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Die Formula One Group verwendet Amazon SageMaker zur Optimierung des Rennsports
Weitere InformationenErfahren Sie, wie die Formel 1 Amazon SageMaker und andere AWS-Services einsetzt, um Rennsportentscheidungen zu optimieren und das Fan-Erlebnis zu verbessern.
Der Beginn einer Transformation
Die Formula One Group stellt einen Großteil seiner Infrastruktur von lokalen Rechenzentren auf AWS um und nimmt eine Standardisierung auf AWS Machine-Learning-Services vor, einschließlich Amazon SageMaker.
Optimierung des Rennsports mit Machine Learning
Durch die Nutzung von innerhalb der letzten 65 Jahren angesammelten Renndaten trainieren Datenwissenschaftler der Formel 1 Deep-Learning-Modelle, die Rennsportprogrognosen ausgeben und die Teams bei der Optimierung von Entscheidungen während des Rennens unterstützen können. Die Modelle können vorhersagen, wann Teams einen Boxenstopp der Fahrzeuge vornehmen sollten, das beste Timing für den Reifenwechsel bestimmen und die Leistung von Fahrern bewerten.
Fans direkt auf der Rennstrecke
Die Formel 1 verwendet die AWS-Daten-Streaming-, Analyse- und Medien-Services, um über 500 Millionen Fans Einblicke in Entscheidungen von Fahrern und die Fahrzeugleistung zu bieten.
Zukunftsgestaltung
Da die Formel 1 ihre HPC-Verarbeitungslasten in einer skalierbaren Umgebung auf AWS ausführt, kann das Unternehmen Innovationen in Hinblick auf das Formel 1-Rennsporterlebnis, das Fahrzeug-Design und in weiteren Bereichen schaffen, ohne sich dabei Sorgen um Kapazitäten machen zu müssen.
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Machine Learning
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Mit Machine Learning in AWS erkennt GE Healthcare kritische Zustände schneller
Erfahren Sie, wie GE Healthcare Amazon SageMaker einsetzt, um Machine Learnig-Modelle zu erstellen, zu schulen und bereitzustellen, mit denen Radiologen Gesundheitsprobleme identifizieren können, mit denen Menschen auf der ganzen Welt konfrontiert sind.Weitere Informationen
Einsatz für die Verbesserung der Lebensqualität
*510(k) ausstehend bei der US Gesundheitsbehörde FDA (Food and Drug Administration). Nicht verfügbar für den Vertrieb in den Vereinigten Staaten.
Bessere Behandlung dank Machine Learning
GE Healthcare setzt AWS und Amazon SageMaker ein, um Daten zu erfassen, Daten konform zu speichern, die Arbeit in der Krankenpflege über Teams hinweg zu koordinieren und Machine Learning-Algorithmen aufzubauen.
Bessere und schnellere Modelle
GE Healthcare konnte den Zeitaufwand für das Schulen seiner Machine Learning-Modelle von Tagen auf Stunden reduzieren. So können Modelle schneller bereitgestellt werden und die Patientenversorgung kann kontinuierlich optimiert werden.
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IOT
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iRobot ermöglicht mit AWS Roboter im Smart Home
Erfahren Sie, wie iRobot mit serverloser Technologie mit dem Consumer-IoT umgeht.Weitere Informationen
iRobot Roomba 900 übernimmt das Putzen
Die Roomba 900-Serie putzt im Haus und kehrt zum Aufladen zur Ladestation zurück.
Datenverarbeitung
iRobot verarbeitet die Karte des Hauses, berechnet die zu reinigende Gesamtfläche und den Statuscode für die Reinigungsmission und veröffentlicht die Metadaten im AWS IoT.
Daten-Streams verfügbar
iRobot verwendet eine AWS IoT-Regel, um die Nachricht in einen Amazon Kinesis-Stream zu übertragen. Über Kinesis kann iRobot die Daten der Reinigungsmission verarbeiten. Dank Kinesis können mehrere Teams die Daten-Streams erhalten.
Datenspeicher und -analyse
AWS Lambda empfängt die Metadaten der Reinigungsmission und analysiert das Format in Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis erstellt Batches aus den Missionsdaten und speichert sie in Amazon S3. Amazon S3 wird als iRobot-Data Lake für die Analyse verwendet. Darin werden alle Nachrichtendaten komprimiert und gespeichert. Sobald die Daten in Amazon S3 vorliegen, verwendet iRobot das AWS Analytics Toolset. Mit Amazon Athena kann iRobot Muster in den Daten bestimmen und untersuchen, ohne ständig Rechenressourcen ausführen zu müssen.
Datenkorrelation
Die Reinigungsmission wird in Amazon DynamoDB gespeichert und mit einem bestimmten Roboter und Verbraucher verknüpft.
Kundenbenachrichtigung
Der Verbraucher erhält einen Alarm, der ihn über eine erfolgreiche Reinigungsmission des Roomba 900 informiert.
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Gaming
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Epic Games setzt auf AWS beim weltweiten Spiel Fortnite
Weitere InformationenErfahren Sie, wie Epic Games AWS einsetzt, um Fortnite über 200 Millionen Spielern auf der ganzen Welt bereitzustellen.
