Anwendungsfälle für AWS Batch

Finanzdienstleister von FINTECH-Start-ups zu namhaften Traditionsunternehmen verwenden Batch-Verarbeitung für High Performance Computing in Bereichen wie Risikomanagement, Abwicklung der Börsentagesabschlüsse und Betrugsüberwachung. Durch Automation minimiert AWS Batch menschliches Versagen, erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit und -genauigkeit und reduziert die Kosten – damit bietet sich Ihnen die Chance, sich ganz der Geschäftsdynamik zu widmen.

Im Finanzdienstsektor wurde die Anwendung von High Performance Computing in Bereichen wie Preisgestaltung, Marktpositionierung und Risikomanagement enorm angetrieben. Durch ein Verlegen dieser rechenintensiven Arbeitslasten auf AWS erhöhen diese Unternehmen Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen. Mit AWS Batch können Finanzdienstleister die Ressourcenzuweisung und Planung dieser Jobs automatisieren und so nicht nur Kosten sparen, sondern auch Entscheidungen und Markteinführungszeiten beschleunigen.

Trading Desks suchen immer nach Gelegenheiten, ihre Positionen zu stärken und unterziehen hierzu ihre täglichen Transaktionskosten, Abschlussberichte und Marktleistungen genauester Analysen. Jede dieser Analysen erfordert nach Schließung des Börsenhandels die Batch-Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen. AWS Batch ermöglicht die Automatisierung dieser Arbeitslasten, sodass Sie vor Beginn des nächsten Börsentags schnell Einblick in das inhärente Risiko nehmen und auf Basis dieser Daten bessere Entscheidungen treffen können.

Betrug ist eine ständige Sorge, die alle Branchen und im besonderen Maße den Finanzdienstsektor betrifft. Amazon Machine Learning bietet intelligentere Methoden der Datenanalyse mittels Algorithmen und Modellen, die dieser Herausforderung gewachsen sind. In Verbindung mit AWS Batch kann Ihr Unternehmen die Verarbeitung und Analyse von Daten automatisieren, um irreguläre Datenmuster zu erkennen, die ein Hinweis auf betrügerische Aktivitäten wie Geldwäsche und Betrug im Zahlungsverkehr sein können.

Die wissenschaftlichen Erkenntnisse, die es biopharmazeutischen und Genomikunternehmen ermöglichen, Produkte auf den Markt zu bringen, erfordern hochleistungsfähige Computing-Umgebungen. AWS Batch kann im gesamten Unternehmen für Anwendungen wie computergestützte Chemie, klinische Modellierung, Molekulardynamik und genomische Sequenzierungstests und -analysen verwendet werden.

AWS Batch ermöglicht in der Arzneimittelforschung effizientere und schnellere Suchen in Bibliotheken niedermolekularer Verbindungen und beschleunigt damit die Erkennung von Strukturen, die sich am wahrscheinlichsten an Wirkstoff-Targets, meist Proteinrezeptoren oder Enzyme, binden. Dadurch erhalten Wissenschaftler schneller geeignete Daten für die Arzneimittelforschung und tiefere Kenntnisse über die Funktionen biochemischer Prozesse, was letztlich zur Entwicklung wirksamerer Medikamente und Therapien führen kann.

Nach Abschluss der Primäranalysen einer Genomsequenz und der Zusammenstellung der Raw-Dateien können Bioinformatiker AWS Batch zur Durchführung von Sekundäranalysen verwenden. AWS Batch kann die Zusammenstellung der Raw-DNA-Abschnitte zu einer vollständigen Genomsequenz vereinfachen und automatisieren, indem es die sich mehrfach überschneidenden Abschnitte mit der Referenzsequenz vergleicht. Potenziell kann es dabei Datenfehler durch falsche Zuordnungen zwischen Referenz und Sample reduzieren.

Medien- und Unterhaltungskonzerne benötigen für die schnelle und automatisierte Datenverarbeitung wie auch für die Kompilierung und Verarbeitung von Dateien, Grafiken und visuellen Effekten für hoch aufgelöste Videoinhalte im besonderen Maße skalierbare Batch-Verarbeitungsressourcen. Verwenden Sie AWS Batch zur Beschleunigung der Inhaltserstellung, zur dynamischen Erstellung skalierbarer Medienpakete sowie zur Automatisierung asynchroner Medien-Supply-Chain-Workflows.

AWS Batch bietet Inhaltsproduzenten und Post-Produktionshäusern Tools für die Automatisierung des Inhaltsrendering und reduziert dadurch personelles Eingreifen, das Abhängigkeiten in den Arbeitsabläufen bzw. die Ressourcenplanung andernfalls erforderlich machen. Dies umfasst die Skalierung von Rechenkernen in einer Renderfarm, die Verwendung von Spot-Instances und die Koordination der Ausführung unterschiedlicher Schritte im Prozess.

AWS Batch beschleunigt batch- und datei-basierte Transcoding-Arbeitslasten durch die Automatisierung von Workflows, die Umgehung von Ressourcenengpässen und die Reduzierung der Anzahl manueller Prozesse. Ermöglicht wird dies insbesondere durch die Planung und Überwachung asynchron ausgeführter Prozesse mit Auslösung bedingter Reaktionen, die die Ressourcen workload-gerecht skalieren.

AWS Batch vereinfacht komplexe Medien-Supply-Chain-Workflows durch Koordination separater, jedoch voneinander abhängiger Aufträge innerhalb verschiedener Verarbeitungsphasen. Dabei unterstützt es ein allgemeines Framework für das Management der Inhaltsvorbereitung, das die einzelnen Zulieferer innerhalb der Medien-Lieferkette gemeinsam nutzen können.