Formula One Group usa Amazon SageMaker para optimizar las carreras
Conozca de qué manera la Fórmula 1 usa Amazon SageMaker y otros servicios de AWS para optimizar las decisiones relacionadas con las carreras y mejorar la experiencia de los seguidores.
Formula One Group está migrando la mayor parte de su infraestructura de centros de datos locales a AWS y estandarizando en servicios de aprendizaje automático de AWS, incluido Amazon SageMaker.
Optimización de carreras con aprendizaje automático
Mediante datos de carreras históricos recopilados a partir de automóviles durante los últimos 65 años, los científicos de datos de la Fórmula 1 están entrenando modelos de aprendizaje profundo para que realicen predicciones de carreras y ayuden a los equipos a optimizar decisiones durante una carrera. Los modelos pueden predecir cuándo los equipos deberían realizar paradas técnicas para los automóviles, determinar el mejor momento para cambiar los neumáticos y evaluar el desempeño de los conductores.
Incorporación de los seguidores a la pista
A continuación, la Fórmula 1 utiliza streaming de datos, análisis y servicios multimedia de AWS para distribuir información sobre las decisiones de los conductores y el rendimiento de los automóviles a sus más de 500 millones de seguidores.
Formación del futuro
Como la Fórmula 1 ejecuta sus cargas de trabajo informáticas de alto rendimiento en un entorno escalable en AWS, la organización puede realizar innovaciones en el diseño de automóviles, la experiencia de las carreras de la Fórmula 1, entre otras cosas, sin preocuparse por la capacidad.
Servicios financieros
Intuit simplifica la declaración de impuestos gracias a AWS
Conozca de qué manera la compañía de tecnología financiera Intuit usa Amazon SageMaker para entrenar sus modelos de aprendizaje automático de manera rápida y a escala, lo que permite disminuir el tiempo necesario para implementar modelos en un 90 por ciento.
Intuit trasladó todas sus operaciones a AWS y usa una amplia gama de servicios de AWS para obtener la elasticidad que necesita a fin de gestionar patrones de tráfico de gran variación por temporada. Desde 2013, Intuit ha migrado su infraestructura, aplicaciones, datos y capacidades de aprendizaje automático a AWS.
Innovación en productos mediante la ciencia de datos
Intuit analiza capacidades del aprendizaje automático a medida que busca transformar tareas arduas, como la declaración de impuestos, en sencillas e inclusive placenteras para sus clientes.
Amazon SageMaker para aprendizaje automático
Mediante el uso de Amazon SageMaker, Intuit ha logrado reducir el costo y el tiempo necesarios para implementar modelos de aprendizaje automático. Ahora los científicos de datos pueden crear un modelo y ajustar su escala para muchos servidores, y lo que solía llevar seis meses ahora se completa en una semana.
Respaldar la prosperidad
Mediante el empoderamiento de sus científicos de datos, Intuit continúa desarrollado y mejorando sus productos a fin de cumplir su misión: respaldar la prosperidad de sus clientes en todo el mundo.
Aprendizaje automático
La MLB selecciona a AWS como proveedor oficial del servicio de aprendizaje automático
Descubra de qué manera la Liga de Béisbol Profesional de Estados Unidos le da sentido a las estadísticas a través de AWS Machine Learning
La MLB ha recopilado datos estadísticos sobre sus jugadores y clubes durante décadas. En 2015, comenzó a usar servicios de AWS para recopilar y distribuir estadísticas de los partidos del día a fin de mejorar la experiencia de los seguidores.
Mayor capacidad de acción para los desarrolladores
Gracias a Amazon Sagemaker, la MLB puede permitir a sus desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar e implementar de manera rápida y fácil modelos de aprendizaje automático a escala.
Menor carga
Estos modelos ayudan a la MLB a eliminar procesos manuales y que consumen mucho tiempo asociados con las estadísticas y la conservación de registros, como el almacenamiento de puntajes, el registro de las notas sobre los partidos y la clasificación de los lanzamientos.
Personalización de partidos
El objetivo de la MLB es trabajar con Amazon ML Solutions Lab para continuar mejorando Statcast (su tecnología de seguimiento que analiza el rendimiento de los jugadores) incluida las pruebas de la precisión de las predicciones de los lanzamientos y la creación de experiencias personalizadas para los espectadores.
Un jonrón con inteligencia artificial
La MLB continuará innovado mediante el uso de inteligencia artificial La organización planea utilizar Amazon Comprehend para crear un modelo de lenguaje que pueda crear secuencias de comandos para partidos en directo que simulen presentadores emblemáticos.
SIN SERVIDOR
Matson utiliza AWS para el funcionamiento de su negocio internacional de logística y envío
Conozca de qué manera Matson usa AWS para promover la innovación y un servicio al cliente de nivel internacional, al mismo tiempo que logra fiabilidad operativa, seguridad y ahorro de costos en infraestructura.
Matson creó una aplicación móvil de referencia para el seguimiento internacional de contenedores que permite a los clientes realizar un seguimiento en tiempo real de sus envíos de carga. Otras características útiles de la aplicación incluyen la búsqueda interactiva de cronogramas de buques, las búsquedas de mapas de puertos basadas en ubicaciones y la actividad en directo de las cámaras de las puertas.
