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Amazon SageMaker
Amazon Comprehend
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Intuit 将一切都迁移到了 AWS 上,并使用广泛的 AWS 服务来提供处理高度季节性流量模式所需的弹性。自 2013 年以来,Intuit 已将其基础设施、应用程序、数据和机器学习功能全部移至 AWS。
Intuit 探索机器学习,因为它试图使艰巨的任务(例如报税)变得简单,甚至令客户满意。
利用 Amazon SageMaker,Intuit 减少了部署机器学习模型所需的成本和时间。数据科学家现在可以创建一个模型并将其扩展到众多服务器上,过去需要六个月的时间,现在只需一周。
通过授权数据科学家,Intuit 不断开发和增强产品来履行使命:促进全球客户繁荣昌盛。
立体摄像机每秒收集 30 次有关场上球员的数据,而多普勒雷达系统每秒收集 2000 次有关球的数据。
MLB Statcast 提供比赛结果的详细分析,包括出球速度、球员反应时间和最快跑步速度。
Matson 构建了一款旗舰版移动应用程序,用于跟踪全球集装箱,以便客户对其货件进行实时跟踪。该应用程序中的其他重要功能包括:交互式船舶时间表搜索、基于位置的港口地图查找和实时大门摄像头上传数据。
Matson 的客户依靠准确的最新集装箱跟踪和船舶状态信息。通过使用 Amazon CloudWatch、Amazon SNS、Amazon SES、AWS Lambda 和 CloudWatch Logs,实现了对系统事件的监控和提醒。
Matson 现在可以为客户提供端到端无服务器应用程序,从而帮助跟踪他们的货件,且无需维护基础设施。
Roomba 900 系列完成家庭清洁任务,并返回底座进行充电。
AWS Lambda 接收清洁任务元数据并将格式解析为 Amazon DynamoDB。Amazon Kinesis 批量处理任务数据并将其存储在 Amazon S3 中。Amazon S3 可用作进行分析的 iRobot 数据湖,所有消息数据都可在这里进行压缩和存储。数据存储在 Amazon S3 中后,iRobot 就会使用 AWS Analytics 工具集。Amazon Athena 可让 iRobot 在数据中探索和发现模式,而无需一直运行计算资源。
用户会收到通知他们 Roomba 900 系列成功完成清洁任务的提醒。
BP 的 IT 团队管理着全球数千名员工在供应链、采购和财务等领域使用的 SAP 应用程序。
该团队现在可以在数小时而不是数周或数月内按需构建系统。BP 正在全面提升性能,其中润滑油 ERP 系统的速度提高了 40%。
在云迁移过程中,BP 使用 AWS Config、AWS Identity and Access Management (IAM)、Amazon CloudWatch 和 AWS Trusted Advisor 重新设定了安全标准。这些新标准帮助 BP 开发了一个运营其 IT 团队的安全框架。
美国东部
弗吉尼亚北部 (6 个)、俄亥俄 (3 个)
美国西部
加利福尼亚北部 (3 个)、俄勒冈 (3 个)
亚太地区
孟买 (2 个)、首尔 (2 个)、新加坡 (3 个)、悉尼 (3 个)、东京 (4 个)、大阪当地 (1 个)
加拿大
中部 (2 个)
中国
北京(2 个)、宁夏(3 个)
欧洲
法兰克福 (3 个)、爱尔兰 (3 个)、伦敦 (3 个)、巴黎 (3 个)
南美洲
圣保罗 (3 个)
AWS GovCloud(美国西部)(3)
巴林
中国香港特别行政区
瑞典
AWS GovCloud (美国东部)