ますます多くの企業が Amazon EC2 スポットインスタンスを使用してインフラストラクチャを費用対効果の高い方法で実行し、拡張しています。EC2 スポットインスタンスを使用して、お客様がビジネスの俊敏性、コスト削減、および規模をどのように達成したかに関するいくつかの例を紹介します。
ビッグデータと分析
NextRoll（旧 AdRoll）
リターゲティング広告の世界的リーダー企業である NextRoll は、大型のディスプレイ広告ソースとツールで訴求するクロスプラットフォームを提供することで、パーソナライズされた広告キャンペーンを可能にしています。NextRoll は、低レイテンシー、保証されたスループット、迅速な拡張性などを理由に、Amazon EC2、S3、および DynamoDB によってビジネスを運営することを選びました。さらに、容量の変動に備えてスポットを使用することで、より迅速かつ効率的に、低コストでワークロードを実行できるようにしています。
AOL
ウェブポータルとオンラインサービスのプロバイダーである AOL が、Amazon EC2 スポットを使用してビッグデータワークロードを実行する方法について学びます。
BloomReach
BloomReach は、検索、コンテンツマーケティング、および商品化のためのアプリケーションを備えた、パーソナライズされた探索プラットフォームを構築しました。同社は最大 2,000 の Amazon EMR クラスターを立ち上げて、毎日 6,000 件の Hadoop ジョブを実行しています。スポットと Amazon EMR により、同社はコスト削減と効率の向上を同時に実現させました。
Inneractive
Inneractive は、2010 年から広告取引のインフラストラクチャ全体をアマゾンウェブサービス (AWS) ベースにしています。現在、3 つの Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスフリートを運用しており、できるだけ費用対効果の高い方法で常時稼働するようにしています。ベースキャパシティーとして、Aviv 氏とチームは、最大 100 個の Amazon EC2 リザーブドインスタンスを持っています。Inneractive は、オンデマンド価格の支払いではなく、1 ～ 3 年分のインスタンスに対して前払いすることで、コストを削減しています。次の、同社最大の Amazon EC2 インスタンスフリートは、約 800 個の スポットインスタンスで構成されています。この階層では、最高のコストパフォーマンスを提供します。スポットインスタンスの価格は、需要に応じて変動します。
ironSource
ironSource は 8 億人以上のユーザーを抱えており、スポットを活用して本番稼働環境を迅速にスケールアップし、最大 80% の費用を節減します。ironSource は EC2 スポットを使用して大規模データソリューション ironSource Atom を供給し、数万 USD の費用を削減しながらデータの量を確実に処理できるようにします。
Lotame
「分析性は、お客様がデータの価値の最大化を実現するために使う Lotame プラットフォームの重要な要素です。スポットインスタンスを使用して、大規模な Big Data Analytics ワークロードを実行しています。新しい EC2 スポットインスタンス価格設定モデルにより、想定が可能な価格でスポットキャパシティーを容易に取得できるようになりました。当社では、追加のワークロードをスポットインスタンスに移動して、費用節減と安定性の向上ができるという確信を得ています。」
Mapbox
Mapbox が適切なアーキテクチャ、Amazon EC2 スポットインスタンス、およびいくつかのクリエイティブなオーケストレーションを組み合わせて、非常に低い COGS でアプリケーションを実行する方法について学びます。
Moovit
公共交通アプリ Moovit が Amazon EC2 スポットインスタンスを使用してデータ処理を高速化し、コストを削減する方法を学びます。
Pinsight Media
Pinsight Media は、ミズーリ州カンザス市に拠点を置く、モバイルデータおよびインサイト企業です。Pinsight は毎日、80 テラバイトを超える匿名化された位置信号、パケットレイヤーデータ、およびその他の種類のモバイルキャリア信号データを収集して処理します。コストを管理しやすいように、Pinsight は Amazon EC2 スポットインスタンスを使用するように Amazon EMR パイプラインを設定しました。
Quantcast
「より多くのインフラストラクチャを AWS に展開するときには、Amazon EC2 スポットインスタンスが、コストの管理と、需要を満たすためのシステム拡張に役立ちます。」
Leah Blank 氏、Quantcas、シニアシステムエンジニア
RedViolet
Amazon EC2 スポットインスタンスを使用すると、AWS クラウドで利用可能な予備のコンピューティング容量を、レッドバイオレットによる大幅な割引で利用できます。Amazon EC2 スポットインスタンスを使用すると、オンデマンドインスタンスを使用する場合と比較して、レッドバイオレットのコンピューティングコストを 50〜70% 削減できます。これにより、予算を増やさずにコンピューティング能力を向上させることができます。