Acceso desde dispositivos móviles
Todos los dispositivos móviles obtienen acceso a AWS mediante Amazon API Gateway. Este método ofrece puntos de enlace con alta disponibilidad ubicados en bordes para el acceso a los recursos dentro de las nubes privadas virtuales existentes de Matson.
Informática sin servidor
Las funciones de AWS Lambda están diseñadas con un patrón de microservicios y adaptadas en función de contextos comerciales específicos basados en océanos, como el seguimiento de los envíos y los cronogramas de los buques.
Configuración y almacenamiento de bases de datos
Amazon DynamoDB administra la configuración, además de la configuración de los comentarios de los usuarios y las notificaciones de comentarios de los usuarios que se envían desde dispositivos móviles. DynamoDB Streams suministra notificaciones en tiempo real al equipo de atención al cliente de Matson.
Alertas y monitoreo de datos
Los clientes de Matson confían en la información de estado del buque y en el seguimiento de contenedores preciso y por minuto. El monitoreo y las alertas de eventos del sistema se logran mediante el uso de los servicios Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda y CloudWatch Logs.
Aplicación integral sin servidor
Matson ahora puede ofrecer a sus clientes una aplicación integral sin servidor que los ayuda a realizar un seguimiento de sus envíos, sin infraestructura para mantener.
IoT
iRobot promete el suministro de robots para hogares inteligentes con AWS
Averigüe de qué manera iRobot gestiona el IoT para consumidores a escala mediante el uso de tecnología sin servidor.
La serie Roomba 900 finaliza su objetivo de limpieza en el hogar y regresa a la estación para cargarse.
Procesamiento de datos
iRobot procesa el mapa del hogar, calcula la superficie total del piso limpiada y el código de estado del objetivo de limpieza, y publica los metadatos en AWS IoT.
Transmisiones de datos disponibles
iRobot usa una regla de AWS IoT para colocar un mensaje en una transmisión de Amazon Kinesis. A partir de Kinesis, iRobot puede procesar los datos del objetivo de limpieza. Kinesis permite que varios equipos reciban la transmisión de datos.
Análisis y almacenamiento de datos
AWS Lambda recibe los metadatos del objetivo de limpieza y redistribuye el formato a Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis divide en lotes los datos del objetivo y los almacena en Amazon S3. Amazon S3 se utiliza como el lago de datos de iRobot para análisis, donde todos los datos de los mensajes se comprimen y almacenan. Una vez que los datos se encuentran en Amazon S3, iRobot usa el conjunto de herramientas de AWS Analytics. Amazon Athena permite a iRobot analizar y detectar patrones en los datos sin dejar de ejecutar recursos de cómputo en todo momento.
Correlación de datos
El objetivo de limpieza se almacena en Amazon DynamoDB y se vincula con un robot y un consumidor específicos.
Notificación al cliente
El consumidor recibe una alerta que le informa la finalización correcta de un objetivo de limpieza de la serie Roomba 900.
APLICACIONES EMPRESARIALES
BP mejora el nivel de eficiencia y logra mayor velocidad y agilidad en costos para sus aplicaciones empresariales fundamentales
Vea de qué manera BP simplificó y modernizó su conjunto de aplicaciones de SAP, lo que le permitió mejorar la experiencia del usuario y, al mismo tiempo, lograr agilidad en los costos y un rendimiento optimizado.
La organización de TI de BP administra las aplicaciones de SAP que utilizan miles de empleados de todo el mundo para tareas de cadena de suministro, compras, finanzas, entre otras.
Mejora de la velocidad y la agilidad en los costos
Con el objetivo de mejorar la velocidad y lograr agilidad en los costos, BP usó Amazon EC2 para migrar estas aplicaciones empresariales fundamentales a la nube. Además, el equipo creó instancias X1 de EC2 para incrementar la escala y respaldar el análisis en tiempo real.
Incrementar el nivel de rendimiento
Ahora el equipo puede poner sistemas en funcionamiento en horas en vez de semanas o meses. BP está observando incrementos en el nivel de rendimiento de manera general, incluida una mejora de velocidad del 40 por ciento en el sistema Lubricants ERP.
AWS Marketplace es un catálogo digital con miles de productos de software de proveedores de software independientes que facilitan la búsqueda, la aplicación de pruebas, la compra y la implementación de software que se ejecuta en AWS.
Empaquete e implemente aplicaciones ligeras y proporcione un entorno de software estable y portátil para poder ejecutar de forma sencilla las aplicaciones y escalarlas en cualquier ubicación.
Cree con un conjunto sólido de servicios específicamente diseñados para cumplir los requisitos únicos de seguridad, conformidad, privacidad y gestión de las grandes organizaciones.
La nube de AWS incluye 55 zonas de disponibilidad distribuidas en 18 regiones geográficas y en 1 región local en todo el mundo, con planes anunciados para crear 12 zonas más y cuatro regiones adicionales en Baréin, Hong Kong, Suecia y una segunda región AWS GovCloud en los EE.UU.
Regiones y número de zonas de disponibilidad
EE.UU. Este Norte de Virginia (6), Ohio (3)
EE.UU. Oeste Norte de California (3), Oregón (3)
Asia Pacífico Mumbai (2), Seúl (2), Singapur (3), Sídney (3), Tokio (4), Osaka-Local (1)
Canadá Central (2)
China Pekín (2), Ningxia (3)
Europa Fráncfort (3), Irlanda (3), Londres (3), París (3)
