Amazon.com in AWS
Amazon wird von vier Prinzipien geleitet: Kundenorientierung anstatt Fokus auf die Konkurrenz, Leidenschaft für Innovationen, Verpflichtung zu operativer Exzellenz und langfristiges Denken. Amazon ist bestrebt, das kundenorientierteste Unternehmen der Welt, der beste Arbeitgeber der Welt und der sicherste Arbeitsplatz der Welt zu sein. Kundenrezensionen, 1-Klick-Einkäufe, personalisierte Empfehlungen, Prime, Versand durch Amazon, Amazon Web Services (AWS), Kindle Direct Publishing, Kindle, Career Choice, Fire-Tablets, Fire TV, Amazon Echo, Alexa, Just-Walk-Out-Technologie, Amazon Studios und das Klimaversprechen sind nur einige der Dinge, bei denen Amazon Pionierarbeit geleistet hat. Amazon nutzt modernste Technologie in AWS, um Kunden auf der ganzen Welt die gewünschten Ergebnisse zu liefern.
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Generative KI
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Machine Learning
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Migration
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Niedrige Latenz
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Speicherlösungen
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Daten und Analytik
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Generative KI
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2024
Mit KI-Einkaufsberatern den Einkauf einfacher machen
Die KI-Einkaufsberater von Amazon nutzen Amazon Bedrock, um wichtige Produktinformationen und -empfehlungen für über 100 Produkttypen zusammenzufassen und so die Produktrecherche und -entdeckung für Kunden zu vereinfachen. Diese Berater, die in der US-App von Amazon (iOS und Android) und auf der mobilen Website verfügbar sind, helfen Kunden, sich schnell über Produkte zu informieren, mit denen sie möglicherweise weniger vertraut sind, und verkürzen so die Zeit, die sie vor dem Kauf mit der Recherche verbringen.
2024Amazon One Medical bringt KI-Tools auf den Markt, mit denen sich Ärzte wieder auf die Patientenversorgung konzentrieren können
Amazon One Medical nutzt KI-gestützte Tools, um Verwaltungsaufgaben für Ärzte zu vereinfachen, ihren Workload um 40 % zu reduzieren und ihnen mehr Zeit für den Aufbau von Beziehungen und die Bereitstellung hochwertiger Versorgung für ihre Patienten zu verschaffen. Mit AWS HealthScribe und Amazon Bedrock hat Amazon One Medical Lösungen entwickelt, die das Notieren von Notizen automatisieren, Krankengeschichten zusammenfassen, eine reaktionsschnelle Patientenkommunikation ermöglichen und die Zusammenarbeit des Pflegeteams optimieren, sodass sich die Anbieter auf die Bereitstellung einer außergewöhnlichen, personalisierten Pflege konzentrieren können.
2024Amazon Ads erweitert seine KI-gestützten kreativen Tools für Werbetreibende
Amazon Ads erweitert seine KI-gestützten kreativen Tools um Audio Generator und ergänzt damit Image Generator und Video Generator. Diese Tools helfen Marken dabei, Kampagnenkreationen schnell zu erstellen und zu optimieren, indem sie nur Produktseiteninformationen verwenden, sodass mehr Experimente möglich sind. Daten zeigen, dass Marken, die Image Generator verwenden, im Durchschnitt etwa 5 % mehr Umsatz erzielten. Die KI-gestützte Suite ermöglicht es Marken, während des gesamten Einkaufsprozesses mit Kunden in Kontakt zu treten, indem personalisierte, leistungsstarke Werbemittel mit minimalem Aufwand generiert werden.
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Machine Learning
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2023
Amazon Customer Fulfillment steigerte die Produktivität und reduzierte ungeplante Geräteausfallzeiten um 69 % durch den Einsatz von Amazon Monitron
Durch die Nutzung von AWS konnte Amazon Customer Fulfillment die ungeplanten Ausfallzeiten der Geräte um 69 Prozent reduzieren und dem Unternehmen so dabei helfen, sein Ziel zu erreichen, Kundenaufträge pünktlich zu erfüllen. Amazon Customer Fulfillment verfügt über Abwicklungszentren auf der ganzen Welt, in denen Mitarbeiter Kundenbestellungen erfassen, verpacken und versenden. Aufgrund der globalen Reichweite des Unternehmens wollte Amazon Customer Fulfillment im Rahmen seiner umfassenden Wartungsstrategie ein Programm zur vorausschauenden Wartung implementieren, um die Abwicklung kostengünstiger und effizienter zu gestalten. Mit Amazon Monitron kann Amazon Customer Fulfillment die Arbeitszeit seiner Techniker effektiver nutzen und durch prädiktive Wartung kostspielige ungeplante Ausfallzeiten vermeiden.
