Immer mehr Unternehmen entscheiden sich für Amazon EC2 Spot-Instances, um ihre Infrastruktur kostengünstig zu betreiben und zu skalieren. Hier finden Sie einige Beispiele für Kunden, denen es mithilfe von EC2 Spot-Instances gelungen ist, ihr Unternehmen agiler zu führen, Kosten zu sparen und ihre Infrastruktur zu skalieren.

Big Data-Analyse

NextRoll

NextRoll (vorher AdRoll)

NextRoll ist weltweit führend im Retargeting von Werbung und bietet eine zahlreiche Plattformen umspannende Reichweite mit umfangreichen Anzeigekanälen sowie Tools, die personalisierte Werbekampagnen ermöglichen. NextRoll entschloss sich aufgrund der niedrigen Latenzzeit, des garantierten Durchsatzes und der Möglichkeit der schnellen Skalierung für den Betrieb mit Amazon EC2, S3 und DynamoDB. Zudem verwenden sie Spot wegen der variablen Kapazität. Dies ermöglicht ihnen ein schnelleres und effizienteres Ausführen von Arbeitslasten zu geringeren Kosten.

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AOL

AOL

Erfahren Sie, wie beim Webportal-Betreiber und Online-Dienstanbieter AOL Big Data-Workloads mit Amazon EC2 Spot ausgeführt werden.

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BloomReach

BloomReach

BloomReach entwickelte eine personalisierte Discovery-Plattform mit Anwendungen für Suche, Content-Marketing und Vermarktung. Sie starten täglich bis zu 2.000 Amazon EMR-Cluster und führen 6.000 Hadoop-Aufträge aus. Mit Spot und Amazon EMR haben sie ihre Effizienz gesteigert und gleichzeitig die Kosten reduziert.

Weitere Informationen hierzu finden Sie im AWS-Blog.

Inneractive

Inneractive

Die gesamte Infrastruktur der Werbebörse von Inneractive basiert seit 2010 auf Amazon Web Services (AWS). Das Unternehmen betreibt drei Flotten von Amazon Elastic Compute Cloud-Instances (Amazon EC2), um durchgehend einen möglichst wirtschaftlichen Betrieb sicherzustellen. Als Basiskapazität betreiben Aviv und sein Team bis zu 100 Amazon EC2 Reserved Instances. Inneractive spart Kosten, indem Instances, die über einen Zeitraum von einem bis drei Jahren bestehen, vorab statt im Rahmen eines On-Demand-Tarifs bezahlt werden. Die nächste und größte Flotte von Amazon EC2-Instances des Unternehmens besteht aus bis zu 800 Spot-Instances. Diese Staffelung bietet das bestmögliche Preis-Leistungs-Verhältnis. Die Preise für Spot-Instances variieren je nach Nachfrage.

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ironSource

ironSource

ironSource unterstützt über 800 Millionen Benutzer. Durch die Skalierung der Produktionsumgebung mit Spot realisiert das Unternehmen Einsparungen von bis zu 80 %. Die Big Data-Lösung von ironSource, ironsource Atom, wird mit EC2 Spot betrieben, sodass jede Datenmenge zuverlässig bearbeitet werden kann und gleichzeitig Kosten in Höhe von mehreren Zehntausend Dollar eingespart werden.

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Lotame

Lotame

"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."
Mapbox

Mapbox

Erfahren Sie, wie bei Mapbox eine Kombination aus der richtigen Architektur, Amazon EC2 Spot-Instances und kreativen Orchestrierungsverfahren dazu führt, dass die Anwendung mit extrem geringen Umsatzkosten betrieben werden kann.

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Moovit

Moovit

Erfahren Sie, wie bei Moovit, einer ÖPNV-App, mit Amazon EC2 Spot-Instances Kosteneinsparungen erzielt und die Datenverarbeitung beschleunigt werden konnten.

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Pinsight Media

Pinsight Media

Pinsight Media ist ein auf Mobildaten und deren Analyse spezialisiertes Unternehmen mit Sitz in Kansas City, Missouri. Pinsight erfasst und verarbeitet jeden Tag mehr als 80 Terabyte an anonymisierten Ortungssignalen, Datenpaketen und anderen Arten von Signaldaten von Mobilfunkbetreibern. Um die Kosten auf einem vertretbaren Niveau zu halten, wurden die Amazon EMR-Pipelines von Pinsight für die Verwendung von Amazon EC2 Spot-Instances konfiguriert.

