• Caso práctico de AWS: Igenomix

    Gracias a AWS, Igenomix dispone de la capacidad necesaria para ejecutar cargas de trabajo de secuenciación de última generación (NGS), con un elevado volumen de datos. Con el uso de AWS, Igenomix ha conseguido incrementar la velocidad de analítica en hasta en un 600%, obteniendo una ventaja competitiva en pruebas genéticas. La empresa presta servicios y soluciones para abordar problemas de fertilidad, ayudando a que sus pacientes puedan concebir hijos sanos. Utiliza Amazon EC2 y Amazon S3 para tratar y almacenar decenas de terabytes de datos para sus pruebas genéticas.

  • Caso práctico de AWS: Philips usa Redshift para big data

    Philips es una empresa de tecnología diversificada neerlandesa que comercializa y presta sus servicios en más de 100 países. La división de asistencia sanitaria de la empresa en los Estados Unidos utilizó Attunity CloudBeam, disponible en AWS Marketplace, para cargar 37 millones de registros de una base de datos local en la cloud de AWS en tan solo 90 minutos. Gracias al hospedaje de sus datos en AWS, Philips puede optimizar conjuntos de datos de cualquier tamaño en tan solo dos horas, de tal forma que sus consultores y analistas pueden ofrecer soluciones a sus clientes con rapidez.

  • Caso práctico de AWS: proyecto Carat del laboratorio AMP de la Universidad de California Berkeley

    El laboratorio de algoritmos, máquinas y personas (AMP) de la Universidad de California en Berkeley constituye un esfuerzo de investigación multidisciplinar diseñado para crear tecnología escalable de análisis de datos y aprendizaje automático. Con la ayuda de AWS, el equipo del laboratorio AMP es capaz de escalar experimentos y probar software nuevo en configuraciones realistas en miles de equipos. La nube de AWS proporciona al laboratorio AMP acceso a infraestructura de bajo costo y recursos informáticos bajo demanda que se emplean en proyectos de big data, incluido Carat, una aplicación creada para ayudar a medir la productividad energética y mejorar la autonomía de las baterías de los teléfonos móviles.

  • Caso práctico de Harvard Medical School

    El Laboratorio de medicina personalizada (LPM) del Centro de informática biomédica de Harvard Medical School combinó las tecnologías de recopilación de datos biomédicos y secuenciación de alto desempeño y la flexibilidad de AWS para desarrollar innovadores modelos de análisis del genoma completo en tiempo récord.

  • Caso práctico de We Feel

    El Black Dog Institute (BDI) es un organismo de investigación australiano sin fines de lucro dedicado a mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la prevención de varios trastornos afectivos. El instituto se asoció con CSIRO, la agencia científica nacional de Australia, para llevar a cabo el estudio We Feel, que utiliza AWS para analizar tweets de todo el mundo y medir de qué manera las emociones se ven afectadas por factores ambientales. Gracias a AWS, el BDI puede analizar más de 27 millones de tweets por día en tiempo real y escalar sus recursos para atender hasta 28 000 visitas al sitio web por día.

  • Caso práctico del laboratorio Guttman de Caltech

    El laboratorio Guttman del Instituto de Tecnología de California utiliza un clúster de informática de alto desempeño (HPC) de AWS para agregar con rapidez nuevos nodos informáticos, analizar datos de secuencias genómicas en días en lugar de semanas y administrar con facilidad las credenciales de acceso al clúster. Bajo la dirección del Dr. Mitch Guttman, el laboratorio Guttman es un laboratorio de investigación con sede en Pasadena, California, que se especializa en el estudio de genes de ARN no codificantes de gran tamaño. El laboratorio ejecuta su creciente clúster de HPC en AWS y utiliza Amazon Virtual Private Cloud para implementar recursos en una red definida, y Amazon WorkSpaces y Simple AD para administrar el acceso.

Podemos ayudarle a comenzar mediante una consulta a nuestro equipo de ventas y arquitectura, o bien puede empezar por su cuenta hoy mismo.

Póngase en contacto con el departamento de ventas de AWS | Cree una cuenta de AWS