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Soluzioni per cloud ibrido AWS

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Per l'innovazione dei clienti

  • F1-Insights-logo-power-by-AWS

    Formula One Group usa Amazon SageMaker per ottimizzare le gare

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    PI-F1-1-mobile-beginning-a-transformation-ending

    L'inizio di una trasformazione

    Formula One Group sta trasferendo in AWS la maggior parte della propria infrastruttura, che al momento si trova su data center locali; lo scopo è utilizzare i servizi di apprendimento automatico di AWS, tra cui Amazon SageMaker.

    PI-F1-2-mobile-optimizing-racing-machine-learning-ending

    Ottimizzare le gare con l'apprendimento automatico

    Grazie alla cronologia di dati raccolti dai veicoli negli ultimi 65 anni, i data scientist della Formula 1 stanno addestrando modelli di apprendimento profondo che offrono previsioni e aiutano i team a ottimizzare le decisioni durante una gara. I modelli sono in grado di prevedere quando i team dovrebbero richiamare i veicoli per i pit-stop, determinare il momento migliore per cambiare le gomme e valutare le prestazioni dei singoli piloti.

    PI-F1-3-mobile-bringing-fans-into-the-track-ending

    Avvicinare i fan al circuito

    Formula 1 usa quindi i flussi di dati, le analisi e i servizi multimediali di AWS per offrire informazioni sulle decisioni dei piloti e sulle prestazioni dei veicoli a oltre 500 milioni di fan.

    PI-F1-4-mobile-building-for-the-future-ending

    Il futuro a un passo

    Eseguendo i carichi di lavoro HPC nell'ambiente scalabile di AWS, Formula 1 può pensare di apportare grandi innovazioni al proprio formato senza preoccupazioni per la capacità necessaria per implementarle.

  • GE-Logo

    GE Healthcare aiuta a rilevare più rapidamente le condizioni critiche utilizzando il machine learning su AWS

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    GE_PoweringInnovation_Step_01

    Una missione che migliora la vita

    *510.000 in corso presso la FDA degli Stati Uniti. Non disponibile alla vendita negli Stati Uniti.

    GE_PoweringInnovation_Step_02

    Sanità migliore grazie al machine learning

    GE Healthcare utilizza AWS e Amazon SageMaker per acquisire dati, archiviarli in modo conforme, orchestrare il lavoro di curation tra i team e creare algoritmi di machine learning.

    GE_PoweringInnovation_Step_03

    Modelli migliori e più rapidi

    GE Healthcare ha ridotto i tempi di addestramento dei suoi modelli di machine learning passando da giorni a ore, il che consente all’azienda di implementare modelli più rapidamente e migliorare continuamente l'assistenza offerta ai pazienti.

  • iRobot_logo_green_logotype

    iRobot mantiene la promessa di automazione in case smart con AWS

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    PI-iRobot-Mobile_Step-1

    iRobot Roomba 900 e la pulizia perfetta

    I prodotti Roomba della serie 900 completano il proprio ciclo di pulizia e ritornano automaticamente al dock per la ricarica.

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    Elaborazione dati

    iRobot elabora una mappa dell'abitazione, calcola la superficie totale pulita e il codice di stato per il ciclo di pulizia, pubblicando i dati in AWS IoT.

    PI-iRobot-Mobile_Step-3

    Dati sempre disponibili

    iRobot adotta una regola AWS IoT per inoltrare il messaggio in un flusso di Amazon Kinesis. Da Kinesis, iRobot può quindi elaborare i dati per completare la pulizia. Kinesis permette a diversi dispositivi di ricevere il flusso di dati.

    PI-iRobot-Mobile_Step-4

    Storage e analisi dei dati

    AWS Lambda riceve i dati sul ciclo di pulizia e analizza il formato in Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis divide in batch i relativi dati e li memorizza in Amazon S3. Come data lake di iRobot per l'analisi viene utilizzato Amazon S3, dove i dati dei messaggi sono compressi e memorizzati. In Amazon S3, iRobot usa il set di strumenti di AWS Analytics. Amazon Athena permette a iRobot di esplorare e individuare pattern nei dati senza dover avviare ogni volta le risorse di elaborazione.

    PI-iRobot-Mobile_Step-5

    Correlazione di dati

    Il ciclo di pulizia viene memorizzato in Amazon DynamoDB e viene stabilita una correlazione tra il singolo robot e il cliente.  

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    Notifiche ai clienti

    I clienti riceveranno un avviso quando il ciclo di pulizia di un dispositivo Roomba della serie 900 viene completato. 

  • PI-Epic_Logo_Final
    Epic Games utilizza AWS per il videogioco di fama mondiale Fortnite
    Scopri come Epic Games utilizza AWS per fornire Fortnite a più di 200 milioni di giocatori in tutto il mondo
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    Gettare le fondamenta sul cloud

    Epic Games ha cominciato a utilizzare AWS nel 2012 e ora ha migrato tutti i propri carichi di lavoro sul cloud AWS, eseguendo il proprio parco di server del videogioco, i sistemi di piattaforme back-end, i database, i siti Web, la pipeline di analisi e i sistemi di elaborazione su AWS.