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Quantcast

Quantcast

"Amazon EC2 Spot-Instances helfen uns dabei, im Zuge der verstärkten Verlagerungen unserer Infrastruktur in AWS die Kosten im Griff zu behalten und unsere Systeme nach Bedarf zu skalieren."

Leah Blank, Senior Systems Engineer, Quantcast

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RedViolet

RedViolet

Dank Amazon EC2 Spot-Instances stehen RedViolet Reservekapazitäten in der AWS Cloud für die Datenverarbeitung zu sehr günstigen Preisen zur Verfügung. Durch die Amazon EC2 Spot-Instances profitiert RedViolet von Datenverarbeitungskosten, die im Vergleich zu denen bei On-Demand-Instances um 50 bis 70 % niedriger sind. Somit stehen RedViolet bei gleichem Budget mehr Kapazitäten für die Datenverarbeitung zur Verfügung.

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TellApart

TellApart

Die Big Data-Plattform von TellApart versetzt Einzelhändler in die Lage, das Potenzial ihrer Kundendaten maximal auszuschöpfen. Sie verwenden Amazon Elastic MapReduce zum Erstellen von Hadoop-Clustern für die Stapelverarbeitung von Protokolldaten. Durch die Verwendung von Spot-Instances konnten sie ihre Kosten um 75 % reduzieren.

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Zillow

Zillow

"Im Vergleich zum Tarif mit Reservierung für 3 Jahre zahlen wir weniger und nutzen Knoten darüber hinaus nur nach Bedarf. Diese Spot-Instances sind nicht rund um die Uhr in Betrieb. Wir nutzen Maschinen also nur, wenn wir sie auch wirklich benötigen, sodass wir in erheblichem Maße Kosten einsparen können. Insgesamt sind wir mit Auto Scaling mit EMR und Spot-Instances sehr zufrieden!"

Brian Filppu, Director Business Intelligence, Zillow

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Salesforce

SalesForce

Salesforce DMP nutzt die Amazon EMR-Infrastruktur mit Amazon EC2 Spot-Instances, um zu geringeren Kosten Zugang zu umfassenden Datenverarbeitungsfunktionen zu erhalten.

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CI/CD und Tests

Basware

Basware

"Spot-Instances waren für unsere Bedürfnisse bei 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 so mehr als 60 % im Vergleich zu On-Demand-Preisen."

Alistair Gilbert, Director of DevOps, Basware

Lyft

Lyft

Lyft ist ein in San Francisco ansässiges Unternehmen, das eine Mitfahrzentrale betreibt und aufgrund eines Unternehmenswerts von 5,5 Milliarden USD in der "Unicorn"-Liste der erfolgreichsten Start-ups des Fortune Magazine geführt wird. Durch die Verwendung von AWS Spot-Instances werden bei Lyft durch einfaches Ändern von vier Codezeilen bis zu 90 % an Kosten pro Monat eingespart.

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Revcontent

Revcontent

"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 auf diese Weise Kosteneinsparungen und Stabilität zuverlässiger gewährleisten." 

Container

Practo

Practo

Practo ist eine Plattform, die 8 000 Ärzte in Indien mit drei Millionen Patienten im ganzen Land vernetzt. Erfahren Sie mehr über die Skalierung, Kosteneinsparungen und Protokollverwaltung bei Practo bei Verwendung von Containern mit AWS-Services wie EC2 Spot, Amazon SQS und Software von Drittanbietern.

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Walla News

Walla

Beim Online-Nachrichtenportal Walla aus Israel freute man sich über die Neuerungen im Zuge des Umstiegs auf AWS. Durch die Nutzung von ECS für Container mit EC2 Spot-Instances zusammen mit einer Vielzahl an AWS Managed Services ist Walla in der Lage, die Kosten und den betrieblichen Aufwand gering zu halten.

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DeliveryHero

DeliveryHero

Delivery Hero spart bei der Infrastruktur für containerisierte Kubernetes-Workloads 70 Prozent. Der Essenslieferdienst liefert pro Woche eine Million Essensbestellungen in 39 Ländern aus. Delivery Hero hat seine Kubernetes-Cluster zum ausschließlichen Betrieb auf Amazon EC2 Spot-Instances umgestellt, um im Preis gesenkte ungenutzte Amazon EC2-Kapazität auszunutzen.

