focar em nosso valor agregado sem ter que nos preocupar com os desafios que estão associados com a implementação de um mecanismo de fluxo de trabalho distribuído. No final das contas, podemos enviar novos recursos mais rápido e não precisamos nos preocupar com a manutenção desse mecanismo."
Sage Bionetworks
Para estimular a colaboração entre os pesquisadores, a Sage Bionetworks desenvolveu um ambiente on-line chamado de Synapse. O Synapse hospeda conjuntos de dados clínicos e genômicos, e fornece aos pesquisadores uma plataforma para análises colaborativas. Michael Kellen, Diretor de tecnologia da Sage Bionetworks comenta, “O Amazon SWF nos permitiu decompor de modo rápido pipelines de análise, de maneira ordenada, separando a lógica de transição do estado das atividades realizadas em cada etapa das pipelines. Isso permitiu que os engenheiros de software trabalhassem na lógica de transição de estado e que os nossos cientistas implementassem atividades, isso tudo ao mesmo tempo." Saiba mais.
Para estimular a colaboração entre os pesquisadores, a Sage Bionetworks desenvolveu um ambiente on-line chamado de Synapse. O Synapse hospeda conjuntos de dados clínicos e genômicos, e fornece aos pesquisadores uma plataforma para análises colaborativas. Michael Kellen, Diretor de tecnologia da Sage Bionetworks comenta, “O Amazon SWF nos permitiu decompor de modo rápido pipelines de análise, de maneira ordenada, separando a lógica de transição do estado das atividades realizadas em cada etapa das pipelines. Isso permitiu que os engenheiros de software trabalhassem na lógica de transição de estado e que os nossos cientistas implementassem atividades, isso tudo ao mesmo tempo." Saiba mais.
NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)
O JPL utiliza o Amazon SWF como parte integral de várias missões, incluindo a Mars Exploration Rover (MER) e Carbon in the Arctic Reservoir Vulnerability Experiment (CARVE). Ao disponibilizar a orquestração na nuvem, o Amazon SWF oferece ao JPL a capacidade de alavancar recursos dentro e fora de seu ambiente e distribuir automaticamente a execução do aplicativo na nuvem pública, permitindo que seus aplicativos sejam dinamicamente adaptados e executados de maneira realmente distribuída. Os engenheiros do JPL utilizam o processamento de dados de imagens de Marte do Amazon SWF para operações táticas. Eles ganharam visibilidade e controle sem precedentes na execução distribuída de suas pipelines. Para maiores informações, leia o estudo de caso.
O JPL utiliza o Amazon SWF como parte integral de várias missões, incluindo a Mars Exploration Rover (MER) e Carbon in the Arctic Reservoir Vulnerability Experiment (CARVE). Ao disponibilizar a orquestração na nuvem, o Amazon SWF oferece ao JPL a capacidade de alavancar recursos dentro e fora de seu ambiente e distribuir automaticamente a execução do aplicativo na nuvem pública, permitindo que seus aplicativos sejam dinamicamente adaptados e executados de maneira realmente distribuída. Os engenheiros do JPL utilizam o processamento de dados de imagens de Marte do Amazon SWF para operações táticas. Eles ganharam visibilidade e controle sem precedentes na execução distribuída de suas pipelines. Para maiores informações, leia o estudo de caso.
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