    PI-Epic-Mobile_Step-2

    Fama a livello mondiale

    Nel 2017, Epic Games ha lanciato Fortnight, un videogioco multi-piattaforma e multi-giocatore che ha riscosso immediatamente un’enorme fama a livello mondiale. Solo durante il primo anno, la base di utenti di Fortnite è aumentata più di 100 volte, raggiungendo un numero complessivo di giocatori che supera i 200 milioni.

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    Superare i limiti della scalabilità

    AWS ha svolto un ruolo fondamentale nel successo di Fortnite. Grazie all’utilizzo di AWS, Epic Games ospita eventi interni al gioco con centinaia di migliaia di utenti invitati, senza doversi preoccupare delle capacità necessarie. Inoltre, elabora 125 milioni di eventi al minuto nella propria pipeline di analisi e gestisce la crescita del proprio warehouse di dati con 5 PB al mese.

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    Fornire la miglior esperienza di gioco

    Utilizzando AWS, Epic Games può continuare a migliorare l’esperienza dei propri giocatori e offrire nuovi ed eccitati giochi ed elementi di gioco. L’azienda progetta di espandere il proprio utilizzo dei servizi AWS in futuro, includendo il machine learning e i servizi basati su container.

  • Matson-logo

    Matson opera la propria soluzione di spedizione e logistica globale in AWS

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    PI-Matson-Mobile_Step-1

    Monitoraggio in tempo reale

    Matson ha creato un'applicazione per dispositivi mobili con cui i suoi clienti possono monitorare in tempo reale la posizione delle loro merci. L'applicazione, inoltre, permette di ricercare in modo interattivo nella pianificazione dei percorsi delle navi, visualizzare mappe dei porti e riprodurre feed video in tempo reale.

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    Accesso da dispositivi mobili

    Tutti i dispositivi mobili accedono ad AWS tramite Amazon API Gateway. In questo modo gli endpoint di edge location usufruiscono di maggiore disponibilità per l'accesso alle risorse nei cloud privati virtuali di Matson.

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    Elaborazione serverless

    Le funzioni AWS Lambda sono state scritte utilizzando microservizi modellati su contesti aziendali con familiarità con le operazioni marittime, tra cui monitoraggio delle spedizioni e pianificazione dei percorsi delle navi. 

    PI-Matson-Mobile_Step-4

    Configurazione e storage di database

    Amazon DynamoDB gestisce la configurazione e le notifiche di feedback degli utenti inviate da dispositivi mobili. DynamoDB Streams offre notifiche in tempo reale all'assistenza clienti di Matson. 

    PI-Matson-Mobile_Step-5

    Monitoraggio dei dati e avvisi

    I clienti di Matson possono fare affidamento su un monitoraggio accurato e tempestivo delle loro merci e delle loro navi. Monitoraggio e invio di avvisi sono garantiti dall'uso di Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda e CloudWatch Logs. 

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    Applicazione completamente serverless

    Matson offre ai propri clienti un'applicazione completamente serverless per consentire loro di monitorare le loro merci, senza dover provvedere a un'infrastruttura.

  • BPP_ylw_logo

    BP ha migliorato efficienza e agilità delle proprie app aziendali critiche

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    Gestione di app aziendali critiche

    Il reparto IT di BP gestisce le applicazioni SAP impiegate da migliaia di dipendenti in tutto il mondo impegnati in gestione della catena di fornitura, approvvigionamento, gestione finanziaria e molto altro. 

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    Velocità e gestione dei costi migliorate

    Per migliorare velocità e gestione dei costi, BP usa Amazon EC2 per eseguire la migrazione delle app nel cloud. Inoltre, impiega istanze X1 di EC2 per migliorare la scalabilità e le prestazioni delle analisi in tempo reale.

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    Prestazioni più potenti

    Ora BP è in grado di creare nuovi sistemi on demand in poche ore, mentre prima erano necessarie settimane o mesi. Le prestazioni sono visibilmente migliorate; ad esempio il sistema ERP Lubricant ha ottenuto un'impennata delle prestazioni del 40%. 

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    Protezione dei dati

    Nell'ambito della migrazione nel cloud, BP basa ora i suoi standard di sicurezza su AWS Config, AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon CloudWatch e AWS Trusted Advisor. Questi servizi hanno consentito a BP di sviluppare un framework sicuro per le attività IT aziendali.

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California settentrionale (3), Oregon (4)

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Mumbai (3), Seoul (3), Singapore (3), Sydney (3), Tokyo (4), Osaka-Locale (1), Hong Kong (3)

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Centrale (2)

Cina continentale
Pechino (2), Ningxia (3)

Europa
Francoforte (3), Irlanda (3), Londra (3), Parigi (3), Stoccolma (3)

Sud America
San Paolo (3)

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Stati Uniti orientali (3), Stati Uniti occidentali (3)

Medio Oriente
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Giacarta

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