• AWS-Fallbeispiel: Pfizer

    Pfizer, Inc. setzt auf Wissenschaft und seine globalen Ressourcen, um die Gesundheit und Lebensqualität in jedem Lebensabschnitt zu verbessern. Das Unternehmen hat eine Instance von Amazon VPC) eingerichtet, um eine sichere Umgebung bereitzustellen, in der Berechnungen für Forschung und Entwicklung weltweit erfolgen. Unterstützt werden Analysen riesiger Datenmengen, Forschungsprojekte, klinische Studien und das Erstellen von Modellen.

  • AWS-Fallbeispiel: Philips verwendet Redshift für Big Data

    Philips ist ein diversifiziertes Technologieunternehmen, das seinen Dienstleistungen und Produkte in mehr als 100 Ländern vertreibt. Die Medizinsparte von Philips konnte dank Attunity CloudBeam, das auf dem AWS Marketplace zur Verfügung steht, 37 Millionen Datensätze aus einer physischen Datenbank in nur 90 Minuten in die AWS Cloud hochladen. Durch das Hosten der Daten auf AWS ist Philips in der Lage, Datensätze von beliebiger Größe innerhalb von zwei Stunden zu optimieren. Davon profitieren Berater und Analysten, die schnelle Lösungen für ihre Kunden bereitstellen können.

  • AWS-Fallstudie: Das Carat-Projekt des AMP Lab der University of California in Berkeley

    Das AMP Lab der University of California in Berkeley ist eine mehrere Fachbereiche übergreifende Forschungseinrichtung, die an der Entwicklung skalierbarer Technologie für maschinelle(s) Lernen und Datenanalyse arbeitet. Mithilfe von AWS kann die AMP Lab-Forschergruppe Experimente vertikal skalieren und neue Software in realistischen Konfigurationen auf Tausenden von Computern testen. Die AWS Cloud bietet AMP Lab einen kostengünstigen und bedarfsgesteuerten Zugriff auf Infrastruktur und Datenverarbeitungsressourcen zur Unterstützung von Big Data-Projekten. Dazu zählt Carat, eine Anwendung, die mit Ziel entwickelt wurde, die Energieproduktivität zu messen und die Lebensdauer der Akkus von Mobiltelefonen zu verlängern.

  • Fallstudie: Caltech Guttman Lab

    Im Guttman Lab des California Institute of Technology wird ein auf AWS basierendes HPC-Cluster (High-Performance Computing) eingesetzt, um schnell neue Computing-Nodes hinzuzufügen, Daten aus der Gensequenzierung innerhalb weniger Tage statt mehrerer Wochen zu analysieren und die Cluster-Zugangsdaten unkompliziert zu verwalten. Das von Dr. Mitch Guttman geleitete Guttman Lab ist ein Forschungslabor in Pasadena (Kalifornien, USA), das sich auf die Erforschung langer nichtcodierender RNAs spezialisiert hat. Das ständig wachsende HPC-Cluster des Labors wird auf AWS ausgeführt, wobei Amazon Virtual Private Cloud zum Starten von Ressourcen in einem definierten Netzwerk und Amazon WorkSpaces und Simple AD zur Zugriffsverwaltung verwendet werden.

  • Fallstudie: Harvard Medical School

    Das Laboratory for Personalized Medicine (LPM), das zum Center for Biomedical Informatics an der Harvard Medical School gehört, hat sich die Leistung von Sequenzierungsmethoden mit hohem Durchsatz und Technologien zur Erfassung biomedizinischer Daten sowie die Flexibilität von AWS zunutze gemacht, um in Rekordzeit innovative Modelle für die Analyse ganzer Genome zu entwickeln.

  • We Feel – Fallstudie

    Das Black Dog Institute (BDI) ist eine gemeinnützige australische Forschungseinrichtung, die sich der Verbesserung der Diagnose, Behandlung und Vorbeugung verschiedener affektiver Störungen verschrieben hat. Das Institut arbeitet als Partner der regierungsfinanzierten australischen Forschungseinrichtung CSIRO an einer Studie namens "We Feel", die Tweets aus der ganzen Welt mithilfe von AWS analysiert und misst, welchen Einfluss Umweltfaktoren auf die Gemütsverfassung haben. Mit AWS kann das BDI mehr als 27 Millionen Tweets täglich in Echtzeit analysieren und seine Ressourcen so skalieren, dass es pro Tag bis zu 28 000 Website-Besucher verarbeiten kann.

Wir unterstützen Sie mit Beratung durch unsere Vertriebs- und Architekturorganisation, aber Sie können auch gleich heute mit einem Pilotprojekt beginnen.

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