Lotame

Lotame

Lotame ist ein Unternehmen, das Verlegern, Vermarktern und Agenturen dabei hilft, neue Kunden zu finden, das Engagement zu erhöhen und den Umsatz durch Publikumsdaten zu steigern. Lotame schätzt das Amazon-EC2-Spot-Instances-Preismodell, mit dem die Kosten einfach vorherzusagen sind.

„Analysen sind das Herzstück der Lotame-Plattform, die unsere Kunden dabei unterstützt, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Wir verwenden Spot-Instances, um umfangreiche Big-Data-Analyse-Workloads auszuführen. Das neue Preismodell für EC2 Spot-Instances macht es uns noch leichter, Spot-Kapazitäten zu vorhersehbaren Preisen zu erwerben. Indem wir zusätzliche Verarbeitungslasten auf Spot-Instances verschieben, können wir auf diese Weise Kosteneinsparungen und Stabilität zuverlässiger gewährleisten."
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Cuebiq

Cuebiq ist ein führendes Unternehmen für Mobilitätsinformationen, das Kunden und Partnern eine vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige und transparente Währung zur Abbildung und Messung des Offline-Verhaltens bietet. Mit der Cuebiq-Plattform können Kunden standortdatenbasierte Lösungen nutzen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Cuebiq ist führend in den Datenschutzstandards der Branche, folgt bei der Datenerfassung einem datenschutzkonformen Framework und war einer der ersten Standortanbieter, die von der führenden Datenschutzvereinigung NAI zertifiziert wurden.

„Mit Amazon AWS können wir die Grenzen der Innovation durch Big Data erweitern. Wir verwenden Spot-Instances in unseren EMR-Clustern, um unsere Rechenleistung und Infrastruktur zu skalieren, um unsere Kunden besser zu bedienen und gleichzeitig Einsparungen bei unseren Infrastrukturkosten zu erzielen.“

Walter Ferrara, Chief Information Security Officer - Cuebiq

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Spreaker

Spreaker ist eine universelle Podtech-Lösung für unabhängige Podcaster, kleine Verlage und große verteilte Teams, mit der man Podcasts mühelos verwalten kann. Spreaker-Tools für Podcast-Hosting, -Distribution und -Werbung bieten eine ganzheitliche Lösung mit verschiedenen Optionen zum Anpassen von Funktionen, um sie an die Anforderungen jedes Podcast-Geschäfts anzupassen. Weltweit nutzen mehr als 80.000 Podcaster die bei Spreaker entwickelte Technologie, um mehr als 200 Millionen monatliche Downloads zu hosten, zu verteilen und zu monetarisieren.

"Amazon EC2 Spot-Instances waren eine wichtige Voraussetzung für die Skalierung von einem kleinen Startup zu einem internationalen Player in der Podcast-Branche. In der Anfangszeit konnten wir durch die Möglichkeit, Batch-Workloads mit einem Rabatt von 70% gegenüber On-Demand auszuführen, die Kosten unter Kontrolle halten und gleichzeitig unser Unternehmen vergrößern. Spot-Instances sind jetzt ein wesentlicher Bestandteil unserer Infrastruktur für eine Vielzahl von Workloads, einschließlich Big-Data-Analysen und Webdiensten mit unserer IAB-zertifizierten Podcast-Messplattform, die auf EMR ausgeführt wird, und unserer proprietären Dynamic-Ad-Insertion-Technologie, die Spot für die Bereitstellung von Audiowerbung von monatlich Hundert Millionen Podcast-Downloads nutzt."

Rocco Zanni, Chief Technology Officer - Spreaker

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Basware

Basware ist eine Cloud-basierte Purchase-to-Pay- und elektronische Rechnungsstellungslösung, die es Unternehmen auf der ganzen Welt ermöglicht, Kosten zu senken, Ausgaben zu verwalten und Wachstum zu prognostizieren. Basware benutzt Amazon-EC2-Spot-Instances für seine Kosteneinsparungen.