TellApart
TellApart のビッグデータプラットフォームにより、小売業者はお客様のデータの力を最大限に引き出すことができます。同社は Amazon Elastic MapReduce を使用して、ログデータをバッチ処理する Hadoop クラスターを導入、そしてスポットインスタンスを使用して費用を 75％ 削減しました。
Zillow
「私たちは 3 年間、時間あたりの支払準備金を節約してきました。さらに必要なときだけノードを利用しています。これらのスポットインスタンスは毎日 24 時間稼働しているわけではありません。必要なときにのみマシンを使用することでかなりの金額を節約しています。つまり、弊社にとって EMR とスポットインスタンスを使った Auto Scaling は素晴らしいサービスです。」
Zillow ビジネスインテリジェンス部門ディレクター、Brian Filppu 氏
Cuebiq
Cuebiq は、オフラインの行動をマッピングおよび測定するための信頼できる高品質で透過的な流れに関する情報をクライアントとパートナーに提供する大手モビリティインテリジェンス企業です。Cuebiq のプラットフォームを使用すると、クライアントは位置データベースのソリューションを活用して、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。Cuebiq は、最先端の業界のプライバシー標準を採り入れており、データ収集においてプライバシー保護のためのフレームワークを遵守し、主要なプライバシー協会である NAI によって認定された最初の位置情報プロバイダーの 1 つです。
「Amazon の AWS を使用することで、ビッグデータを通じてイノベーションの限界を押し上げることができます。EMR クラスターの下でスポットインスタンスを使用するため、コンピューティング能力とインフラストラクチャをスケールして、インフラストラクチャコストを節約しながら、お客様により良いサービスを提供できます」
Walter Ferrara 氏、最高情報セキュリティ責任者 - Cuebiq
SalesForce
Salesforce DMP は、より低いコストで計算機能を利用できるようにするため、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して Amazon EMR インフラストラクチャを実装しました。
Spreaker
Spreaker は、汎用の PodTech ソリューションです。このソリューションでは、独立系のポッドキャスターや小規模パブリッシャー、さらに、大規模な配信チームなどが簡単にポッドキャストを管理できます。ポッドキャストのホスティング、配信、および広告用に用意された Spreaker のツールでは、機能をカスタマイズできるさまざまなオプションを含む全体的なソリューションが提供され、あらゆるポッドキャストビジネスからのニーズに適合します。80,000 を超える世界中のポッドキャスターが、Spreaker をベースに作成したテクノロジーを使用し、毎月 2 億件を超える個別のダウンロードでホスティングや配信を行い、収益を得ています。
「これまで、Amazon EC2 スポットインスタンスは、ポッドキャスト業界の小規模なスタートアップを国際的なプレイヤーに成長させるための、中核的な要因となってきました。発足当初、オンデマンドに対し 70% 低いコストでバッチワークロードを実行できたことにより、会社を成長させながらコストを管理下に置くことが可能になりました。現在、スポットインスタンスは、当社が多様なワークロードを処理するためのインフラストラクチャにおいて、非常に重要な要素となっています。それらのワークロードには、ビッグデータ分析や、IAB の認定を受けたポッドキャスト計測プラットフォームの EMR での実行などが含まれます。さらに、当社独自の動的広告挿入テクノロジーでは、毎月、数億件におよぶポッドキャストのダウンロードに対し、スポットインスタンスを活用して音声による広告を配信しています。」
Rocco Zanni 氏、CTO、Spreaker
CI/CD とテスト
Basware
「スポットインスタンスは、Basware での私たちのニーズを満たすのに最適なものでした。これにより、何百もの Windows ベースの EC2 インスタンスを含むワールドクラスの CI インフラストラクチャを低価格で実行できます。オンデマンドコストに対して 60% 以上節約できています。」
Basware、DevOps 担当ディレクター、Alwareir Gilbert 氏
Lyft
フォーチュン誌の「ユニコーン」リストにも選出されたホットスタートアップ企業である Lyft は、サンフランシスコを拠点とするライドシェア企業で、その評価額は 55 億 USD です。Lyft は、AWS スポットインスタンスを使用して、コード 4 行を変更するだけで月間で最大 90% の節約を実現しています。
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RevContent
「当社では、スポットインスタンスを使用して、Jenkins コードのデプロイと本番稼働用ウェブサーバーワークロードを実行しています。新しい EC2 スポットインスタンス価格設定モデルにより、想定が可能な価格でスポットキャパシティーを容易に取得できるようになりました。当社では、追加のワークロードをスポットインスタンスに移動して、費用節減と安定性の向上ができるという確信を得ています。」
