• AWS 사례 연구: Phiplis에서 빅 데이터를 위해 Redshift 사용

    Philips는 100여개 국에서 제품 및 서비스를 제공하는 네덜란드의 다각화된 기술 회사입니다. Philips의 미국 의료 서비스 부문은 AWS Marketplace에서 제공되는 Attunity CloudBeam을 사용하여 온프레미스 데이터베이스에서 AWS 클라우드로 3천7백만 개의 레코드를 불과 90분 만에 업로드했습니다. AWS에서 데이터를 호스팅함으로써 어떤 크기의 데이터 세트든지 2시간 이내에 최적화할 수 있어 컨설턴트와 애널리스트가 고객에게 솔루션을 신속하게 제공할 수 있게 되었습니다.

  • AWS 사례 연구: 캘리포니아 버클리대학교 AMP Lab의 Carat 프로젝트

    캘리포니아 버클리대학교의 Algorithms, Machine, and People(AMP) 랩은 확장 가능한 기계 학습 및 데이터 분석 기술을 구축하기 위해 설계된 여러 분야에 걸친 연구 노력의 결정체입니다. AMP Lab 팀은 AWS의 도움으로 실험을 확장하고 수천 대의 컴퓨터에서 실현 가능한 구성으로 새로운 소프트웨어를 사용해 볼 수 있습니다. AWS 클라우드는 AMP Lab에 저비용 인프라 및 온디맨드 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공하여, 에너지 생산성 측정 및 휴대 전화의 배터리 수명 개선을 위해 만든 애플리케이션인 Carat을 비롯한 빅 데이터 프로젝트를 지원합니다.

  • Caltech Guttman Lab 사례 연구

    California Institute of Technology의 Guttman Lab은 AWS 기반 고가용성 컴퓨팅(HPC) 클러스터를 사용하여 새로운 컴퓨팅 노드를 신속하게 추가하고, 몇 주가 아니라 며칠 만에 유전체 순서 결정 데이터를 분석하며, 클러스터 액세스 자격 증명을 손쉽게 관리합니다. Mitch Guttman 박사가 이끄는 Guttman Lab은 캘리포니아 파사데나에 위치한 연구소로서, 대규모 비번역 RNA 유전자 연구를 전문으로 합니다. Guttman Lab은 AWS에서 증가하는 HPC 클러스터를 실행하며, Amazon Virtual Private Cloud를 사용하여 정의된 네트워크에서 리소스를 시작하고, Amazon WorkSpaces와 Simple AD를 사용하여 액세스를 관리합니다.

  • We Feel 사례 연구

    Black Dog Institute(BDI)는 다양한 감정 장애의 진단, 치료 및 예방에 전념하는 비영리 호주 연구 기관입니다. 이 기관에서는 호주 국가 과학 기관인 CSIRO와 협력하여 We Feel 연구를 수행하며, 이 연구에서 AWS를 사용하여 전 세계의 트윗을 분석하고 감정이 어떻게 환경 요소의 영향을 받는지 측정합니다. AWS를 사용함으로써 BDI는 매일 2천7백만 개가 넘는 트윗을 실시간으로 분석하고 하루에 28,000명의 웹 사이트 방문자를 처리하도록 리소스를 확장할 수 있습니다.

  • 하버드 의과 대학 사례 연구

    하버드 의과 대학 생의학 정보 센터의 LPM(Laboratory for Personalized Medicine)은 높은 처리량의 시퀀싱, 생의학 데이터 수집 기술 및 AWS의 유연성을 활용하여 기록적으로 짧은 시간 내에 혁신적인 전장 유전체 분석 테스팅 모델을 개발했습니다.

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