Spot-Instances waren für unsere Bedürfnisse als Basware genau das Richtige. Durch sie sind wir in der Lage, eine erstklassige CI-Infrastruktur mit Hunderten von EC2-Instances mit Windows zu einem hervorragenden Preis zu betreiben. Wir sparen auf diese Weise mehr als 60 % im Vergleich zu On-Demand-Preisen."

Alistair Gilbert, Direktor für DevOps, Basware

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Revcontent

Revcontent ist eine Inhaltsmarketing-Plattform. Es verbindet Werbetreibende mit einem engagierten Publikum durch Technologie und direkte Partnerschaften mit digitalen Publishern. Revcontent schätzt es, dass das Amazon-EC2-Spot-Instances-Preismodell eine einfache Kostenvorhersage ermöglicht.

„Wir verwenden Spot-Instances, um unsere Jenkins-Code-Bereitstellungen und die Verarbeitungslasten unserer Produktions-Webserver auszuführen. Das neue Preismodell für EC2-Spot-Instances macht es uns noch leichter, Spot-Kapazitäten zu vorhersehbaren Preisen zu erwerben. Indem wir zusätzliche Verarbeitungslasten auf Spot-Instances verschieben, können wir Kosteneinsparungen und Stabilität zuverlässiger gewährleisten."
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YipitData

YipitData ist das alternative Datenteam mit mehr als 100 Mitarbeitern, das Hunderte der weltweit größten Unternehmen und Investmentfonds unterstützt. YipitData ist ein Pionier im Bereich der alternativen Daten für das Investment-Research und nutzt Spot Instances, um die Kosten für die Ausführung von Web Scraping und Batch-Workloads zu optimieren. Seit 2015 führt das Unternehmen mehr als 1 000 Instances pro Monat auf Spot aus und verlagerte vor kurzem fast alle seine Workloads in ECS auf Spot. ECS auf Spot Instances hat die Infrastruktur des Unternehmens robuster und kosteneffizienter gemacht.

„YipitData konnte in den letzten Jahren bei EC2-Instances 70 % sparen und so schneller expandieren."

Hugo Lopes Tavares, Staff Engineer - YipitData

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Audiense

Audiense ist eine wegweisende Audience-Intelligence-Plattform, der Unternehmensmarken auf der ganzen Welt vertrauen und die Marketingfachleuten und Verbraucherforschern hilft, innovativ zu sein und relevante zielgruppenorientierte Strategien zu entwickeln. Durch die proprietäre Segmentierung sozialer Konsumenten bietet Audiense Einblicke in Ihre wahre Zielgruppe und wie Sie auf die sinnvollste Weise mit ihr in Kontakt treten können.

„Mit Amazon EC2 Spot-Instances können wir die in Amazon ECS erforderliche Größenordnung erreichen, um kontinuierlich öffentliche Informationen von mehr als einer Milliarde Twitter-Benutzern zu sammeln und Berichte für unsere Kunden basierend auf den Beziehungen der Twitter-Benutzer zu Amazon EMR zu erstellen und die Beziehungen zwischen mehr als einer Milliarde Benutzern zu verarbeiten. Wir sind in der Lage, Berechnungen dynamisch zu skalieren, um die Kundennachfrage zu erfüllen und Spitzenwerte von über 1300 Spot-Instances zu erreichen, um über 5200 vCPU und 20 TB RAM zu erhalten. Dank Amazon-EC2-Spot-Instances können wir auf umfangreiche Rechenressourcen zugreifen, um unser Geschäft zu bedienen, und gleichzeitig 70 % der Rechenkosten im Vergleich zu On-Demand einsparen.“ 

Alfredo Artiles (CTO und Mitgründer) - Audiense

Snocko

Snocko Technologies

Snocko Technologies ist ein Softwareunternehmen, das mit Amazon-EC2-Spot-Kosteneinsparungen von 70 % erzielt hat.