コンテナ
Practo
Practo は、インドの 8,000 人の医師とインド中の 300 万人の患者とのつながりを支援するプラットフォームです。EC2 スポット、Amazon SQS、サードパーティーソフトウェアなどの AWS サービスを使用するコンテナを用いる場合、スケーリング、コスト削減、およびログ管理には、Practo からの洞察をご利用ください。
Walla
イスラエルのオンラインニュースパブリッシャーである Walla は、AWS への移行とともに変革を受け入れました。EC2 スポットインスタンスを持つコンテナ用の ECS をさまざまな AWS managed services と共に活用することで、Walla はコストと運用オーバーヘッドを低く抑えることができます。
DeliveryHero
Delivery Hero ではコンテナ化された Kubernetes のワークロード用にインフラストラクチャを 70 パーセントも削減します。この食品配達会社では食品関連の注文を 39 か国で週に 100 万件配達しています。Delivery Hero では自社の Kubernetes クラスターを Amazon EC2 スポットインスタンスでのみ実行するように移行し、未使用の Amazon EC2 の容量を割引価格で使用できるようにしました。
YipitData
YipitData は、100 人を超えるオルタナティブデータの専門家がオンデマンドでサービスを提供しており、数百社におよぶ世界有数の起業や投資ファンドとお取引いただいております。
YipitData では、投資リサーチでのオルタナティブデータ分野を開拓する際に、ウェブスクレイピングとバッチワークロードを適切なコストで運用するために、スポットインスタンスを使用しました。2015 年依頼、同社は毎月 1,000 を越すインスタンスをスポット上で実行してきており、最近では、ほとんどすべてのワークロードを、スポットで実行する ECS へと移動しています。スポットインスタンスでの ECS により、同社のインフラストラクチャはより頑強になり、コスト効率もアップしました。
「YipitData では過去数年の間に、EC2 インスタンスで 70％ を節約できたため、弊社の拡大を迅速に行うことができました」
Hugo Lopes Tavares 氏、スタッフエンジニア - YipitData
Audiense
Audiense は、世界中のエンタープライズブランドから信頼されている先駆的なオーディエンスインテリジェンスプラットフォームであり、マーケターや消費者リサーチャーが革新的に業務を遂行し、関連性の高いオーディエンス中心の戦略を開発するのに役立ちます。独自のソーシャル消費者セグメンテーションを通じて、Audiense は、真のオーディエンスが誰か、そして最も有意義な態様でオーディエンスとつながる方法についての洞察を提供します。
「Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、当社は、10 億人を超える Twitter ユーザーの公開情報を継続的に収集し、Amazon EMR での Twitter ユーザーの関係に基づいて当社のお客様のためにインサイトレポートをコンピューティングして、10 億人を超えるユーザー間の関係を処理するために、Amazon ECS で必要な規模を実現できます。1300 を超えるスポットインスタンスのピークに達するお客様の需要に対応するために、コンピューティングを動的にスケールして、5200 を超える vCPU と 20TB の RAM を取得できます。Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、オンデマンドと比較してコンピューティングコストを 70% 節約しつつ、当社のビジネスに資するように大規模なコンピューティングリソースにアクセスできます」
Alfredo Artiles 氏 (CTO 兼共同創設者) - Audiense
Telecoming
Telecoming は、デジタルサービスを収益化するテクノロジーを開発しています。このマドリッドを拠点とする企業は、実際のデバイスのようにレンダリングする、実際のブラウザ環境を使用するウェブおよびモバイルアプリケーションの監視のために、AWS Fargate の Amazon ECS で Chrome Selenium を使用しました。同社は最近、Fargate Spot を採用することを決定しました。Fargate Spot は、中断耐性の高い Amazon ECS タスクを Fargate 料金の最大 70% 割引で実行できる、AWS Fargate の新機能です。
「当社は、規模を拡大する際に、インフラストラクチャのコストを最適化しながら、ローカル環境で開発を続けたいと考えていました」と Telecoming の CTO である Adrián Gallegos 氏は述べています。「当社は、Amazon ECS と AWS Fargate Spot を使用して、1 日に約 30,000 のタスクを起動し、以前使用していた AWS Fargate と比較して 70% の節約を実現しています」
Snocko Technologies