2021Amazon nutzt Machine Learning, um 915 000 Tonnen Verpackungsmaterial zu sparen
Das Amazon-Kundenerfahrungsteam für Verpackungen entwickelte gemeinsam mit AWS eine Machine Learning (ML)-Lösung, die nachhaltigere Verpackungsentscheidungen treffen und gleichzeitig die Messlatte für das Kundenerlebnis hoch legen soll. Amazon ist Mitbegründer und Erstunterzeichner des Klimaversprechens, das die Unterzeichner auffordert, sich zu verpflichten, die Ziele des Pariser Abkommens 10 Jahre früher zu erreichen – bis 2040 klimaneutral zu werden. Seit 2015 hat das Unternehmen das Gewicht seiner ausgehenden Verpackungen um 33 Prozent reduziert und damit weltweit 915 000 Tonnen Verpackungsmaterial eingespart – das entspricht mehr als 1,6 Milliarden Versandkartons. Je weniger Verpackungsmaterial in der gesamten Lieferkette verwendet wird, desto geringer ist das Volumen pro Sendung und desto effizienter ist der Transport. Die kumulative Auswirkung auf das gesamte Netzwerk von Amazon ist eine dramatische Reduzierung der CO2-Emissionen.
2020Amazon reduziert mit Amazon SageMaker die Infrastrukturkosten für die visuelle Behälterinspektion um prognostizierte 40 %
Amazon Fulfillment Technologies migrierte von einer älteren benutzerdefinierten Lösung zur Erkennung falsch platzierter Lagerbestände zu Amazon SageMaker. Dadurch konnten die AWS-Infrastrukturkosten voraussichtlich um 40 Prozent pro Monat gesenkt und die Architektur vereinfacht werden.
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Migration
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2019
Amazon migriert 50 PB an Analytikdaten von Oracle zu AWS
Amazon hat sein Analytik-System von Oracle zu AWS migriert, um mehr Agilität zu ermöglichen, Betriebskosten und -aufwand zu reduzieren und wachsende Leistungsanforderungen zu unterstützen. Das Unternehmen hat mit Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon EMR und einer Reihe anderer AWS-Services eine leistungsstarke Analytik-Infrastruktur in der Cloud aufgebaut.
2019Amazon verwendet Amazon Aurora für die Bestandsdatenbank
Amazon hat seine Bestandsverwaltungs-Services von Oracle Database zu Amazon Aurora migriert, um die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern und den Betriebsaufwand zu verringern. Das Unternehmen verlagerte 700 Oracle-Instances mit PostgreSQL-Kompatibilität auf Amazon Aurora und erzielte so einen höheren Durchsatz, eine bessere Skalierbarkeit und eine höhere Ausfallsicherheit.
2019So erreicht Amazon Datenbankflexibilität mithilfe von AWS
Amazon migrierte 5 000 Datenbanken von Oracle zu AWS. Dadurch wurden die jährlichen Betriebskosten der Datenbank um mehr als die Hälfte reduziert. Zudem wurde die Latenz der wichtigsten Services um 40 % reduziert. Für Datenbanken, die wichtige Services unterstützen und hohe Verfügbarkeit erfordern, verwendet Amazon DynamoDB und Amazon Aurora, für nicht kritische Services Amazon RDS für PostgreSQL und MySQL und für die kostengünstige, langfristige Speicherung relationaler und nicht-relationaler Daten Amazon S3.
2018Amazon verschiebt in 2 Monaten 150 TB an Daten von Oracle zu Amazon DynamoDB
Amazon hat seinen Item Master Service von Oracle zu Amazon DynamoDB migriert, um die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu optimieren, den Betriebsaufwand zu verringern und die Nutzung zu verbessern. Amazon nutzte den AWS Database Migration Service, um 150 TB an Daten in nur zwei Monaten ohne Ausfallzeiten zu migrieren, und verlässt sich nun auf Amazon DynamoDB, um mehr als fünf Milliarden Katalogaktualisierungen pro Tag ohne großen manuellen Aufwand zu verarbeiten.
2018Amazon.com-Service gegen Käuferbetrug wird skalierbar und halbiert die Kosten durch den Einsatz von AWS
Das Team von Amazon.com Transaction Risk Management Services (TRMS) migrierte in nur sechs Monaten 40 TB an Daten von On-Premises Oracle-Datenbanken zu AWS mit nur einer Stunde Ausfallzeit. TRMS betreibt den Käuferbetrug-Service, der Machine-Learning-Algorithmen verwendet, um betrügerische Transaktionen auf Amazon.com vorherzusagen und zu verhindern. Das TRMS-Team verwendete einen Migrations-Stack, der den AWS Database Migration Service (DMS) enthielt, um auf eine neue relationale Datenbanklösung zu migrieren, die auf dem PostgreSQL-kompatiblen Amazon Aurora basiert.
2018Amazon Advertising verlässt Oracle für eine einfachere Skalierung in Amazon RDS
Amazon Advertising Engineering and Development (AED) steigerte den Durchsatz und vermied ein dreijähriges Projekt zur Neuerstellung von Leistungsüberwachungen und Verwaltungs-Tools, indem die in Oracle-Datenbanken gespeicherten Daten zu Amazon RDS verschoben wurden. AED erstellt, verwaltet und skaliert die Technologien, die den programmatischen Werbeangeboten von Amazon zugrunde liegen. Die neue Lösung verwendet relationale PostgreSQL-Datenbanken, die vollständig von Amazon RDS verwaltet werden, wobei Amazon S3 für die Speicherung von Backups genutzt wird.
