金融工学のスタートアップ企業から長い歴史がある企業まで、金融サービス企業は、リスク管理用のハイパフォーマンスコンピューティング、1 日の終わりの取引処理、不正調査などの領域でバッチ処理を使用してきました。AWS Batch を使用すると、人為的ミスを最小限に抑え、速度と精度を高め、自動化によりコストを削減して、ビジネスの発展に再度集中することができます。
生物薬剤学およびゲノミクス企業が市場に製品を投入するために科学的情報を利用するには、ハイパフォーマンスコンピューティング環境が必要です。AWS Batch は、計算化学、臨床モデリング、分子動力学、およびゲノムシーケンシング試験および解析などの用途において、組織全体で利用することができます。
メディアおよびエンターテイメント企業では、データ処理や、高解像度ビデオコンテンツ向けのファイル、グラフィック、および視覚的効果のコンパイルや処理の高速化および自動化を可能にする、高度にスケーラブルなバッチコンピューティングリソースを必要としています。AWS Batch を使用して、コンテンツ作成をスピードアップし、メディアパッケージングのスケールを動的に変更し、非同期メディアサプライチェーンワークフローを自動化します。
金融サービス業界は、価格付け、市場位置、リスク管理などの分野でハイパフォーマンスコンピューティングの使用を進めてきました。こうしたコンピューティング集中型のワークロードを AWS で行うことにより、速度、スケーラビリティ、コスト削減を高めてきました。AWS Batch を使用すると、こうしたジョブのリソーシングやスケジューリングを自動化して、コストを削減し、意思決定や市場投入までを高速化できます。
トレーディングデスクは、とりわけ日々の取引コスト、実行レポート、市場パフォーマンスの分析によって立場を強化する機会を探しています。こういった作業すべてにおいて、1 日の取引終了後に大規模なデータセットのバッチ処理が必要です。AWS Batch では、こうしたワークロードの自動化が可能なため、翌日の取引サイクルに関連するリスクを把握することや、そのデータに基づいてより理想的な決定を行うことができます。
不正とは、あらゆる業界、特に金融サービスに影響を与える継続的な懸念事項です。Amazon Machine Learning により、よりインテリジェントな方法で、アルゴリズムやモデルを使用してデータを分析しこうした課題に対処することができます。AWS Batch と併用すると、データ内の、マネーロンダリングや不正な支払いといった不正な活動を示す可能性がある不定期なパターンを検出するために必要な、データ処理や分析を自動化することができます。
生物統計学者は、ゲノムシーケンスの一次解析を終え、生データファイルを生成した後で、AWS Batch を使用して、二次解析を行います。AWS Batch では複数の重複した読み取り値と参照配列を比較し、参照とサンプル間の不整合から生じるデータのエラーを潜在的に減らすことで、生の DNA 読み取り値の完全なゲノムシーケンスへの組み立てを、単純化かつ自動化することができます。
AWS Batch では、非同期プロセスの実行のスケジューリングおよびモニタリングを行い、条件に応じた応答をトリガーして必要な場合に指定のワークロードのリソースをスケールすることにより、ワークフローの自動化、リソースのボトルネックの克服、および手動での処理数を削減し、バッチおよびファイルベースのトランスコーディングワークロードを加速させます。
AWS Batch により、プロセスの各段階における異なるジョブや依存関係にあるジョブの実行を調整することにより複雑なメディアサプライチェーンワークフローを簡略化し、メディアサプライチェーンの異なる一員へのコンテンツ準備の管理を行うための共通フレームワークをサポートできます。