「オンラインゲーム業界では、顧客の数は急速に変化し、顧客の行動はさらに急速に変化します。Snocko Technologies には、規模に対して柔軟性があり、100% 近い信頼性があるシステムが必要でした。
AWS との強い協力関係のもと、Snocko Technologies は AWS が提供するエコシステムの信頼性と安全性に非常に満足しています。AWS のツールを使って、当社のインフラストラクチャチームはより良い作業体験を得ています。非常に費用対効果の高い価格でパフォーマンスと規模が得られることに満足しています。これは、当社の今後の安定した成長に役立ちます。
当社は Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) を使っています。特に、スポットインスタンス用の Managed Node Group を使って、当社のコンピュートコストを全体で 70% 削減した上、同じパフォーマンスと信頼性を維持しています。管理のオーバーヘッドもほとんどありません」。
Skyscanner
Skyscanner は、毎月数億人の顧客にサービスを提供する世界的な旅行会社です。Skyscanner がオンラインプラットフォーム全体をコンテナ化して、スポットインスタンスで Kubernetes ワークロードを実行し、コンピューティングコストを 70% 節約する方法を学びましょう。
ハイパフォーマンスコンピューティング
オーストラリア博物館研究所
オーストラリア博物館研究所は、コアラの個体数、遺伝学、および疾患についての詳しい研究を目指しています。Amazon EC2 スポットによって、バイオインフォマティクスチームがコアラのゲノム配列を決定できるようにする、柔軟で低コストのコンピューティング能力へのアクセスが可能になりました。
CoreLogic
CoreLogic は大規模なプロバイダーで、オーストラリアとニュージーランドで物件情報、分析、物件に関するリスク管理サービスを提供しています。CoreLogic は EC2 フリートをスポットインスタンスに置き換え、ワーカーパターンを使用してコンピューティングコストを 90% 削減しました。
DNAnexus
DNAnexus は、DNA 配列決定センターと研究者を対象として、データ管理と配列分析の統合システムを提供しています。DNAnexus は、すべての DNA 解析の実施に Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) のスポットインスタンスを使用しており、Amazon EC2 のオンデマンドインスタンスで、クライアントのフロントエンドポータルと可視化ツールなどインタラクティブなサービスを処理しています。DNAnexus はまた、テラバイトからペタバイトに至る同社データの広範なストレージ需要を満たすために、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に依存しています。
Fermilab
Fermilab は、世界最大のデータ集約型プロジェクトである CERN プロジェクトに参加しています。Higgs Boson (人間に質量を与える「神の粒子」) の存在を証明した後、CERN はより高速なデータをより多く分析し、暗黒物質の存在を証明することに近づくことができます。同社はコスト効率の高い方法で、コンピューティング容量を 4 倍に増加させ、合計 58K コアまで増やすことに成功しました。290 万件のジョブを使用して、5 億を超えるイベントがほぼ 10 日間で完全にシミュレートされましたが、これは通常、AWS の支援がなければ完了まで 6 週間かかるものでした。
Grail
「EC2 スポットインスタンスを使用して、初期段階の癌を検出するための何百万ものユニークなパターンを発見し、大規模なデータセットの分析を必要とする高強度ゲノムシーケンシングを実行します。リサーチのニーズは週ごとに変化するため、突発的なコンピューティングのニーズがあります。スポットインスタンスの新しい価格モデルにより、低コストかつ予測可能な料金でリサーチを拡張してコストが削減できるという信頼性があります」
グットマン研究所
カリフォルニア工科大学 (Caltech) の Guttman Lab は、EC2 スポットインスタンスを選択しました。ラボの研究者たちは費用対効果が高く、柔軟で伸縮自在なインフラストラクチャソリューションを必要としていたため、大規模な HPC クラスターにすぐにアクセスできました。1,000 人のノードをオンデマンドで立ち上げることができるので、ラボの研究者たちは複数のプロジェクトを簡単に同時実行するようになり、ゲノムシーケンシングの完了に必要な数週間の時間を数日間に短縮しました。
BiomX
「スポットを使用することで、数テラバイトのメタゲノムデータを分析する、最も費用対効果の高いソリューションが得られます。パイプラインのさまざまな分析段階でさまざまなワークロード (データクリーニング、DNA 比較、機械学習) が行われるため、Amazon スポットの柔軟性からさらに利点を得ることができます。異なる EC2 インスタンスタイプを使用する場合に各タスクが最もうまく実行されるため、各段階で異なるクラスターを起動します。このような大規模プロジェクトのクラスターには通常、数十時間にわたって実行される数千のインスタンスが含まれます」
Biomx 研究開発ソフトウェア VP、Elad Kehat 氏
Illumina