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Niedrige Latenz
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2019
Prime Video steigert die Skalierung und Ausfallsicherheit mit Amazon DynamoDB
Amazon hat seinen Item Master Service von Oracle zu Amazon DynamoDB migriert, um die Verfügbarkeit und Skalierbarkeit zu optimieren, den Betriebsaufwand zu verringern und die Nutzung zu verbessern. Mithilfe des AWS Database Migration Service migrierte das Unternehmen 150 TB Daten in nur zwei Monaten ohne Ausfallzeiten und verlässt sich nun auf Amazon DynamoDB, um ohne nennenswerten manuellen Aufwand täglich mehr als fünf Milliarden Katalogaktualisierungen zu verarbeiten.
2018Skalierung des Transaktions-Nebenbuchs von Amazon.com mit Amazon DynamoDB
Amazon hat sein Transaktions-Nebenbuch von Oracle auf AWS migriert, um seiner Hauptaufgabe gerecht zu werden, zeitnahe, vollständige und genaue Finanzberichte auch bei weiter steigendem Transaktionsvolumen, bereitzustellen. Amazon migrierte wichtige Datenbanken zu Amazon DynamoDB und nutzte einen Lift-and-Shift-Ansatz für die Migration relationaler Datenbanken zu Amazon RDS.
2018Amazon Prime Video nutzt AWS, um mehr als 18 Millionen Football-Fans ein solides Streaming-Erlebnis zu bieten
Als Amazon Prime Video die Rechte zum Streamen der NFL Thursday Night Football-Spiele in über 200 Ländern erwarb, war dem Unternehmen klar, dass es Millionen von Fans beim Zuschauen ihrer Lieblingsteams das bestmögliche Erlebnis bieten musste. „Bei Live-Sportveranstaltungen sind Zuverlässigkeit und geringe Latenzzeiten absolut entscheidend, denn jede verlorene Sekunde wirkt sich negativ auf die Zuschauer aus“, erklärt BA Winston, globaler Leiter der digitalen Videowiedergabe und -bereitstellung bei Amazon Video. „Wenn es zu Unterbrechungen oder Pufferzeiten kommt, werden die Fans nicht zuschauen.“
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Speicherlösungen
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2018
Amazon.com reduziert Komplexität und Investitionsausgaben mithilfe von Amazon S3
Amazon.com wechselte von der Bandsicherung zu Amazon S3, um den Großteil seiner Datenbanken zu sichern. Diese Strategie reduzierte die Komplexität und den Investitionsaufwand, sorgte für eine schnellere Backup- und Wiederherstellungsleistung, beseitigte die Planung von Bandkapazitäten für Sicherung und Archivierung und setzte Verwaltungspersonal für höherwertige Aufgaben frei. Durch den Wechsel von der Bandsicherung zu Amazon S3 konnte Amazon.com eine 12-fache Leistungssteigerung erzielen und die Wiederherstellungszeit in ausgewählten Szenarien von 15 Stunden auf 2,5 Stunden reduzieren.
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Daten und Analytik
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2017
Der Datenbank-Service hinter dem Umfang und der Geschwindigkeit, auf die sich Kunden von Amazon.com verlassen
Wenn Kunden auf der ganzen Welt Bestellungen bei Amazon.com aufgeben, werden diese Bestellungen über viele verschiedene Backend-Systeme abgewickelt. Eines dieser Schlüsselsysteme ist Herd, eine vom Team der Amazon eCommerce Foundation entwickelte Workflow-Orchestrierungs-Engine. Herd steuert die Geschäftslogik für die Verarbeitung aller Amazon.com-Kundenbestellungen weltweit und orchestriert mehr als 1 300 Workflows für alles, von der Auftragsabwicklung über den Betrieb des Logistikzentrums bis hin zur Koordinierung von Teilen des Amazon-Alexa-Backends. Herd ist ein unternehmenskritisches System, das von mehr als 300 Amazon-Entwicklungsteams verwendet wird und an Spitzentagen mehr als 4 Milliarden Workflows ausführt.
2017Amazon CloudWatch liefert Metriken schneller an die Kunden und spart Millionen von Euro pro Jahr mit Amazon DynamoDB TTL
Die Probleme des CloudWatch-Teams beim Lifecycle-Management wurden gelöst, als DynamoDB 2017 Time to Live (TTL) einführte, ein Feature, mit dem Benutzer definieren können, wann Elemente in einer Tabelle ablaufen, sodass sie automatisch aus der Datenbank gelöscht werden. Das CloudWatch-Team verwendet jetzt eine einzige DynamoDB-Tabelle, um die Verwaltung all seiner Elemente zu automatisieren, sodass das Team Daten effizienter abrufen kann, da auf weniger Tabellen zugegriffen werden muss.
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