„In der Online-Gaming-Branche ändert sich die Anzahl an Kunden rasend schnell, und das Verhalten ändert sich noch schneller. Snocko Technologies benötigte ein System, das flexible Skalierungsleistung und nahezu 100 % Zuverlässigkeit bietet. Snocko Technologies zeigt sich bei der starken Zusammenarbeit mit AWS äußerst zufrieden mit der Zuverlässigkeit und Sicherheit des von AWS bereitgestellten Ökosystems. Wir verwenden die bei AWS verfügbaren Tools, um unserem Infrastrukturteam bessere Arbeitserfahrungen zu bieten. Wir sind sowohl mit der Leistung als auch mit der Skalierung zufrieden, die wir zu einem sehr kosteneffizienten Preis erhalten. Dadurch können wir das zukünftige Wachstum unseres Unternehmens stabilisieren. Wir nutzen Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS), insbesondere die Managed Node Group für die Spot-Instance, um unsere gesamten Rechenkosten um 70 % zu senken, während wir die gleiche Leistung und Zuverlässigkeit mit wenig bis gar keinem Verwaltungsaufwand beibehalten."
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GRAIL

GRAIL ist ein Unternehmen des Gesundheitswesens, das nach Innovationen strebt, um die wichtigsten Herausforderungen der Medizin zu lösen. Das GRAIL-Team besteht aus führenden Wissenschaftlern, Ingenieuren und Klinikern und hat es sich zur Aufgabe gemacht, mehr Krebserkrankungen in einem frühen Stadium, in dem sie besser behandelbar und potenziell heilbar sind, zu erkennen. GRAIL nutzt Amazon-EC2-Spot-Instances wegen seiner vorhersehbaren Preise und zuverlässigen Einsparungen.

„Wir verwenden EC2-Spot-Instances, um äußerst rechenintensive Genomsequenzierungen durchzuführen, die die Analyse großer Datensätze erfordern. Dabei ermitteln wir Millionen von einzigartigen Mustern zur Erkennung von Krebs im Frühstadium. Da unsere Forschungsanforderungen sich jede Woche ändern, benötigen wir unterschiedlich viele Datenverarbeitungsressourcen. Mit dem neuen Preismodell von Spot sparen wir und können auf diese Weise unsere Forschung mit niedrigen und vorhersehbaren Preisen skalieren."
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BiomX

BiomX entwickelt maßgeschneiderte Phagentherapien zur Ausrottung schädlicher Bakterien bei chronischen Krankheiten. Amazon-EC2-Spot-Instances sind die kostengünstigste Lösung für ihre Datenanalyseanforderungen.

„Spot verschafft uns die kosteneffizienteste Lösung für die Analyse von vielen Terabyte von Metagenomikdaten. Darüber hinaus profitieren wir von der Flexibilität von Amazon Spot, denn unterschiedliche Analysestufen in der Pipeline gehen mit unterschiedlichen Verarbeitungslasten (z. B. Datenbereinigung, DNA-Vergleich und Machine Learning) einher. Zur optimalen Bearbeitung kommen für jede Aufgabe unterschiedliche EC2-Instances zum Einsatz. Wir starten daher bei jeder Stufe einen anderen Cluster. Cluster in großen Projekten wie diesem umfassen in der Regel Tausende Instances, die tagelang laufen."

Elad Kehat, VP von R&D Software, BiomX

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Illumina

Illumina hat sich zum Ziel gesetzt, innovative Technologien für die Analyse genetischer Variationen und Funktionen einzusetzen und damit Studien zu ermöglichen, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar waren. Illumina schätzt das Amazon-EC2-Spot-Preismodell, mit dem sich die Kosten leicht vorhersagen lassen.