「当社では、EC2 スポットインスタンスを使用して高強度のゲノムシーケンシングを実行することで、お客様が遺伝子変異を読み取り解読できるようにしています。12 時間を超えて実行する追加の遺伝的パイプラインをスポットインスタンスに移動できるのは、スポットの新しい価格設定モデルにより、スポットキャパシティーの獲得ががさらに容易になり、コストを削減できるという信頼性があるからです」
Metabiota
Metabiota は、Amazon EC2 スポットインスタンスで 1 日のさまざまな時間帯にシミュレーションを実行することで、大幅なコスト削減を推進しました。Metabiota は、Amazon EC2 スポットインスタンスを活用することで、コンピューティングコストの 60〜70% 以上を節約することができました。
「Amazon EC2 スポットインスタンスは、当社に大幅な節約をもたらしてくれました」
Metabiotic シニアデータサイエンティスト、Mike Gahan 氏
Novartis
Novartis は癌研究のためのプラットフォームを構築しました。この研究には 4,000 万 USD かかると見積っていました。同社はスポットインスタンスを使用して、39 年分の計算化学を 9 時間のうちに 4,232 USD で実施し、癌との戦いに役立つ 3 つの化合物を発見しました。詳細については、Novartis のグローバル科学計算部門の責任者から伺います。
OpenEye Scientific
「Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、昨年は 80 万 USD を節約しました。EC2 スポットインスタンスは、さらに柔軟に利用することができるので、当社からも、お客様にコスト削減の利点をご提供できています。ミリ秒単位で画像を生成する必要がある場合、あるいは何時間もかかる複雑な化学操作を実行する必要がある場合でも、お客様は必要に応じた柔軟コストでご利用いただけます。」
OpenEye Scientific インフラストラクチャ責任者、Craig Bruce 氏
Rock Flow Dynamics
Rock Flow Dynamics が Amazon EC2 スポットインスタンスと Amazon S3 を利用して、動的な貯留層シミュレーションを実行するための Rock Flow Dynamics ソリューションである tNavigator を強化する、費用対効果の高いスケーラブルなクラスターを作成する方法について学びます。
Scribd
Scribd による見積りでは、1 つの特定ジョブのオンデマンドインスタンスの代わりにスポットインスタンスをバッチ変換に使用することで、63%、つまり 10,500 USD の節約が実現しています。
「実際、ほんの少しのスクリプトを書いただけなんです。オンデマンドからスポットインスタンスへの移行は数時間で可能でした。それもコーヒーブレークを取りながらです。」
Jared Friedman 氏、共同創立者、Scribd
TLG Aerospace
シアトルに本拠を置く航空宇宙エンジニアリング会社 TLG Aerospace では、STAR-CCM+ 計算流体力学 (CED) シミュレーションで費用の 75% を節約しています。EC2 スポットインスタンスを使用して、より低コストでより多くのメモリとコアに TLG がアクセスでき、ますます要求が高まるシミュレーションの回数やサイズに合わせて拡張することが可能になりました。
カリフォルニア大学サンタクルーズ校
「私たちの共同作業者はできるだけ早くデータを処理するよう求めました。これで彼らがデータベースにある他の癌サンプルに対して癌サンプルを分析することができます。AWS を使用すると、数か月ではなく数日で結果を得ることができます。おかげで、疾患診断をより迅速に行えるように貢献できました」
Computational Genominics Lab ディレクター、Benedict Paten 氏
Western Digital
「ストレージテクノロジーは驚くほど複雑であるため、次世代のキャパシティーと技術革新を実現するために、物理とエンジニアリングの限界を超えることを常に目指しています。AWS とのコラボレーションにおける成功例は、将来のストレージアーキテクチャ分析と材料科学探査のための複雑なシミュレーションを実行するのに役立つ、クラウドベース HPC の卓越したスケール、パワー、および敏捷性を示しています。AWS を使用するとシミュレーション時間を 20 日から 8 時間に簡単に短縮できるため、Western Digital の研究開発チームは、ほんの少し前には想像もできなかったペースで新しいデザインやイノベーションを探索できるようになりました。」
Western Digital CIO、Steve Phillpott 氏
EagleView
EagleView は Amazon EC2 のスポットインスタンスを活用するために再構築された画像処理システムで、平均してオンデマンドインスタンスの 80% 超を節約できます。EagleView はデータを抽出するために航空画像と機械学習、コンピュータービジョン、データ分析を組み合わせて使用し、建設、緊急時対応、その他多数の分野のお客様に詳しい情報を提供しています。同社ではコンピューターリソースとして Amazon EC2 インスタンス、処理ジョブのキュー作成に Amazon SQS、オーケストレーションレイヤーに AWS Lambda を使用する分散されたイベント駆動型アプリケーションを構築します。