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DeliveryHero

YipitData

YipitData ist ein alternatives On-Demand-Datenteam mit über 100 Mitarbeitern für hunderte der weltweit größten Unternehmen und Anlagefonds.

Als Pionier für alternative Daten bei der Anlagenrecherche nutzt YipitData Spot Instances zur Optimierung von Kosten für die Ausführung von Web Scraping und Batch-Workloads. 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 half ihm dabei, eine robustere und kosteneffizientere Infrastruktur zu schaffen.

"YipitData konnte in den letzten Jahren bei EC2-Instances 70 % sparen und so schneller expandieren", so Hugo Lopes Tavares, Staff Engineer

High Performance Computing

Australian Museum

Australian Museum Research Institute

Am Australian Museum Research Institute sollen der Bestand, die Genetik und Krankheiten von Koalas genauer erforscht werden. Mit Amazon EC2 Spot erhielt das Forschungsinstitut Zugang zu flexiblen, kostengünstigen Datenverarbeitungskapazitäten, dank denen es dem Bioinformatik-Team gelang, das Genom des Koala zu sequenzieren.

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CoreLogic

CoreLogic

CoreLogic ist der größte Anbieter von Informations-, Analyse- und Risikomanagement-Dienstleistungen im Zusammenhang mit Immobilien in Australien und Neuseeland. Bei CoreLogic wurde die EC2-Flotte durch Spot-Instances ersetzt und ein Arbeitsmodell zum Einsatz gebracht, mit dem die Datenverarbeitungskosten um 90 % gesenkt werden.

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DNAnexus

DNAnexus

DNAnexus bietet ein einheitliches System zur Datenverwaltung und Sequenzanalyse für Einrichtungen und Forscher, die sich mit der DNA-Sequenzierung befassen. DNAnexus verwendet zudem Amazon EC2-Spot-Instances zur Durchführung all seiner DNA-Analysen, während Amazon EC2-On-Demand-Instances die interaktiven Dienste des Unternehmens, wie Kunden-Endportal- und Visualisierungstools, abwickeln. DNAnexus verlässt sich ganz auf Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), um die umfassenden Speicheranforderungen des Unternehmens zu erfüllen, die sich von Terabyte auf Petabyte erhöhen werden.

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Fermilab

Fermilab

Fermilab nimmt am CERN-Projekt teil, dem größten datenintensiven Projekt der Welt. Nach dem Nachweis der Existenz des Higgs-Teilchens („Gottesteilchen“, das Menschen ihre Masse verleiht) kann CERN noch mehr Daten bei einer höheren Geschwindigkeit analysieren und dem Nachweis der Existenz der schwarzen Materie näher kommen. Sie haben ihre Rechenkapazität kostengünstig um den Faktor 4 auf insgesamt 58K Kerne erhöht. Mehr als 500 Millionen Ereignisse wurden in knapp 10 Tagen mithilfe von 2,9 Millionen Aufträgen vollständig simuliert, wofür Fermilab ohne die Hilfe von AWS normalerweise sechs Wochen gebraucht hätte.

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Grail

Grail

"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 Woche für Woche variieren, benötigen wir mal mehr und mal weniger Datenverarbeitungsressourcen. Mit dem neuen Preismodell von Spot können wir zuverlässig Einsparungen realisieren, wodurch wir unsere Forschung mit niedrigen und vorhersehbaren Preisen skalieren können."

Guttman Lab

Guttman Lab

Das Guttman Lab am California Institute of Technology (Caltech) nutzt EC2 Spot-Instances, weil eine kostengünstige, flexible und elastische Infrastrukturlösung für Laborwissenschaftler benötigt wird, um spontan auf große HPC-Cluster zugreifen zu können. Da tausende Knoten bei Bedarf gestartet und außer Betrieb gesetzt werden können, konnten die Laborwissenschaftler einfach mehrere Projekte gleichzeitig ausführen und dabei die zum Fertigstellen von Genomsequenzen benötigte Zeit von Wochen auf Tage reduzieren.

