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预测分析
一级方程式集团使用 Amazon SageMaker 来优化赛车服务

了解一级方程式如何使用 Amazon SageMaker 和其他 AWS 产品来优化赛车决策，改善车迷体验。

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开始转型

一级方程式集团正在将其大部分基础设施从本地数据中心迁移到 AWS，并在 AWS 机器学习服务（包括 Amazon SageMaker）上实现标准化。

通过机器学习优化赛车服务

一级方程式的数据科学家正在使用过去 65 年来收集的各个汽车历史赛车数据培训深度学习模型进行赛车预测并帮助团队优化赛中决策。这些模型可以预测团队何时应该检修车辆，确定更换轮胎的最佳时机，并评估驾驶员的表现。

车迷如临赛道

一级方程式使用 AWS 数据流、分析和媒体服务，为超过 5 亿车迷提供有关驾驶员决策和车辆性能的见解。

面向未来

由于一级方程式在 AWS 的可扩展环境中运行其高性能计算工作负载，该企业可以在 F1 赛车体验、车辆设计等方面进行创新，而无需担心容量问题。
机器学习
GE Healthcare 使用 AWS 上的机器学习帮助更快地检测关键病情

了解 GE Healthcare 如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型，以帮助放射科医师确定世界各地人们面临的健康问题。
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致力于改善生活

GE Healthcare 发现有望通过帮助放射科医师快速确定关键病情来改善患者的治疗效果*。

*相关 510(k) 申请正在等待美国食品药品监督管理局的处理。尚未在美国销售。

使用机器学习提供更好的护理服务

GE Healthcare 使用 AWS 和 Amazon SageMaker 摄取数据、合规地存储数据、在团队之间安排管理工作以及构建机器学习算法。

更好、更快的模型

GE Healthcare 将训练机器学习模型的时间从几天缩短到了几个小时，从而使其能够更快地部署模型并不断改善患者护理服务。
IOT
借助 AWS，iRobot 在智能家居领域实现了机器人的使用

了解 iRobot 如何使用无服务器技术大规模处理消费类 IoT。
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iRobot Roomba 900 完成清洁

Roomba 900 系列可完成家庭清洁任务，并返回底座进行充电。

数据处理

iRobot 可处理家庭地图，计算清洁过的总建筑面积和清洁任务的状态代码，并将元数据发布到 AWS IoT。

可用数据流

iRobot 使用 AWS IoT 规则将消息放入 Amazon Kinesis 流中。iRobot 可以通过 Kinesis 理清洁任务数据。 Kinesis 可让多个团队接收数据流。

数据存储和分析

AWS Lambda 接收清洁任务元数据并将格式解析为 Amazon DynamoDB。Amazon Kinesis 可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。

数据关联

清洁任务存储在 Amazon DynamoDB 中，并链接到特定的机器人和用户。

用户通知

用户会收到提醒，通知他们 Roomba 900 系列成功完成了清洁任务。
游戏
Epic Games 使用 AWS 为全球游戏 Fortnite 提供支持

了解 Epic Games 如何使用 AWS 将 Fortnite 提供给全球两亿多玩家。

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在云上构建基础

Epic Games 自 2012 年起一直使用 AWS，如今一切运营都在 AWS 云上进行，运行其全球游戏服务器队列、后端平台系统、数据库、网站、分析管道，并在 AWS 上处理系统。

一夜成名

2017 年，Epic Games 发布了 Fortnite，这款跨平台的多玩家游戏一夜成名。在第一年，Fortnite 的用户群增长了 100 多倍，拥有全球两亿玩家。

突破扩展极限

AWS 对于 Fortnite 的成功来说不可或缺。借助 AWS，Epic Games 举办了多场游戏内活动（数亿受邀用户前来参加，而无需担心容量），每分钟将 1.25 亿个事件传入其分析管道，并处理每月超过 5PB 的数据仓库增长。

提供最佳游戏体验

利用 AWS，Epic Games 在不断改善玩家体验，并不断提供新的刺激性游戏和游戏元素。该公司计划在将来扩展其对 AWS 服务的使用，其中包括机器学习和容器封装服务。
无服务器
Matson 在 AWS 上运营其全球运输和物流业务

了解 Matson 如何利用 AWS 推动创新和世界一流的客户服务，同时实现运营可靠性、安全性和基础设施成本节约。
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实时集装箱跟踪

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。

移动设备访问

所有移动设备都通过 Amazon API Gateway 访问 AWS。这为在 Matson 现有的虚拟私有云中访问资源提供了高度可用的边缘站点终端节点。

无服务器计算

AWS Lambda 函数使用微服务模式设计而成，并模拟了特定的基于海洋的业务环境，例如货件跟踪和船舶时间表。

数据库配置和存储

Amazon DynamoDB 管理通用配置以及用户反馈配置和移动设备发送的用户反馈通知。DynamoDB Streams 向 Matson 的客户服务团队提供实时通知。

数据监控和提醒

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。

端到端无服务器应用程序

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。
企业应用程序
BP 提高其关键业务型应用程序的效率以及成本敏捷性和速度

了解 BP 如何简化 SAP 应用程序套件并实现其现代化，改善用户体验，同时获得成本敏捷性并提升性能。
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管理关键业务型应用程序

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。

提高速度和成本敏捷性

为了提高速度并获得成本敏捷性，BP 使用 Amazon EC2 将这些核心业务型应用程序迁移到了云中。此外，该团队还构建了 EC2 X1 实例来扩大规模并为其实时分析提供支持。

提升性能

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%。

保护数据

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。