proteanTecs
proteanTecs では AWS クラウドを使用して、同時に大量のシミュレーションを実行し、最大 60 パーセントまでコストを削減して、新製品の作成に注力します。イスラエルを拠点とする同社は、電力システムの障害を予測するためのソフトウェアと埋め込み型センサーを提供しています。proteanTecs では自社の HPC ワークロードを AWS 上で実行し、コスト削減のため Amazon EC2 スポットインスタンスを活用しています。
イメージおよびメディアレンダリング
Barnstorm VFX
Barnstorm VFX は、高品質のデジタルエフェクト、デザイン、制作を専門とするブティックの視覚効果ハウスです。同社は Amazon Prime Original Series の Man in High Castle (シーズン 2 と 3) の主要な視覚効果スタジオであり、CBS の Strange Angel でも仕事をしています。Barnstorm は 2014 年に AWS Thinkbox Deadline を使用し始め、2017 年に Amazon EC2 スポットインスタンスを使うクラウドでのレンダリングを始めました。
「現在私たちは、Deadline を使って社内レンダリングのすべてを管理しています。スポットインスタンスの利用は、社内の部門が処理できない大規模な 3D プロジェクトでのレンダリングを可能にしています。AWS によりレンダリングパイプラインをスケーリングできることは、Man in the High Castle や Strange Angel などとてもクリエイティブな 3D プロジェクト達成を可能にしました。また、よりスムーズな反復処理も可能になりました。芸術的な観点から見ると、EC2 スポットが実装されている場合、最大 10 倍の反復を、アーティストがレンダリングできるようになります」
Barnstorm VFX 技術責任者 Erik Nelson 氏
Bru Textiles
「Twinbru を使用した Bru Textiles は、デジタルファブリックの新しい業界標準を設定し、EC2 の使用量とコストを毎月増やしています。スポットインスタンスを使用して、Twinbru は最大 2,000 のレンダリングノードを同時に実行しましたが、オンプレミスリソースでは最大 15 のレンダリングノードを同時に実行しました。AWS に移行して以来、Twinbru は合計 700,000 のレンダリングを実行しました。」
Koen Verwimp – Bru Textiles リードソフトウェアエンジニア
FuseFX
FuseFX は受賞歴のある視覚効果 (VFX) スタジオであり、テレビ、映画、コマーシャル、ゲーム、特殊会場用のコンテンツ制作に特化しています。FuseFX は Thinkbox Deadline と Amazon EC2 スポットインスタンスを使ってシーンをレンダリングし、プロジェクトの期限に間に合わせます。Thinkbox Deadline は AWS Portal と統合したレンダリング管理ソリューションです。VFX スタジオは Amazon EC2 スポットインスタンスを介することで、レンダリングコストを削減できます。
「スポットインスタンスを使って、無制限のキャパシティーを得られます。Deadline およびスポットなしでは、納品スケジュールに間に合わせることは不可能でした。レンダリングに十分な物理的キャパシティーがあるかどうかも心配する必要がなくなりました。毎日のレンダリングニーズに対して即応することができます。この結果、迅速性と効率性を実現しました。」
FuseFX CTO、Jason Fotter 氏
Milk Visual Effects
ロンドンに拠点を置く視覚効果 (VFX) 企業 Milk はテレビドラマや劇場映画で幅広い実績を持っています。たとえば、『エクスマキナ』でアカデミー賞最優秀視覚効果賞を受賞したほか、『ドクター・フー』やその他のプロジェクトで BAFTA 賞を複数部門受賞しています。Milk は長編映画『アドリフト』(2018 年公開、シェイリーン・ウッドリー主演) で、大規模なコンピューティング集約型の外洋シミュレーションと荒天下の海面を制作しました。
「アドリフトの VFX 制作の範囲は、これまで取り組んできたあらゆる作業と比較しても 10 倍を軽く超える規模でした。そして、取り組むプロジェクトはほかにもありました。AWS で Deadline を使用することで、当社の小規模のチームでも膨大な量の作品を簡単に制作できました。AWS Thinkbox Deadline および Amazon EC2 スポットインスタンスの無制限と言っても過言ではないようなキャパシティーによって、より流動的な反復計算とより良い結果が実現しました。」
Milk Visual Effects システム責任者、Dave Goodbourn 氏
Nexus Studios
Nexus Studios は、アカデミー賞とエミー賞にノミネートされたスタジオで、アニメ、映画、インタラクティブなエクスペリエンスを専門としています。Nexus はロンドンとロサンゼルスの拠点で、アニメーション映画からバーチャルリアリティにいたるコンテンツを制作しています。Nexus は 2018 年の年初に AWS Thinkbox Deadline と Amazon EC2 スポットインスタンスの使用を開始しました。
