Forschung und technische Datenverarbeitung auf AWS

Technologie, Daten und Finanzierung zur Förderung der Wissenschaft

Die Forschung ist eine Übung der Innovation. Forscher benötigen Zugriff auf Tools, die schnelle Experimente ermöglichen. Amazon Web Services (AWS) arbeitet mit Hochschulen, Forschungslaboren, und Forschern auf der ganzen Welt zusammen, um kostengünstige, skalierbarem und sichere Rechen-, Speicher- und Datenbank-Funktionen anzubieten, um die Forschungsdauer zu beschleunigen. 

Mit AWS können Wissenschaftler schnell massive Data-Pipelines analysieren, Datenmengen im Petabyte-Bereich speichern und die Forschung mithilfe transformativer Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) und Quantum Computing vorantreiben. Dabei werden gleichzeitig die Ergebnisse an Beitragende auf der ganzen Welt freigegeben. AWS bietet Wissenschaftlern mit Zugang zu offenen Datensätzen passende Finanzierungen und Schulungen, um so das Innovationstempo zu erhöhen.

Oxford treibt die hochmoderne Forschung mit AWS voran

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Anführungszeichen

Wir führen über 10 000 Bioinformatik-Workflows pro Monat durch. Deshalb sind wir äußerst dankbar für die Skalierbarkeit und die robuste Funktionalität von AWS.“

Robert L. Grossman
Professor of Medicine and Computer Science und Director of the Center for Translational Data Science, University of Chicago

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AWS ParallelCluster: Verwenden Sie ein Open-Source-Tool, mit dem Sie Ihre HPC-Cluster auf AWS skalieren und verwalten können. Skalieren Sie Ihre Rechenkapazität auf Abruf. Dadurch werden die Wartezeiten für Aufgaben reduziert. Weitere Informationen ›

AWS-Batch: Vollständig verwaltete Batch-Verarbeitung jeder Größenordnung. Weitere Informationen ›

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

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Amazon SageMaker: Erstellen, Trainieren und Sie Machine-Learning-Modelle (ML) und stellen Sie sie bereit, unabhängig vom ML-Fachwissen. Weitere Informationen ›

Amazon SageMaker Studio Lab ist eine kostenlose Entwicklungsumgebung für Machine Learning (ML), die kostenlos Computing, Speicher (bis zu 15 GB) und Sicherheit bietet, damit jeder mit ML lernen und experimentieren kann. Weitere Informationen ›

Datenverwaltung- und speicher

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Amazon Simple Storage Service (S3): Objektspeicher für den Abruf beliebiger Datenmengen von jedem Ort aus. Weitere Informationen ›

AWS Backup: Zentrale Verwaltung und Automatisierung Ihrer Speicher-Backups. Weitere Informationen ›

AWS Lake Formation: Erstellen Sie eine zentralisierte, sichere und kuratierte Repository für all Ihre Daten, einschließlich Rohdaten und Daten, die zur Analyse vorbereitet wurden. Weitere Informationen ›

Offene Daten auf AWS Data Exchange: Forscher und Datenenthusiasten finden auf der AWS Data Exchange nun mehr als 100 Petabyte an hochwertigen, Cloud-optimierten Datensätzen von führenden Organisationen wie NOAA, NASA und dem UK Met Office für die öffentliche Verwendung. Weitere Informationen ›