„Wir verwenden EC2-Spot-Instances, um äußerst rechenintensive Genomsequenzierungen durchzuführen, die es unseren Kunden ermöglichen, genetische Variationen zu lesen und zu verstehen. Wir freuen uns sehr, dass wir unsere zusätzlichen Gen-Pipelines, die mehr als 12 Stunden lang laufen, auf Spot-Instances verlegen können. Das neue Preismodell von Spot macht es uns noch einfacher, Spot-Kapazitäten zu erwerben und dank niedriger und vorhersehbarer Preise zuverlässig Kosten zu sparen."
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TRE-ALTAMIRA

Das Unternehmen TRE-ALTAMIRA ist weltweit führend in der Messung von Boden- und Strukturbewegungen aus dem Weltraum und verfügt über mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Verbesserung von Algorithmen und Arbeitsabläufen zur Verarbeitung von Satellitenradardaten. Sie bieten Verschiebungsmessungen und Kartierungslösungen an, die überwiegend zur Risikominderung, zur Optimierung von Abläufen und zur Planung künftiger Aktivitäten in verschiedenen Marktsektoren wie Bergbau, Tiefbau, Öl und Gas sowie Naturgefahren eingesetzt werden.

„Seit unseren ersten Schritten auf AWS haben uns Spot-Instanzen dabei geholfen, die Verarbeitungskosten für unsere HPC-Anwendungen zu senken. Nach einigen Jahren der Nutzung der AWS-Cloud hat sich unsere Nutzung der Spot-Instances aufgrund der Zunahme unserer Arbeitslasten und einer tieferen Integration mit den verwalteten AWS-Services weiterentwickelt. TRE-ALTAMIRA verwendet derzeit Spot-Instances, um mehr als 100 000 Aufträge pro Tag auf AWS Batch und AWS ECS zu verarbeiten. Wir haben unsere Skalierungsgrenzen in den letzten zwei Jahren von einigen Hundert vCPUs auf mehr als 40 000 vCPUs erhöht und dabei 68 % Einsparungen gegenüber den entsprechenden On-Demand-Kosten erzielt. Die Möglichkeiten, die die Spot-Instances bieten, spielten eine wichtige Rolle in unserer Geschäftsentwicklung und waren ein Schlüsselfaktor für die Unterstützung unserer innovativsten Technologien.“  

Alessandro Menegaz, IT Manager - TRE-ALTAMIRA 

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The Data Appeal Company

Die Data Appeal Company sammelt und liefert einmalige Daten über jeden Point of Interest (POI), jedes geografische Gebiet oder jede Marke rund um den Globus und integriert sie in Echtzeit mit Kundenfeedback-Bewertungen. Diese Informationen interpretieren menschliche Erfahrungen, indem sie aufzeigen, warum sich Kunden auf eine bestimmte Art und Weise verhalten und ihr zukünftiges Verhalten vorhersagen. Data Appeal verwendet Spot-Instances zur Optimierung der Rechenkosten für verschiedene Workloads wie Datenabrufe, Big-Data-Pipelines und Machine-Learning-Aufgaben.

„Um mit unserer dynamischen Arbeitslast Schritt zu halten, haben wir eine skalierbare Infrastruktur aufgebaut und gleichzeitig die Cloud-Kosten in Grenzen gehalten. Wir führen unsere Dateneingabe- und API-Schicht auf EC2-Spot-Instances aus, die von Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) verwaltet werden und sparen so rund 70 % im Vergleich zu On-Demand. Durch den Einsatz von AWS-Services und Kubernetes-Ausfallsicherheitsfunktionen und die Kombination mit Spot bieten wir unseren Benutzern einen kosteneffizienten, hochverfügbaren Service. Wir verwenden auch Spot-Instanzen auf unseren EMR-Clustern, um die Rechenkosten und Zuweisungen zu optimieren. Die Spot-Instances spielen für Data Appeal eine Schlüsselrolle beim Aufbau und der Skalierung unserer Echtzeit-Datenanalyseplattform." 

Alessio Schiavelli, CTO - Data Appeal

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Barnstorm VFX

Barnstorm VFX ist ein hoch spezialisiertes Studio für visuelle Effekte, das sich insbesondere mit hochwertigen digitalen Effekten, Design und Produktion befasst. Das Unternehmen war für einen maßgeblichen Teil der visuellen Effekte der Amazon Prime Original Series „The Man in the High Castle“ (Staffel 2 und 3) verantwortlich und arbeitete auch an „Strange Angel" von CBS. Bei Barnstorm kam ab 2014 AWS Thinkbox Deadline zum Einsatz und seit 2017 werden Rendering-Vorgänge in der Cloud mit Amazon EC2 Spot-Instances durchgeführt.