「ハードウェア購入の初期費用をかけずに、レンダリングキャパシティーを迅速かつ簡単に、大幅に増やす必要がありました。他のクラウドプロバイダーも検討しましたが、Deadline と AWS の緊密な統合性が選択の決め手でした。AWS を使用することで、ローカルレンダーファームがレンダリングできなかったジョブやプロジェクトをレンダリングできるようになりました。現在では、どんなに複雑なジョブでも、基本的にあらゆるタイプのジョブをレンダリングできます。」
Nexus Studios システムエンジニア、Ryan Cawthorne 氏
Passion Pictures
Passion Pictures は受賞歴のあるプロダクション、アニメーション、商業スタジオです。2000 年 9 月には、アカデミー賞最優秀ドキュメンタリー賞を受賞しました。同社は、レンダリング用途への AWS Thinkbox Deadline と Amazon EC2 スポットインスタンスの利用を、2017 年に開始して以来、これに十分満足しています。 ロンドン、バルセロナ、パリ、ニューヨーク、メルボルンにオフィスを構える Passion Pictures は、エミー賞受賞の Netflix シリーズである Five Came Back をはじめとする評価の高い作品を引き続き展開しています。
「当社では、2017 年の半ばに Deadline を使い始め、EC2 スポットでの実装を、同年の 11 月に開始しました。私たちは現在、Compute の 90% に EC2 スポットを使用しています」「AWS は、より多くの OpEx ビジネスモデルへの移行を支援し、利用可能なマシンとキャパシティーにおける大きな柔軟性を提供しています。よりアジャイルなビジネスを展開できるようになっています。今のところ大規模な設備投資をすることなく、ビジネスは成長しています。」
Passion Pictures CG 責任者、Jason Nicholas 氏
Scripps Networks
Scripps Networks Interactive は、HGTV、DIY Network、Food Network など、リアリティテレビ番組やライフスタイルに関するテレビ番組を専門とするマスメディア企業です。Scripps Networks Interactive は、AWS Thinkbox Deadline に基づくソリューションを使用して、CGI のレンダリング時間を 95% 短縮しました。同社は、Thinkbox Deadline の AWS Portal を使用して、Amazon EC2 スポットインスタンスを CGI レンダリングノードとして管理しています。
Autodesk
AutoDesk はイノベーションに取り組む人々にインフラストラクチャを提供するソフトウェア企業です。世界中に 1 億人もの AutoDesk ユーザーをもち、顧客は 3D、フォトリアリスティック画像など、コンピューティング集約型のワークロードに AutoDesk を活用しています。AutoDesk ではスポットを活用してコストを管理し、教育コミュニティをサポートしています。同社の顧客は、画像レンダリングワークロードのコストを節約し、さらには、無料で同社のサービスを利用できます。
ウェブアプリケーション
Edmodo
Amazon EC2 スポットインスタンスとオンデマンドインスタンスを使用して、社会的学習プラットフォームの Edmodo がインフラストラクチャのコストを最適化した方法について説明します。
Gett
イスラエルに拠点を置き、人々とタクシードライバーとをつなぐスタートアップ企業である Gett は、数百の Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスでウェブサイトとモバイルアプリを運営しています。Gett は、Amazon EC2 スポットインスタンスを活用してそれにかかる費用の一部を削減することを選択しました。同社は、Amazon EC2 スポットインスタンスで Amazon Elastic MapReduce (EMR) サービスを実行し、膨大な量のデータ処理に役立てています。
Smadex
Smadex は、オムニチャネル広告ソリューションに特化した国際的メディア企業である Entravision が構築したモバイル初のプログラムによる広告プラットフォームです。デマンドサイドプラットフォームとして、Smadex は幅広くかつ高品質なメディアインベントリとアドエクスチェンジへのアクセスを、広告主に提供しています。入札を効率化するために、同社の Real-Time Bidding プラットフォームでは、入札の対象と価格を 100 ms 未満で決定しています。
「複数の AWS リージョンで Amazon EC2 スポットインスタンスを使用することで、広告の数十億のトランザクションを 100 ミリ秒未満で処理でき、広告主の需要に基づいてインフラストラクチャを動的にスケーリングしながら、インフラストラクチャコストの 70％ 以上を安定して節約できます。さらに、Amazon EC2 スポットインスタンスを使用して、数百 TB のデータをリアルタイムで処理するのに使用する一連の異なる Amazon EMR クラスターを強化することで、意思決定アルゴリズムをトレーニングし、リアルタイム分析ダッシュボードに基づいた高い透明性をクライアントに提供しています。」
