AWS Batch

Batch-Verarbeitung für ML-Modelltraining, Simulation und Analyse in jeder Größenordnung

Vollständig verwaltete Batch-Verarbeitung

AWS Batch ist ein vollständig verwalteter Batch-Computing-Service, der Ihre containerisierten Batch-ML-, Simulations- und Analyse-Workloads für das gesamte Spektrum der AWS-Datenverarbeitungsangebote wie Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate und Spot- oder On-Demand-Instances plant und ausführt.

Vorteile von AWS Batch

Führen Sie Hunderttausende von Batch-Datenverarbeitungsaufträgen für Machine Learning (ML), Simulation und Analytik aus, ohne Software oder Server installieren zu müssen.
Integrieren Sie nativ mit AWS, um Skalierungs-, Netzwerk- und Verwaltungsfunktionen zu implementieren.
Senken Sie die Kosten, indem Sie die Verteilung von Rechenaufträgen auf der Grundlage von Volumen und Ressourcenanforderungen optimieren.
Skalieren Sie Ihre Rechenressourcen automatisch mit einer vollständig verwalteten Infrastruktur, die umfangreiche Verarbeitungen und Simulationen unterstützt.

So kann AWS Batch für Ihre Branche arbeiten

Mit AWS Batch können Entwickler, Wissenschaftler und Ingenieure aus allen Branchen Hunderttausende von Batch-Computing-Aufträge effizient ausführen und gleichzeitig die Datenverarbeitungsressourcen optimieren, sodass sie sich auf die Analyse der Ergebnisse und die Lösung von Problemen konzentrieren können.

Entwicklung von AV/ADAS-Features

Automobilunternehmen verlassen sich bei der Entwicklung und Erprobung autonomer Fahrzeuge (AV) und fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) auf Simulationen. Ingenieure modellieren jedes Element einer Simulation (Fahrzeugsensoren, Verkehr, 3D-Umgebung) mithilfe von Containern in kleinere, modulare Komponenten. Da Sie mehrere Container-Aufträge mit AWS Batch ausführen können, profitieren Sie von den erweiterten Skalierungs-, Planungs- und Kostenoptimierungsfunktionen von AWS Batch, ohne Ihr System in einen komplexen monolithischen Container umbauen zu müssen. Stattdessen können Sie mehrere kleinere, modulare Container verwenden, die jeweils unterschiedliche Systemkomponenten repräsentieren. Diese Funktion verkürzt die Entwicklungszeiten, indem sie die Arbeitsvorbereitungsschritte reduziert, die Entwicklung zusätzlicher interner Tools überflüssig macht und die Softwareentwicklung (Dev) und den IT-Betrieb (Ops) sowie das Debugging vereinfacht.

Bilder zum autonomen Fahren

Hochleistungsdatenverarbeitung, Nachhandelsanalysen und Betrugsüberwachung

Finanzdienstleister, von Fintech-Startups bis hin zu etablierten Unternehmen, nutzen AWS Batch, um Abläufe zu optimieren, Fehler zu minimieren und Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosteneffizienz durch Automatisierung zu verbessern. Für Hochleistungs-Computing-Workloads wie Preisgestaltung, Marktanalysen und Risikomanagement kann AWS Batch die Beschaffung und Planung dieser Aufträge automatisieren, um Kosten zu sparen und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Für Nachhandelsanalysen kann AWS Batch die Verarbeitung großer Datensätze aus mehreren Quellen am Tagesende automatisieren, sodass Sie die relevanten Risiken im Handelszyklus des nächsten Tages verstehen können. Um Betrug besser zu erkennen, können Sie Machine Learning von AWS in Verbindung mit AWS Batch verwenden, um die Analyse zu automatisieren, die zur Erkennung unregelmäßiger Muster in Daten erforderlich ist.

Mann schaut sich Finanzdaten auf seinem Computer an

Wirkstoff-Screening und DNA-Sequenzierung

Unternehmen aus den Bereichen Biopharmazie und Genomik verlassen sich auf Hochleistungs-Computing, um Produkte auf den Markt zu bringen. AWS Batch optimiert Abläufe in Anwendungen wie rechnergestützter Chemie, klinischer Modellierung, Molekulardynamik und genomischer Sequenzierungstests und -analysen. Beim Wirkstoff-Screening ermöglicht AWS Batch Forschern, effizient Bibliotheken mit kleinen Molekülen zu durchsuchen, um herauszufinden, welche Moleküle am wahrscheinlichsten an ein Wirkstoffziel binden, typischerweise an einen Proteinrezeptor oder ein Enzym. Dieser Prozess unterstützt das Wirkstoffdesign und führt möglicherweise zur Entwicklung wirksamerer Medikamente und Therapien. Für die DNA-Sequenzierung können Bioinformatiker, nachdem sie ihre Primäranalyse einer Genomsequenz abgeschlossen haben, um Rohdateien zu erstellen, AWS Batch verwenden, um ihre Sekundäranalyse zu automatisieren und Fehler zu reduzieren, bei der die rohen DNA-Werte zu einer vollständigen Genomsequenz zusammengesetzt werden.

Labortechniker bei der Arbeit

Rendering-, Transcodierungs- und Medienlieferkette

Medien- und Unterhaltungsunternehmen verlassen sich auf hochskalierbares Batch-Computing für eine effiziente Datenverarbeitung und Inhaltserstellung. AWS Batch beschleunigt die Erstellung von Inhalten, skaliert die Medienpaketerstellung dynamisch und automatisiert asynchrone Workflows in der Medienlieferkette. Inhaltsproduzenten und Postproduktionsfirmenr können AWS Batch verwenden, um das Rendern von Inhalten zu automatisieren und so den Bedarf an menschlichem Eingreifen zu reduzieren. Für die Batch- und dateibasierte Transcodierung kann AWS Batch Workflows automatisieren, Ressourcenengpässe überwinden und die Anzahl manueller Prozesse reduzieren. AWS Batch vereinfacht auch komplexe Workflows in der Medienlieferkette, indem es die Ausführung unterschiedlicher und abhängiger Aufträge in verschiedenen Verarbeitungsphasen koordiniert und ein gemeinsames teamübergreifendes Framework für die Inhaltsvorbereitung unterstützt.

Person, die an einem Computer arbeitet