AWS Batch

Traitement par lots pour la formation de modèles ML, la simulation et l'analyse à n'importe quelle échelle

Traitement par lots intégralement géré

AWS Batch est un service de traitement par lots entièrement géré qui planifie, programme et exécute vos charges de travail par lots de ML, de simulation et d'analyse conteneurisées sur la gamme complète des offres de calcul AWS, telles qu'Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate et les instances Spot ou à la demande.

Avantages d'AWS Batch

Exécutez des centaines de milliers de tâches de traitement par lots de machine learning (ML), de simulation et d'analyse sans installer de logiciels ou de serveurs.
Procédez à une intégration native avec les services AWS pour mettre en œuvre des fonctionnalités de mise à l'échelle, de mise en réseau et de gestion.
Réduisez les coûts en optimisant la distribution des tâches de calcul en fonction du volume et des besoins en ressources.
Mettez automatiquement vos ressources de calcul à l'échelle grâce à une infrastructure entièrement gérée qui prend en charge les traitements et les simulations à grande échelle.

Comment AWS Batch peut-il être utile à votre secteur ?

AWS Batch permet aux développeurs, aux scientifiques et aux ingénieurs de différents secteurs d'exécuter efficacement des centaines de milliers de tâches de calcul par lots tout en optimisant les ressources de calcul. Ainsi, vous pouvez vous concentrer sur l'analyse des résultats et la résolution des problèmes.

imagerie de conduite autonome

Développement de fonctionnalités VA/ADAS

Les constructeurs automobiles procèdent à des simulations lorsqu'ils développent et testent des véhicules autonomes (VA) et des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Les ingénieurs modélisent chaque élément d'une simulation (capteurs de véhicule, circulation, environnement 3D) en composants modulaires plus petits à l'aide de conteneurs. Grâce à la possibilité d'exécuter plusieurs des tâches à plusieurs conteneurs avec AWS Batch, vous bénéficiez des fonctionnalités avancées de mise à l'échelle, de planification et d'optimisation des coûts d'AWS Batch sans avoir à reconstruire votre système pour en faire un conteneur monolithique complexe. En lieu et place, vous pouvez utiliser plusieurs conteneurs modulaires plus petits qui représentent chacun des composants système différents. Cette fonctionnalité accélère les temps de développement en réduisant les étapes de préparation des tâches, en éliminant le besoin de créer des outils internes supplémentaires et en simplifiant le développement logiciel (Dev), les opérations informatiques (Ops) et le débogage.

Homme regardant des données financières sur son ordinateur

Calcul haute performance, analyse post-transactions et surveillance de la fraude

Les organisations de services financiers, qu'il s'agisse de start-ups de technologie financière ou d'entreprises reconnues, utilisent AWS Batch pour rationaliser leurs opérations, minimiser les erreurs et améliorer la rapidité, la précision et la rentabilité grâce à l'automatisation. Pour les charges de travail informatiques hautes performances telles que la tarification, l'analyse de marché et la gestion des risques, AWS Batch peut automatiser l'attribution des ressources et la planification de ces tâches afin de réduire les coûts et d'accélérer la prise de décision. En matière d'analyse post-transactions, AWS Batch peut automatiser le traitement en fin de journée de grands ensembles de données provenant de plusieurs sources afin que vous puissiez comprendre les risques avérés avant la journée de négociation suivante. Pour mieux détecter la fraude, vous pouvez opter pour le machine learning AWS conjointement avec AWS Batch pour automatiser l'analyse requise afin de détecter des modèles irréguliers au sein des données.

Techniciens de laboratoire au travail

Criblage de médicaments et séquençage d'ADN

Les sociétés biopharmaceutiques et génomiques font appel au calcul haute performance afin de commercialiser leurs produits. AWS Batch rationalise les opérations dans des applications telles que la chimie informatique, la modélisation clinique, la dynamique moléculaire, mais aussi les tests et les analyses de séquençage du génome. En matière de criblage des médicaments, AWS Batch permet aux scientifiques d'effectuer des recherches de manière plus efficace dans les bibliothèques de petites molécules afin d'identifier les structures les plus susceptibles d'adhérer à une cible médicamenteuse, généralement un récepteur de protéine ou une enzyme. Ce processus contribue à la conception des médicaments, menant potentiellement à la mise au point de médicaments et de thérapies plus efficaces. En matière de séquençage de l'ADN, une fois que les bioinformaticiens ont terminé leur analyse principale d'une séquence génomique pour produire des fichiers bruts, ils peuvent utiliser AWS Batch pour automatiser et réduire les erreurs lors de leur analyse secondaire, qui consiste à assembler les lectures d'ADN brutes en une séquence génomique complète.

Personne travaillant sur un ordinateur

Rendu, transcodage et chaîne d'approvisionnement multimédia

Les entreprises du secteur du multimédia et du divertissement s'appuient sur le traitement par lots hautement évolutif pour un traitement des données et une création de contenu efficaces. AWS Batch accélère la création de contenu, met à l'échelle de manière dynamique l'assemblage de supports multimédias et automatise les flux de travail asynchrones de la chaîne d'approvisionnement multimédia. Les producteurs de contenu et les sociétés de post-production peuvent opter pour AWS Batch pour automatiser le rendu du contenu et ainsi réduire le besoin en intervention humaine. Pour le transcodage par lots et basé sur les fichiers, AWS Batch peut automatiser les flux de travail, surmonter les goulots d'étranglement en matière de ressources et réduire le nombre de processus manuels. AWS Batch simplifie également les flux de travail complexes de la chaîne d'approvisionnement multimédia en coordonnant l'exécution de travaux disparates et dépendants à différentes étapes du processus. Il prend en charge une infrastructure de préparation de contenu commune entre les équipes.