"Derzeit verwenden wir Deadline zur Verwaltung aller internen Renderings. Wir nutzen Spot-Instances, um Projekte zu rendern, die unsere interne Farm nicht handhaben kann, zum Beispiel umfangreiche 3D-Projekte. Durch die Verwendung von AWS zur Skalierung unserer Rendering-Pipeline waren wir in der Lage, umfassende kreative 3D-Projekte wie "Man in the High Castle" und "Strange Angel" abzuschließen. So profitieren wir zudem von einem reibungsloseren Iterationsprozess. Aus Sicht eines Künstlers können durch die Implementierung von EC2 Spot bis zu zehnmal mehr Iterationen gerendert werden."

Erik Nelson, Head of Technology, Barnstorm VFX

FuseFX logo

FuseFX

FuseFX ist ein preisgekröntes Studio für visuelle Effekte (VFX), das sich auf die Inhaltserstellung für Fernsehen, Film, Werbung, Spiele und besondere Veranstaltungsstätten spezialisiert hat. FuseFX benutzt Thinkbox Deadline und Amazon-EC2-Spot-Instances zum Rendern von Szenen. So können Projektfristen stets eingehalten werden. Thinkbox Deadline ist eine Rendermanagement-Lösung, die sich in das AWS-Portal integrieren lässt. So kann VFX-Studios von den reduzierten Rendering-Kosten profitieren, die mithilfe von Amazon EC2 Spot-Instances ermöglicht werden.

"Mit Spot-Instances haben wir grenzenlose Kapazitäten. Ohne Deadline und Spot wären wir nicht in der Lage, unsere Fristen einzuhalten. Auch müssen wir uns damit keine Gedanken um die physischen Speicherkapazitäten für das Rendering machen. Wir können sofort auf Veränderungen unserer täglichen Rendering-Anforderungen reagieren. So können wir agiler und effizienter arbeiten."

Jason Fotter, CTO, FuseFX

Nexus Studios

Nexus Studios

Nexus Studios ist ein Oscar- und Emmy-nominiertes Studio, das sich auf Animation, Film und interaktive Erfahrungen spezialisiert hat. Nexus hat Standorte in London und Los Angeles und erstellt Inhalte, die von Animationsfilmen bis hin zu virtueller Realität reichen. Nexus verwendet seit Anfang 2018 AWS Thinkbox Deadline und Amazon EC2 Spot-Instances.

"Wir suchten nach einer Möglichkeit, unsere Rendering-Kapazität schnell und einfach deutlich zu erhöhen, und zwar ohne Vorabkosten für die Anschaffung von Hardware. Wir schauten uns andere Cloud-Provider an, aber die enge Integration von Deadline und AWS machte uns die Wahl leicht. Durch die Verwendung von AWS waren wir in der Lage, Aufträge/Projekte zu rendern, die wir sonst auf unserer lokalen Rendering-Farm nie hätten handhaben können. Wir können nun grundsätzlich alle Arten von beliebig komplexen Aufträgen rendern."

Ryan Cawthorne, Systems Engineer, Nexus Studios

Kriegsspiele

Passion Pictures

Passion Pictures ist ein preisgekröntes Produktions-, Animations- und Werbestudio, das im Jahr 2000 für seine Arbeit an "One Day In September" mit dem Oscar für den besten Dokumentarfilm ausgezeichnet wurde. Seit 2017 nutzen Sie AWS Thinkbox Deadline und Amazon EC2 Spot-Instances für das Rendering und haben diese Entscheidung nie bereut. Mit Büros in London, Barcelona, Paris, New York und Melbourne produziert Passion Pictures weiterhin Arbeiten die vielfach gute Kritiken erhalten. Dazu gehört beispielsweise die mit dem Emmy Award ausgezeichnete Netflix-Serie "Five Came Back".

