Amazon EFS 客户

Amazon Elastic File System 提供了一个简单的设置即用式无服务器弹性文件系统,用于 AWS 计算服务。Amazon EFS 无服务器,使您能够构建和运行应用程序,而不必担心基础设施的管理和预置。该系统专为绝大多数文件工作负载而设计。Amazon EFS 非常适合机器学习、Web 服务和内容管理以及介于两者之间的所有应用。了解客户如何通过 Amazon EFS 影响他们的业务。

客户视频

Discover Financial Services 结合 Amazon EFS
Discover 使用 AWS 加快分析和生成洞察的时间
T-Mobile 借助 Amazon EFS 改进客户体验
T-Mobile 借助 AWS 改进客户体验,降低 Kubernetes 存储的成本
Spokeo 使用 Amazon EFS 进行扩展
Spokeo 使用 Amazon EFS 增强 Web 性能,降低成本并节省时间
BBC Red Button 结合 Amazon EFS
BBC 使用共享文件存储将 Red Button 应用程序迁移到 AWS Cloud
Creative Market 和 Amazon EFS
20,000 家 Creative Market 商店使用 AWS 和 Amazon EFS 将激情转化为机会
LoanLogics 开始向 AWS Cloud 全面迁移
LoanLogics 通过 AWS Storage Gateway 和 Amazon EFS 开始向 AWS Cloud 全面迁移
Asurion 使用 AWS Lambda 和 Amazon EFS 实现应用程序现代化
Acquia 借助使用 Amazon EFS 的容器实现应用程序现代化
Qube 将 Amazon EFS 用于容器和数据科学应用程序

案例研究

Discover 使用 AWS 存储解决方案进行数字化转型

Discover Financial Services 大力投资大数据和分析,因为其整个组织内部使用各种工具和平台。其内部数据科学工作台 Air9 是在 AWS 上构建的,能为数据科学家提供更轻松地协作的环境。通过从开源存储系统转换为 Amazon EFS,Discover Financial Services 的存储成本降低了 50%,简化了管理并提高了可扩展性。

强生公司使用 Amazon EFS 将其数据科学平台的分析时间缩短了 35%

强生公司数据科学平台用于分析基因组测序仪数据、全面基因组研究、医疗设备数据和免疫学研究。通过访问新的数据集,该公司可以更快地获得洞察,并将分析时间缩短了 35%。该公司使用 EFS 生命周期管理和 Amazon EFS One Zone 低成本存储级别将成本降低了 37%。

Ancestry 使用 Amazon EFS 加速基因组学数据洞察

Ancestry 是家族史和消费者基因组学领域的全球领导者。AncestryDNA 科学团队决定迁移到 Amazon Web Services (AWS),以利用云的可扩展性和灵活性。利用 Amazon EFS,Ancestry 推动多名科学家开展基因组学研究,自动扩大或缩减计算与存储资源,从而更快更轻松地引导新科学家入门。

客户评价

  • Asurion
  • Atlassian

    Asurion 是设备保险、保修和支持服务的领先提供商,其专家几乎可以维修、更换和解决任何消费者技术问题。Asurion 使用一系列 Amazon Web Services (AWS) 技术,在 AWS Lambda 上使用机器学习实时分析支持调用期间的客户体验,但在将这些通话录音存入 AWS Lambda /tmp 空间时遇到了困难。Asurion 使用 Amazon Elastic File System (Amazon EFS),扩展其在 AWS Lambda 中运行的机器学习功能的存储空间,从而解决了这个问题。现在,与维护实例和自动扩展相比,Asurion 的机器学习推理基础设施可随调用量灵活扩展,并且降低了运营开销。

    “我们确实需要使用 AWS Lambda 提高机器学习推理的灵活性,但由于这个流程需要大量数据,我们可能无法实现这一点。借助 Amazon EFS,我们可以轻松地为函数提供所需的所有存储空间。”

    Jeff Tougas,Asurion 高级首席软件工程师

  • 强生公司
  • 强生公司徽标

    强生公司的数据科学和商业专家合作,共同制定科学的医疗保健解决方案,包括医疗设备和诊断技术、消费者保健产品和药品。强生公司需要存储功能,在其数据科学工作台上共享和执行分析,用于基因组学、神经科学、研发和药物发现。该公司之前需要可大规模扩展的解决方案,以共享和分析来自外部和内部研究的数百 TB 的数据。此外,他们现有的本地存储规模有限,成本也很高。 

    通过将其托管应用程序容器化并在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上运行,使用 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 进行永久存储,Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 为使用开源基因组学和 Shiny 的数据科学家以及在 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 集群上运行的 Domino 数据实验室提供高性能分析存储和共享文件访问权限。该解决方案可弹性扩展到 500TiB,并不断增长。自实施该解决方案以来,强生公司通过访问新数据集,提高了创新能力,加快了获得洞察的速度,从而将分析时间缩短了 35%。强生公司还依据 EFS 生命周期管理和成本更低的 EFS One Zone 存储级别,将成本降低了 37%。

    “数据科学家需要访问大量不同来源的数据,用于基因组学、研发和药物发现,以进行高级分析。借助 Amazon EFS,我们能够大规模共享数据,通过加速分析提高创新能力,并节省 37% 的成本。”

    Greg Rusin,强生公司 IT 经理

  • Acquia
  • Atlassian

    Acquia 的软件和服务围绕 Drupal 构建,使企业能够构建、运营和优化网站、应用程序和其他数字体验。Acquia 一直在寻求改善其 Web 托管环境,以增强客户体验,同时尽可能提高运营效率。通过将其托管应用程序容器化并在 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上运行,使用 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 进行永久存储,Acquia 得以动态扩展其客户环境,改善客户体验。同时,Acquia 通过提高存储和计算利用率降低了总拥有成本,并通过利用 Amazon Web Services (AWS) 的完全托管服务进一步减轻了管理负担。