Lucas Ceballos 氏、CTO - Smadex
Dingus
Dingus は、コンサルティングサービスの商品化と提供のスピードを上げる 360 プラットフォームを通じて、25 か国の 52 の目的地にある 1000 以上のホテルに対して、ホテル予約の管理と契約に不可欠なソリューションを提供し、世界中の観光事業者と 500 以上の統合を行っており、確実に最高の効率で広く提供できるようにしています。
「Dingus では、クライアントとその販売チャネル間で情報を交換するために、20,000 を超えるアクティブな同時接続を維持しています。これはすべて、2 億を超える料金および予約の更新トランザクションによって生成される、数十億の計算の 1 日の処理負荷を管理することを意味します。予約件数としては、1 日あたり 20,000 件を超えます。これらの計算を処理する Auto Scaling グループのスポットインスタンスを使用することで、オンデマンドインスタンスで当社が以前享受していた同じレベルのパフォーマンスと効率で、70% 近くの持続的な節約を達成しました」
Machine Learning
Dynamic AI56
Dynamic AI56 は、2015 年からアマゾン ウェブ サービス (AWS) インフラストラクチャを使用しています。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスの柔軟なハードウェア構成により、同社はオンデマンドで研究やシステム進化のワークロードを実行できます。一部の超高メモリマシンは、調整、データ分散、および準備目的で使用され、実際のワークロードは、複数の米国リージョンにわたって動的に割り当てられた最大 400 のスポットインスタンスのフリートで実行されます。Dynamic AI56 は、さまざまなインスタンスタイプとさまざまな AWS リージョンにまたがってスポットインスタンスを多様化し、インスタンスが実行する激しいコンピューティングワークロードのさまざまな性質に対応します。
「スポットインスタンスは、AI/ML モデルのトレーニングに必要な高 CPU、GPU、RAM、またはそれらすべてを備えた高コストのインスタンス構成を実行するために、コストとパフォーマンスにおいて最適なバランスを提供します。Dynamic AI56 は、スポットを使用することでインスタンスのコストを 75% 節約できました」
- インフラストラクチャ責任者、Ievgen Sliusar 氏
Keen Eye
Keen Eye は、病理学者やトランスレーショナル医療のために画像中心のプラットフォームを開発しています。同社は、スケールアップを行いアルゴリズムのパフォーマンスを向上させると同時に、インフラストラクチャコストを最適化するために、AI-ML プラットフォームを古いホスティングプラットフォームから高性能 GPU を備えた健康データ認定クラウドに移行する必要がありました。Kubernetes を実行し始めた会社は、クラスター EKS と Auto Scaling グループを管理して、データモデルの推論に使用される EC2 スポット GPU インスタンスのオンとオフを切り替えました。
「ASG および EC2 スポット GPU インスタンスを使用して、EKS Kubernetes クラスターでデータモデルをトレーニングおよび実行することにより、インフラストラクチャの総コストを 2 で割りました」
– インフラストラクチャ責任者、Florian Grignon 氏
Sinergise
Sinergise は、クラウド GIS、農業、不動産管理分野で大規模なターンキー地理空間システムを構築する GIS 会社です。同社は 2016 年にクラウドでの衛星画像処理エンジンを確立しました。Sentinel Hub は、世界中の数百の地球観測アプリケーションに電力を供給し、月に 2 億 5 千件以上のリクエストを処理し、1 千兆を超える衛星画像ピクセルを処理します。Sinergise チームは、AWS での機械学習を使用して、光学衛星画像の前処理中に最も重要なステップであるクラウド検出の問題に取り組みます。
「s2cloudless は、Sentinel-2 画像のクラウドマスクを計算するための機械学習アルゴリズムです。クラウド検出を行うための最先端アルゴリズムの 1 つであり、84,000 回以上ダウンロードされ、何十もの地球観測アプリケーションで使用されています。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) で分析するためにステージングされたペタバイトのデータと組み合わせた Amazon EC2 のスケールとパフォーマンスにより、計算能力をスケーリングして、機械学習アルゴリズムを実行し、毎秒 780 シーンのピーク処理速度で 1,300 万シーンをチャーンすることができました。全体で、130 Bn km² のクラウドマスクを処理するのに 9 時間半しかかかりませんでした。コストを抑えるためにできる限り EC2 スポットを使用します。オンデマンドのコストを最大 70% 節約できました。スポットインスタンスは中断の前後に自動的に休止と再開をし、アプリケーションが中断したところから再開できるようにします。
– Sinergise CEO、Grega Milcinski 氏