"Wir nutzen Deadline seit Mitte 2017 und begannen im November 2017 mit der Implementierung der Nutzung von EC2 Spot. Inzwischen kommt EC2 Spot für 90 % unserer Datenverarbeitung zum Einsatz. AWS hat dazu beigetragen, dass wir ein OpEx-Geschäftsmodell einführen konnten, das eine große Flexibilität hinsichtlich der verfügbaren Maschinen sowie der Kapazität bietet. So sind wir als Unternehmen agiler und haben jetzt die Möglichkeit, ohne massiven Kapitaleinsatz weiterzuwachsen."

Jason Nicholas, Head of CG, Passion Pictures

Kriegsspiele

Smadex

Smadex ist die mobile programmatische Werbeplattform von Entravision, einem internationalen Medienunternehmen, das auf kanalübergreifende Werbelösungen spezialisiert ist. Als Plattform der Nachfrageseite bietet Smadex Werbetreibenden Zugang zu einem breiten und hochwertigen Medieninventar und zu Werbebörsen. Für effiziente Bietvorgänge entscheidet die Echtzeit-Bieterplattform in weniger als 100 ms über die Platzierung eines Gebots und dessen Höhe.

"Mit der Nutzung von Amazon EC2 Spot Instances über mehrere AWS-Regionen hinweg sind wir in der Lage, Milliarden von Anzeige-Transaktionen in weniger als 100 ms zu handhaben und dabei unsere Infrastruktur dynamisch auf Basis der Nachfrage von Werbetreibenden zu skalieren und so konsistent über 70 % unserer Infrastrukturen einzusparen. Außerdem benutzen wir Amazon-EC2-Spot-Instances, um eine Reihe verschiedener Amazon-EMR-Cluster zu betreiben, die Hunderte von TB an Daten in Echtzeit verarbeiten. So können wir unsere Entscheidungsalgorithmen trainieren und unseren Kunden große Transparenz auf der Grundlage unserer Echtzeit-Analyse-Dashboards bieten."

Lucas Ceballos, Chief Technology Officer - Smadex

Kriegsspiele

Dingus

Dingus bietet eine ganzheitliche Lösung für die Verwaltung und den Abschluss von Hotelreservierungen für mehr als 1000 Hotels in 25 Ländern und 52 Reisezielen. Dies geschieht über eine 360°-Plattform, die die Vermarktung und den Vertrieb von Beratungsdienstleistungen beschleunigt und über mehr als 500 Integrationen mit Reiseveranstaltern in der ganzen Welt, die eine breite Vertriebskapazität mit höchster Effizienz gewährleisten, verfügt.

„Bei Dingus unterhalten wir mehr als 20 000 aktive gleichzeitige Verbindungen für den Informationsaustausch zwischen unseren Kunden und ihren Vertriebskanälen. All dies bedeutet, eine tägliche Verarbeitungslast von mehreren Milliarden Berechnungen zu verwalten, die durch mehr als 200 Millionen Preis- und Buchungsaktualisierungstransaktionen generiert wird, was zur Verwaltung von über 20 000 Buchungen pro Tag führt. Durch die Verwendung von Spot-Instances in den Auto Scaling-Gruppen, die diese Berechnungen verarbeiten, haben wir eine nachhaltige Einsparung von fast 70 % erzielt, bei der gleichen Leistung und Effizienz wie zuvor bei den On-Demand-Instances.“
Kriegsspiele

Dynamic AI56

Dynamic AI56 verwendet bereits seit 2015 die Infrastruktur von Amazon Web Services (AWS). Flexible Hardware-Konfigurationen von Instances in Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ermöglichen es dem Unternehmen, Workloads zu Research und Systemevolution On-Demand auszuführen. Einige Maschinen mit hoher Speicherkapazität werden für die Koordination, Datendistribution und -vorbereitung verwendet. Tatsächliche Workloads werden auf einer dynamisch zugewiesenen Flotte von bis zu 400 Spot-Instances in mehreren US-Regionen ausgeführt. Dynamic AI56 verteilt Spot-Instances auf mehrere Instance-Typen sowie verschiedene AWS-Regionen, um sich der Diversität der intensiven Computing-Workload anzupassen, die ausgeführt wird.

