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기계 학습
MLB에서 AWS를 공식 기계 학습 공급자로 선정

미국의 프로야구 리그에서 어떻게 AWS Machine Learning을 사용하여 통계에 의미를 부여하는지 알아보십시오
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딥 러닝을 위한 기반

MLB는 수십 년 동안 선수에 대한 통계 데이터를 수집해왔으며 2015년에 AWS를 사용하여 경기 통계를 수집 및 배포하여 팬 경험을 향상하기 시작했습니다.

개발자 지원

MLB는 Amazon Sagemaker를 사용하여 개발자 및 데이터 과학자가 모든 규모의 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축, 교육 및 배포할 수 있게 지원하고 있습니다.

로드 감소

이러한 모델은 MLB가 점수 기록, 게임 노트 캡처, 투구 분류와 같은 레코드 유지 및 통계와 관련된 시간 소모적인 수동 프로세스를 없애는 데 도움이 됩니다.

게임 개인화

MLB는 Amazon ML Solutions Lab과 협력하여 투구 예측 정확성 테스트, 개인화된 시청자 경험 생성을 비롯하여 선수 성과를 분석하는 추적 기술인 Statcast를 지속적으로 개선할 계획입니다.

인공 지능의 홈런

MLB는 인공 지능을 사용하여 혁신을 계속할 것입니다. 이 조직에서는 Amazon Comprehend를 사용하여 상징적인 아나운서를 흉내 내는 라이브 게임의 대본을 만들 수 있는 언어 모델을 구축할 계획입니다.
예측 분석
Formula One Group에서 Amazon SageMaker를 사용하여 레이스를 최적화

Formula 1에서 어떻게 Amazon SageMaker와 다른 AWS 서비스를 사용하여 레이스 의사 결정을 최적화하고 팬 경험을 개선하는지 알아보십시오.

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변혁 시작

Formula One Group은 인프라 대부분을 온프레미스 데이터 센터에서 AWS로 이전하고 Amazon SageMaker를 비롯한 AWS 기계 학습 서비스에서 이를 표준화하고 있습니다.

기계 학습으로 레이스 최적화

Formula 1 데이터 과학자들은 지난 65년간 차량에서 수집된 레이스 기록 데이터를 사용하여 레이스를 예측하고 팀이 레이스 도중 의사 결정을 최적화하는 데 도움이 되는 딥 러닝 모델을 교육하고 있습니다. 이 모델은 팀이 차량을 피트로 불려야 할 시점을 예측하고, 타이어 교체를 위한 최적의 타이밍을 결정하고, 드라이버의 상태를 평가할 수 있습니다.

트랙 정보를 팬에게 공유

Formula 1은 AWS 데이터 스트리밍, 분석 및 미디어 서비스를 사용하여 5억 명이 넘는 팬에게 운전자 의사 결정과 차량 성능에 대한 통찰력을 제공합니다.

미래를 위한 구축

Formula 1이 AWS의 확장 가능한 환경에서 고성능 컴퓨팅 워크로드를 실행하므로 용량에 대한 걱정 없이 Formula 1 레이싱 경험, 차량 디자인 등을 혁신할 수 있습니다.
게임
전 세계를 대상으로 하는 게임인 Fortnite를 지원하기 위해 AWS를 사용하는 Epic Games

Epic Games가 어떻게 AWS를 사용하여 전 세계에서 2억 명이 넘는 플레이어에게 Fortnite를 제공하는지 알아보십시오.

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클라우드에 기반 구축

Epic Games는 2012년부터 AWS를 사용해 왔으며 현재는 모든 시스템을 AWS C클라우드로 이전하여 전 세계 게임 서버 플릿, 백엔드 플랫폼 시스템, 데이터베이스, 웹 사이트, 분석 파이프라인 및 처리 시스템을 AWS에서 실행하고 있습니다.

하룻밤의 기적

Epic Games는 2017년에 크로스플랫폼 멀티플레이어 게임인 Fortnite를 출시했으며 하룻밤 만에 돌풍을 일으켰습니다. 첫해에 Fortnite의 사용자 기반은 전 세계적으로 2억 명의 플레이어로 100배 이상 성장했습니다.