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BiomX

BiomX

"Spot verschafft uns die kosteneffizienteste Lösung für die Analyse vieler 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. Also starten wir 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

"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."
Metabiota

Metabiota

Metabiota konnte außerdem durch die Verwendung von Amazon EC2 Spot-Instances zur Ausführung von Simulationen zu unterschiedlichen Tageszeiten erhebliche Einsparungen realisieren. So konnte Metabiota durch die Verwendung von Amazon EC2 Spot-Instances die Datenverarbeitungskosten um 60 bis 70 % senken.

!Der Einsatz von Amazon EC2-Spot-Instances bedeutete für uns, dass wir enorm viel einsparen konnten".

Mike Gahan, Senior Data Scientist bei Metabiota

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Novartis

Novartis

Novartis entwickelte eine Plattform für die Krebsforschung und schätzte die Kosten dafür auf 40 Millionen USD. Mit Spot Instances führten sie 39 Jahre computergestützte Chemie in 9 Stunden für 4.232 USD durch und entdeckte 3 Verbindungen, die im Kampf gegen den Krebs helfen können. Weitere Informationen vom Global Head of Scientific Computing von Novartis.

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OpenEye Scientific

OpenEye Scientific

"Durch die Verwendung von Amazon EC2 Spot-Instances haben wir letztes Jahr 800 000 USD gespart. Unsere Kunden profitieren von diesen Kosteneinsparungen ebenfalls, da sie dank EC2 Spot-Instances flexibler sind. Ganz gleich, ob sie innerhalb weniger Millisekunden Bilder generieren müssen oder komplexe Chemieaufgaben durchführen, die viele Stunden dauern – dank der flexiblen Kosten ist das jetzt alles möglich."

Craig Bruce, Head of Infrastructure, OpenEye Scientific

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Rock Flow Dynamics

Rock Flow Dynamics

Erfahren Sie, wie Amazon EC2 Spot-Instances und Amazon S3 bei Rock Flow Dynamics eingesetzt werden, um kosteneffiziente, skalierbare Cluster zu erstellen, auf denen tNavigator basiert, die Lösung von Rock Flow Dynamics zum Ausführen dynamischer Simulationen zu Lagerstätten von Rohstoffen.

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Scribd

Scribd

Scribd spart eigenen Schätzungen zufolge durch die Verwendung von Spot-Instances im Vergleich zu On-Demand-Instances 63 % bzw. 10 500 USD für jeden Auftrag bei Massenkonvertierungsvorgängen.

"Wir mussten lediglich einige ganz kleine Skripte erstellen. Daher waren wir in der Lage, innerhalb weniger Stunden – Kaffeepausen mitgerechnet – die Umstellung von On-Demand- auf Spot-Instances zu vollziehen."

Jared Friedman, Co-Founder, Scribd

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TLG Aerospace

TLG Aerospace

Das Luftfahrttechnikunternehmen TLG Aerospace mit Sitz in Seattle erzielt bei CFD-Simulationen (Computational Fluid Dynamics) mit STAR-CCM+ Einsparungen von 75 %. EC2 Spot-Instances haben es TLG ermöglicht, auf mehr Arbeitsspeicher und Kerne zu geringeren Kosten zuzugreifen, um so die Anzahl und Größe immer anspruchsvollerer Simulationen skalieren zu können.

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UC Santa Cruz

University of California Santa Cruz

"Unsere Mitarbeiter fordern, dass Daten so schnell wie möglich verarbeitet werden, um Proben zur Krebsdiagnostik mit vorhandenen Proben in der Datenbank abgleichen zu können. Mit AWS können wir ihnen die Ergebnisse innerhalb von Tagen anstatt von Monaten bereitstellen, was zur schnelleren Diagnose von Krankheiten beitragen kann." 

Benedict Paten, Director, Computational Genominics Lab

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Western Digital

Western Digital

"Speichertechnologie ist unglaublich komplex. Zudem verschieben wir bei der Entwicklung von Speicherdatenträgern der nächsten Generation und technischen Innovationen kontinuierlich die Grenzen des physikalisch und technisch Machbaren. Diese erfolgreiche Zusammenarbeit mit AWS ist ein Beleg für die extreme Skalierbarkeit, Leistungsfähigkeit und Agilität von Cloud-basiertem HPC. Es hilft uns dabei, komplexe Simulationen zur Analyse zukünftiger Speicherarchitekturen auszuführen und Werkstoffe zu erforschen. Dank AWS können wir die Simulationszeiten von 20 Tagen auf 8 Stunden reduzieren. Das ermöglicht es den Forschungs- und Entwicklungsteams bei Western Digital, neue Konzepte und Innovationen mit einer Geschwindigkeit voranzutreiben, die noch vor Kurzem undenkbar gewesen wäre."