"Spot-Instances bieten in diesem Fall das beste Kosten-Leistungs-Verhältnis. Alternativ müsste eine teure Instance-Konfiguration mit CPU, GPU, RAM oder all diesen Komponenten für die Schulung von KI/ML-Modellen durchgeführt werden. Dynamic AI56 konnte dank Spot 75% der Kosten für Instances einsparen."

Ievgen Sliusar, Chief of Infrastructure - Dynamic AI56

Kriegsspiele

Keen Eye

Keen Eye entwickelt eine bildzentrierte Plattform für Pathologen und translationale Wissenschaftler. Keen Eye musste seine KI-ML-Plattform von einer veralteten Hosting-Plattform in eine für Health Data zertifizierte Cloud mit leistungsstarken GPUs migrieren, um die Leistung seiner Algorithmen zu steigern und gleichzeitig die Infrastrukturkosten zu optimieren. Das Unternehmen begann mit der Ausführung Kubernetes-verwalteter EKS- und Auto Scaling-Gruppen, um EC2 Spot GPU-Instances, die für Datenmodellinferenzen verwendet werden, zu aktivieren und zu deaktivieren.

„Dank der Verwendung von ASG und EC2 Spot GPU Instanzen für das Training und die Ausführung unserer Datenmodelle auf unserem EKS Kubernetes Cluster wurden die Gesamtkosten für unsere Infrastruktur halbiert.“

– Florian Grignon, Head of Infrastructure - Keen Eye

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Sinergise

Sinergise ist ein GIS-Unternehmen, das große, schlüsselfertige Geospatial-Systeme in den Bereichen Cloud-GIS, Landwirtschaft und Immobilienverwaltung entwickelt. Im Jahr 2016 hat Sinergise Sentinel Hub, eine Engine zur Verarbeitung von Satellitenbildern in der Cloud, eingerichtet, die inzwischen mehrere Hundert Erdbeobachtungsanwendungen auf der ganzen Welt versorgt und mehr als eine 250 Millionen Anfragen pro Monat verarbeitet, wobei mehr als eine Billiarde Satellitenbildpixel verarbeitet werden. Sinergise verwendet Machine Learning auf AWS, um das Erkennen von Wolken zu verbessern. Dies ist der wichtigste Schritt bei der Vorverarbeitung optischer Satellitenbilder.

"s2cloudless ist ein Machine Learning-Algorithmus für das Computing von Wolkenmasken in der Sentinel-2-Bildgebung. Der Algorithmus ist heute eine der bewährtesten Methoden für die Wolkenanalyse. Er wurde mehr als 84 000 Mal heruntergeladen und wird in Dutzenden Anwendungen für die Erdbeobachtung verwendet. Die Skalierbarkeit und Leistung von Amazon EC2, gepaart mit mehreren Petabytes an Daten für die Analyse in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) haben es uns ermöglicht, unsere Rechenkapazität für unseren Machine Learning-Algorithmus zu skalieren und 13 Millionen Szenen bei einer maximalen Verarbeitungsrate von 780 Szenen pro Sekunde zu verarbeiten. Insgesamt brauchten wir nur 9,5 Stunden, um Wolkenmasken mit einer Gesamtfläche von 130 Bn km² zu verarbeiten. Wann immer möglich verwenden wir EC2 Spot, um unsere Kosten gering zu halten. Bei On-Demand-Kosten erzielten wir eine Kostenreduzierung um 70 %. Spot Instances pausieren automatisch und setzen die Arbeit bei Unterbrechungen fort, so dass unsere Anwendungen genau dort wiederbeginnen können, wo sie aufgehört haben."

Grega Milcinski, Chief Executive Officer - Sinergise