규모의 경계를 넘어

AWS는 Fortnite의 성공에 필수적인 요소입니다. Epic Games는 AWS를 사용하여 용량 걱정 없이 수억 명의 초대된 사용자가 참여하는 게임 내 이벤트를 호스팅하고, 분당 1억 2천 5백만 건의 이벤트를 분석 파이프라인으로 수집하고, 한 달에 5PB 이상씩 증가하는 데이터 웨어하우스를 처리합니다.

최고의 게임 경험 제공

Epic Games는 AWS를 사용하여 끊임없이 플레이어의 경험을 개선하고 새롭고 흥미진진한 게임 및 게임 요소를 제공합니다. 이 회사는 기계 학습 및 컨테이너 서비스를 포함해 앞으로 AWS 서비스 사용을 확대할 계획입니다.
서버리스
AWS에서 글로벌 운송 및 물류 비즈니스를 운영하는 Matson

Matson이 어떻게 AWS를 사용하여 혁신과 세계적 수준의 고객 서비스를 추진하는 동시에 운영 안정성, 보안 및 인프라 비용 절감을 실현하는지 알아보십시오.
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실시간 컨테이너 추적

Matson은 글로벌 컨테이너 추적을 위해 대표 모바일 애플리케이션을 구축했습니다. 고객은 이를 사용해 선적 화물을 실시간으로 추적할 수 있습니다. 애플리케이션의 다른 유용한 기능으로는 대화식 선박 일정 검색, 위치 기반 항구 지도 조회, 라이브 출입문 카메라 피드를 들 수 있습니다.

모바일 디바이스 액세스

모든 모바일 디바이스는 Amazon API Gateway를 통해 AWS에 액세스합니다. 이는 Matson의 기존 가상 사설 클라우드 내 리소스에 액세스할 수 있는 고가용성 엣지 로케이션의 엔드포인트를 제공합니다.

서버리스 컴퓨팅

AWS Lambda 함수는 마이크로 서비스 패턴을 사용해 설계되었으며 선적 추적이나 선박 일정과 같이 바다를 기반으로 한 특정 비즈니스 맥락에서 모델링되었습니다.

데이터베이스 구성 및 스토리지

Amazon DynamoDB는 구성뿐만 아니라 사용자 피드백 구성과 모바일 디바이스에서 전송된 사용자 피드백 알림도 관리합니다. DynamoDB 스트림은 Matson의 고객 서비스 팀에 실시간 알림을 제공합니다.

데이터 모니터링 및 알림

Matson의 고객은 정확한 최신 컨테이너 추적 및 선박 상태 정보를 활용합니다. 시스템 이벤트의 모니터링 및 알림 기능은 Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda 및 CloudWatch Logs를 사용해 구현할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 서버리스 애플리케이션

Matson은 이제 유지 관리할 인프라 없이 선적을 추적할 수 있는 엔드 투 엔드 서버리스 애플리케이션을 고객에게 제공할 수 있습니다.
엔터프라이즈 애플리케이션
중요 비즈니스 앱을 위한 효율성을 향상하고 비용 민첩성 및 속도를 개선하는 BP

BP가 어떻게 SAP 애플리케이션 제품군을 간소화 및 현대화하여 사용자 경험을 개선하는 동시에 비용 민첩성과 성능을 향상했는지 알아보십시오.
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중요 비즈니스 앱 관리

BP의 IT 조직은 공급망, 조달, 재무 등을 위해 전 세계에서 수천 명의 직원이 사용하는 SAP 애플리케이션을 관리합니다.

속도와 비용 민첩성 향상

속도와 비용 민첩성을 향상하기 위해 BP에서는 Amazon EC2를 사용하여 핵심 비즈니스 앱을 클라우드로 이전했습니다. 또한, 팀에서는 규모를 확장하고 실시간 분석을 지원하기 위해 EC2 X1 인스턴스를 구축했습니다.

성능 향상

팀에서는 이제 몇 주 또는 몇 달이 아니라 몇 시간 안에 온디맨드로 시스템을 가동할 수 있습니다. BP는 속도가 40% 향상된 Lubricants ERP 시스템을 비롯하여 전반적으로 성능이 향상되고 있습니다.

데이터 보안

클라우드 마이그레이션의 일환으로 BP는 AWS Config, AWS Identity and Access Management(IAM), Amazon CloudWatch 및 AWS Trusted Advisor를 사용하여 보안 표준을 재설정했습니다. 이러한 새로운 표준은 BP가 IT 조직 운영을 위한 안전한 프레임워크를 개발하는 데 도움이 되었습니다.