Steve Phillpott, CIO, Western Digital

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EagleView

EagleView

EagleView hat sein Bildverarbeitungssystem mit neuer Architektur versehen, um Amazon EC2 Spot-Instances zu nutzen, und dabei durchschnittlich 80 % gegenüber On-Demand-Instances eingespart. EagleView nutzt Luftbilder in Kombination mit Machine Learning, Computervision und Datenanalytik zur Datenextraktion sowie um Kunden aus Bau, Notfallreaktion und vielen anderen Bereichen Einblicke zu verschaffen. Die Firma hat eine dezentrale und ereignisgesteuerte Anwendung aufgebaut, die Amazon EC2-Instances als Datenverarbeitungsressourcen, Amazon SQS zur Warteschlangenorganisation von Verarbeitungsaufgaben und AWS Lambda als Orchestrierungsebene nutzt.

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proteanTecs

proteanTecs

proteanTecs nutzt die AWS Cloud zum Parallelbetrieb von vielen Millionen Simulationen, zur Reduzierung der Kosten um bis zu 60 Prozent und zur Fokussierung auf die Schaffung neuer Produkte. Die in Israel ansässige Firma bietet Software und eingebettete Sensoren zur Vorhersage von Ausfällen in elektronischen Systemen an. proteanTecs betreibt seine HPC-Workloads auf AWS und baut zur Kostenreduzierung auf Amazon EC2 Spot-Instances.

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Bild- und Medien-Rendering

Barnstorm VFX

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

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 nutzt 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

Milk Visual Effects

Milk Visual Effects

Milk ist ein in London ansässiges Unternehmen, das auf visuelle Effekte (VFX) spezialisiert ist. Es verfügt über umfangreiche Erfahrungen in Film und Fernsehen und gewann einen Oscar in der Kategorie "Beste visuelle Effekte" für "Ex Machina" sowie mehrere BAFTA-Preise für Doctor Who und andere Projekte. Milk wurde auch damit beauftragt, für den Spielfilm "Die Farbe des Horizonts" (erschienen 2018, mit Shailene Woodley in der Hauptrolle) umfangreiche und rechenintensive Simulationen des Ozeans sowie stürmischer Meeresszenen zu erstellen.

"Der Umfang des VFX-Projekts für 'Die Farbe des Horizonts' war mindestens zehnmal größer als alles, was wir zuvor in Angriff genommen hatten. Und gleichzeitig arbeiteten wir auch noch an anderen Projekten. Durch die Verwendung von Deadline in AWS war unser relativ kleines Team in der Lage, eine Menge Arbeit zu bewältigen. Die scheinbar unbegrenzten Kapazitäten von AWS Thinkbox Deadline und Amazon EC2 Spot-Instances haben uns zu flüssigeren Iterationsprozessen und zu besseren Ergebnissen verholfen."

Dave Goodbourn, Head of Systems, Milk Visual Effects

Nexus Studios

Nexus Studios

Nexus Studios ist ein Oscar- und Emmy-nominiertes Studio, das sich auf Animation, Film und interaktive Erfahrungen spezialisiert hat. Nexus unterhält Niederlassungen in London und Los Angeles, wo Inhalte erstellt werden, die vom Animationsfilm bis zur virtuellen 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

Passion Pictures

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

Scripps Networks

Scripps Networks

Scripps Networks Interactive ist ein im Bereich der Massenmedien tätiges Unternehmen, das auf Fernsehsender mit Sach- und Lifestyle-Themen spezialisiert ist, z. B. HGTV, DIY Network und Food Network. Scripps Networks Interactive konnte die CGI-Rendering-Zeit dank einer auf AWS Thinkbox Deadline basierenden Lösung um 95 % reduzieren. Das Unternehmen nutzt das AWS-Portal in Thinkbox Deadline zur Verwaltung und Administration von Amazon EC2 Spot-Instances als CGI-Rendering-Knoten.

