Un equipo de 5 personas fundó Peloton en 2012 y lo lanzó en Kickstarter en 2013. La compañía utiliza AWS desde el primer día, y entregó su primera bicicleta en 2014. En siete años, Peloton ha alcanzado más de 1,4 millones de usuarios registrados que, en conjunto, han recorrido cientos de millones de kilómetros virtuales.

Peloton utiliza AWS para respaldar la tabla de clasificación en sus clases de fitness retransmitidas en directo y bajo demanda. Necesita una gran elasticidad, baja latencia y capacidad de procesamiento de datos en tiempo real para entregar datos personalizables sobre los ciclistas a una comunidad de más de 1,4 millones de usuarios registrados que pedalean juntos desde casa.

Gracias a AWS, Peloton puede probar y lanzar con rapidez características nuevas que permiten mejorar la experiencia sin par que ofrece el fitness casero en comunidad.

Cuando Zillow creó la herramienta de valuación de propiedades, Zestimate, hace casi 15 años, tuvo que desarrollar un marco de aprendizaje automático en las instalaciones. Pero, a medida que creció su popularidad y complejidad, Zillow necesitó una mejor manera de entregar Zestimates en casi 100 millones de casas en todo el país.

Zillow trasladó su marco Zestimate a AWS, lo que le otorgó velocidad y escala para entregar valuaciones de las propiedades en tiempo real. Las valuaciones más dinámicas reflejan mejor las características únicas de cada casa y lo que sucede en el mercado inmobiliario, de esta manera los clientes tienen los datos más recientes mientras exploran el proceso de compra o venta.

En los mercados inmobiliarios populares, las casas pueden pasar de la descripción a la oferta en pocos días. Las tecnologías de AWS con Zillow integrado en su infraestructura para entregar de manera rápida y fiable cientos de millones de correos electrónicos cada mes, manteniendo a los clientes informados de las descripciones más recientes, estados de las casas y más.

GE Healthcare usa soluciones de AWS y Amazon SageMaker para incorporar datos, almacenar datos de tal forma que se cumplan los requisitos normativos correspondientes, organizar trabajos de selección entre los equipos y crear algoritmos de aprendizaje automático.

GE Healthcare redujo el tiempo de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático de días a horas, lo que le permitió implementar modelos con mayor rapidez y mejorar continuamente el cuidado de los pacientes.

Live Nation, líder mundial de espectáculos en directo, produce conciertos, vende boletos y conecta distintas marcas con la música. En 2016, Live Nation anunció que se disponía a trasladar toda la infraestructura global de TI a AWS con el propósito de ofrecer mejores experiencias a sus clientes.

La compañía trasladó a AWS 118 aplicaciones y 668 servidores en un plazo de 17 meses sin necesidad de contratar más personal ni de aumentar su presupuesto.

Al transferirse a AWS, Live Nation pasó de resolver problemas de hardware a ofrecer ideas innovadoras que permiten atender mejor a sus clientes. Desde que se implementó AWS, Live Nation redujo en un 58 % el costo total de propiedad y fue capaz de gestionar una cantidad de proyectos 10 veces mayor con el mismo personal; además, la disponibilidad de las aplicaciones mejoró en un 99 %.