    “通过容器化我们的托管应用程序并在 Amazon EKS 和 Amazon EFS 上运行这些应用程序,我们改善了客户体验,同时大大降低了基础设施和运营维护开销。”

    Jake Farrell,Acquia 高级工程总监

  • Federated Wireless
  • Atlassian

    Federated Wireless 通过使用基于云的技术和机器学习动态管理共享频谱,实现 Citizens Broadband Radio Service (CBRS) 无线频段的商业用途。运营 CBRS 无线网络需要日常作业,以计算注册设备的“路径损耗”。该公司寻求一种能够扩展这些作业的解决方案,以跟上其 CBRS 无线网络的快速增长。为此,Federated Wireless 求助于 Amazon Web Services (AWS)。

    Federated Wireless 解决方案使用 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 进行弹性共享数据存储,并在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 竞价型实例上发布计算 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 中“路径损失”的任务,从而经济高效地并行处理数百个实例。因此,Federated Wireless 将计算“路径损失”的任务的执行时间缩短了 30%,同时实现了动态扩展,从而增加了其网络可以处理的设备数量。

    “Amazon EFS 和 Amazon ECS 使我们能够动态扩展 Spectrum Access System (SAS) 平台,以适应我们无线业务的快速增长。”

    Saijee Varghese,Federated Wireless 高级工程总监

  • SkyWatch
  • Atlassian

    SkyWatch 发现并访问卫星图像和遥感数据集,通过地理空间分析提供洞察。SkyWatch 使用 AWS Lambda 和 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 来处理卫星图像。其管道通过一系列 AWS Lambda 调用将原始图像数据转换为图块,最终得到处理结果。Amazon EFS 用作低延迟共享文件系统,可根据图像数据量进行扩展。SkyWatch 能够通过减少运营开销,以更低的成本更快完成图像处理,其基础设施可随图像量弹性扩展。

    “AWS Lambda 让我们能够轻松运行大型图像应用程序,而 Amazon EFS 使我们能够通过多阶段图像处理管道使用低延迟文件系统并行处理共享数据,并随图像量弹性扩展。”

    Luis Veci,SkyWatch 图像处理软件主管

  • Atlassian
  • Atlassian

    Atlassian 为 57,000 多名客户提供团队协作和开发工具,例如 JIRA、Confluence、HipChat 和 Bitbucket 等。

    “我们正迅猛发展,而且我们的核心产品始终致力于提供更好的支持。在开发新一代内部支持系统时,我们希望消除扩展问题,而我们的现有架构设计需要使用分布式文件解决方案。Atlassian 选择 Amazon EFS 的原因在于,它是唯一一种容量和性能都可以扩展的解决方案,而且不需要像传统模型一样投入预付款或管理开销。这让我们的支持团队可以把精力集中到最重要的工作上,即为客户提供帮助。”

    Sri Viswanath,Atlassian 首席技术官

  • Thomson Reuters
  • 对于企业和专业人士来说,Thomson Reuters 是全球领先信息来源之一,也是全球最受信任的新闻组织之一。

    “借助 Amazon EFS,我们可以按需提供容量。我们相信,我们永远不会耗尽存储空间,也不再担心硬件老化、保修、支持合同或硬件故障。最重要的是,我们能够获得更好的服务,但是费用降低了 67%。”

    Edward Zhitnitsky,Thomson Reuters 媒体技术经理

  • Seeking Alpha
  • Seeking Alpha 是一个投资研究平台,涉足股票、资产分类、ETF 和投资策略等多个领域。

    “Seeking Alpha 的订阅用户依靠我们获得准确的交易信息。Amazon EFS 可以帮助我们管理网站上的数千个网页。该应用还能帮助我们应对金融市场事件带来的流量高峰,并能确保流量高峰期间所有内容都能快速可靠地交付给我们的订阅用户。”

    Asi Segal,Seeking Alpha 首席技术官

  • SiriusXM
  • SiriusXM 是全球最大的音频娱乐公司之一,也是美国最大的订阅媒体公司之一,提供一系列独家内容以满足多方兴趣。

    “好、快、便宜。我们需要其中两项服务,而 Amazon EFS 提供了三种服务。这能让我们灵活地按时交付新产品,解决了扩展和性能问题,运营支出的降低也超出了我们的预期。”

    Chris DeAcosta,SiriusXM 软件工程高级总监

  • Toast
  • Toast 是一个餐厅技术平台,可以帮助客户精简所有运营要素,为食客提供更出色的体验。

    “像许多发展迅速的公司一样,Toast 也一直在寻找实现资源最大化的方法,以便尽可能为餐厅客户开发出最优秀的产品。Amazon EFS 满足了这一需求,帮助我们快速建立了分布式处理框架,从而大幅提升了我们现有工作负载的并行化程度和吞吐量。借助 Amazon EFS,我们获得了易于访问的跨可用区共享文件系统,同时最大限度减少了运营工作量。”

    Martin Kressirer,Toast 资深首席工程师

  • Zend
  • Zend 由 PHP 的主要缔造者共同创建,提供商业 PHP 解决方案,并为开发负责人、DevOps 和开发人员提供支持。Amazon EFS 为 Zend 的客户提供了一个高度可用且性能强大的存储平台,用于构建基于 PHP 的网站。

    “我们的客户将网站迁移到 AWS 时,需要一种高度可用、高度可扩展、易于使用且成本低廉的文件系统,而我们发现 Amazon EFS 非常适合面向客户的网站。”

    Boaz Ziniman,Zend 云战略高级总监

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