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AutoDesk

AutoDesk

AutoDesk ist ein Softwareunternehmen, das Infrastruktur für Menschen bietet, die an Innovationen arbeiten. Mit 100 Millionen AutoDesk-Nutzern in aller Welt verlassen sich ihre Kunden bei rechenintensiven Workloads zum Rendering von 3D und realistischen Fotos auf AutoDesk. AutoDesk hat sich zur Kostenkontrolle und zur Unterstützung der Bildungsgemeinschaft an Spot gewandt, damit ihre Kunden Kosten für Bildrendering-Workloads einsparen und diese Dienste sogar kostenlos nutzen konnten.

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Webanwendungen

Edmodo

Edmodo

Erfahren Sie, wie bei der Social-Learning-Plattform Edmodo die Infrastrukturkosten mithilfe von Amazon EC2 Spot-Instances und On-Demand-Instances gesenkt wurden. 

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Gett

Gett

Gett ist ein Start-up-Unternehmen mit Sitz in Israel, das Menschen mit Taxifahrern vernetzt und eine Website sowie eine Mobilgeräte-App auf mehreren hundert Amazon Elastic Compute Cloud-Instances (Amazon EC2) betreibt. Gett entschied sich für eine Kostenreduzierung durch Nutzung der Vorteile von Amazon EC2-Spot Instances. Das Unternehmen führt zur Verarbeitung großer Datenmengen den Amazon Elastic MapReduce (EMR)-Service auf Amazon EC2 Spot-Instances aus.

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Smadex

Smadex

Smadex ist die Mobile-First-Werbeplattform von Entravision, ein internationales Medienunternehmen, das sich auf Mehrkanal-Werbelösungen spezialisiert hat. Als nachfrageseitige Plattform bietet Smadex Werbetreibenden Zugang zu einer großen Bandbreite an hochwertigem Medienbestand und 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 nutzen wir Amazon EC2 Spot Instances zur Unterstützung einer Reihe unterschiedlicher Amazon EMR-Cluster zur Verarbeitung hunderter von TB an Daten in Echtzeit, mit denen wir unsere Entscheidungsalgorithmen schulen und unseren Kunden einen hohen Grad an Transparenz basierend auf unseren Echtzeit-Analyse-Dashboards bieten können."

Lucas Ceballos, CTO – Smadex

Machine Learning

Edmodo

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. Durch die Verwendung von Spot-Instances konnte Dynamic AI56 bei der Instance-Bereitstellung 75 % der Kosten sparen."

- Ievgen Sliusar, Chief of Infrastructure

Gett

Keen Eye

Keen Eye entwickelt eine Plattform für bildgebende Technologie für Pathologen und translationale Wissenschaftler. Keen Eye wollte seine KI-ML-Plattform von einer veralteten Host-Plattform in eine für das Gesundheitswesen zertifizierte Cloud mit leistungsstarken GPUs migrieren. Ziel war eine schnelle Erweiterung, eine verbesserte Performance der Algorithmen sowie die Optimierung der Infrastrukturkosten. 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.

"Durch die Verwendung von ASG und EC2 Spot GPU-Instances für die Schulung und Ausführung unserer Datenmodelle auf EKS Kubernetes Cluster konnten wir die Gesamtkosten für die Infrastruktur halbieren."

– Florian Grignon, Head of Infrastructure

Smadex

Sinergise

Sinergise ist ein GIS-Unternehmen, das große, einsatzbereite Geodatensysteme für Cloud-GIS, Landwirtschaft und die Immobilienbranche entwickelt. 2016 entwickelte Sinergise Sentinel Hub, eine Cloud-Engine für die Verarbeitung von Satellitenbildern. Das System unterstützt heute weltweit viele Hunderte Anwendungen für die Erdbeobachtung. Pro Monat verarbeitet es mehr als eine Viertelmilliarde Anfragen – das entspricht mehr als einer Billiarde Satellitenbildpixeln. 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 die Arbeit bei Unterbrechungen und setzen diese eigenständig wieder fort, damit Ihre Anwendungen dort weitermachen können, wo sie unterbrochen wurden."

– Grega Milcinski, CEO of Sinergise