Ein Fundament in der Cloud entwickeln
Epic Games setzt AWS seit 2012 ein und ist inzwischen komplett auf der AWS Cloud. Hier läuft die weltweite Flotte an Game-Servern, Backend-Plattformsystemen, Datenbanken, Websites, die Analytics-Pipeline und die Verarbeitungssysteme.
Erfolg aus dem Nichts
2017 veröffentlichte Epic Games Fortnite, ein Cross-Plattform-Multiplayer-Spiel, das über Nacht zum Riesenerfolg wurde. Im ersten Jahr wuchs der Nutzerbasis von Fortnite um das 100-Fache auf 200 Millionen Spieler weltweit.
Ein nie gekanntes Maß an Skalierung
AWS ist untrennbar mit dem Erfolg von Fortnite verbunden. Mithilfe von AWS hostet Epic Games In-Game-Events, zu denen hunderte Millionen Nutzer eingeladen werden – ganz ohne sich über Kapazität sorgen zu müssen. Es werden 125 Millionen Ereignisse pro Minute in die Analytics-Pipeline eingespeist und ein Wachstum des Data-Warehouse von über 5 PB pro Monat bewältigt.
Das beste Gaming-Erlebnis bieten
Mit AWS verbessert Epic Games ständig das Erlebnis der Spieler und bietet neue, aufregende Spiele und Spielelemente. Das Unternehmen plant, den Einsatz von AWS-Services künftig weiter auszubauen, einschließlich Machine Learning und containerisierte Services.
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SERVERLESS-
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Matson betreibt sein globales Versand- und Logistikgeschäft auf AWS
Erfahren Sie, wie Matson mit AWS Innovationen und erstklassigen Kundenservice vorantreibt und gleichzeitig seinen Betrieb zuverlässiger und sicherer macht und Infrastrukturkosten einspart.Weitere Informationen
Containerverfolgung in Echtzeit
Matson hat eine mobile Flagship-Anwendung für die globale Containerverfolgung entwickelt, mit der Kunden ihre Frachtsendungen in Echtzeit verfolgen können. Weitere wertvolle Funktionen in der Anwendung sind die interaktive Suche nach Schiffsplänen, ortsbezogene Hafenplanabfragen und Live-Kamera-Feeds.
Zugriff über Mobilgeräte
Alle mobilen Geräte greifen auf AWS über die Amazon API Gateway zu. Dies ermöglicht hochverfügbare Endpunkte für den Zugriff auf Ressourcen innerhalb von Matsons bestehenden VPCs.
Serverlose Datenverarbeitung
Die Funktionen AWS Lambda sind nach dem Microservice-Muster konzipiert und orientieren sich an spezifischen ozeanbasierten Geschäftskontexten wie Sendungsverfolgung und Schiffsfahrplänen.
Datenbankkonfiguration und Speicherung
AWS Lambda verwaltet sowohl die Konfiguration als auch die Benutzer-Feedback-Konfiguration und die Benutzer-Feedback-Benachrichtigungen von mobilen Geräten. DynamoDB Streams liefert Echtzeit-Benachrichtigungen an das Matson-Kundendienstteam.
Datenüberwachung und Warnmeldungen
Die Kunden von Matson verlassen sich auf eine genaue, aktuelle Containerverfolgung und präzise Schiffsstatusinformationen. Für die Überwachung und Warnmeldungen zu Systemereignissen werden Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda und CloudWatch Logs verwendet.
Serverlose End-to-End-Anwendung
Matson kann seinen Kunden nun eine serverlose End-to-End-Anwendung zur Verfolgung ihrer Sendungen anbieten und muss keine Infrastruktur warten.
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UNTERNEHMENSANWENDUNGEN
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BP verbessert die Effektivität und steigert die Kostenflexibilität und Geschwindigkeit seiner kritischen Geschäftsanwendungen
Erfahren Sie, wie BP seine Suite von SAP-Anwendungen vereinfacht und modernisiert hat, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und gleichzeitig Kostenflexibilität und Leistung zu steigern.Weitere Informationen
Verwalten kritischer Unternehmensanwendungen
Die IT-Organisation von BP verwaltet SAP-Anwendungen, die von Tausenden Mitarbeitern weltweit für die Lieferkette, Beschaffung, Finanzen und mehr genutzt werden.
Mehr Geschwindigkeit und Kostenflexibilität
Um die Geschwindigkeit zu verbessern und die Kostenflexibilität zu erhöhen, verwendete BP Amazon EC2, um diese Kerngeschäftsanwendungen in die Cloud zu migrieren. Darüber hinaus erstellte Team EC2 X1-Instances, um die Skalierbarkeit zu erhöhen und die Echtzeitanalyse zu unterstützen.
Leistungssteigerung
Das Team kann nun Systeme bei Bedarf in Stunden statt in Wochen oder Monaten aufstellen. BP verzeichnet auf breiter Front Leistungssteigerungen, einschließlich einer 40-prozentigen Geschwindigkeitsverbesserung für das ERP-System von Lubricants.
Datensicherung
Im Rahmen der Cloud-Migration hat BP seine Sicherheitsstandards mithilfe von AWS Config, AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon CloudWatch und AWS Trusted Advisor neu ausgerichtet. Diese neuen Standards halfen BP, einen sicheren Rahmen für den Betrieb ihrer IT-Organisation zu entwickeln.
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