지난 몇 년 동안 FICO는 솔루션을 신속하게 개발하여 시장에 배포하는 민첩성이 부족했습니다. 신제품을 개발하고 제공하는 데 몇 년이 걸린 적도 있었습니다. FICO는 더욱 효율적인 소프트웨어 구현에 집중할 수 있는 방법을 모색하던 중 AWS로 눈을 돌리게 되었습니다.

FICO는 내장된 보안 기능 때문에 AWS를 클라우드 공급자로 선택했습니다. 또한, AWS는 FICO가 점점 복잡해지는 규제 및 규정 준수 요구 사항을 파악하는 데 필요한 환경을 제공했습니다.

AWS를 통해 FICO는 몇 주가 아닌 단 몇 시간 이내에 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다. 이제 FICO의 개발자는 서버를 프로비저닝하고 관리하는 대신 제품을 구축하고 개선하는 데 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.

2012년에 5명으로 구성된 팀이 Peloton을 설립하였고, 2013년에 Kickstarter를 통해 출범했습니다. Peloton은 AWS를 기반으로 성장하여 2014년에 첫 번째 자전거를 선보였습니다. 7년 동안 Peloton의 회원은 140만 명 이상으로 늘어났고 총 수억 마일에 달하는 가상 거리를 주파했습니다.

Peloton은 AWS를 사용하여 라이브 스트리밍되는 온디맨드 피트니스 수업의 리더보드를 운영하는데, 집에서 동시에 자전거를 타는 140만 명 이상의 회원으로 구성된 커뮤니티에 사용자 지정 가능한 주행 데이터를 제공하려면 높은 탄력성, 짧은 지연 시간 및 실시간 처리가 필요합니다.

Peloton은 AWS를 사용하여 새로운 기능을 신속하게 테스트하고 출시함으로써 홈 기반 커뮤니티 피트니스라는 특별한 경험을 개선할 수 있습니다.

Zillow는 15년 전에 주택의 가치를 평가하는 도구를 만들었을 때 데이터 배열을 처리하는 온프레미스 기계 학습 프레임워크를 개발했습니다. 하지만 인기가 높아지고 더 복잡해지면서 Zillow는 미국에서 약 1억 채의 주택에 대한 Zestimate를 제공하는 개선된 방법이 필요해졌습니다.

Zillow는 Zestimate 프레임워크를 AWS로 이전하여 거의 실시간에 가깝게 주택의 가치 평가를 빠르고 대규모로 제공했습니다. 더욱 동적인 가치 평가를 통해 현지 주택 시장의 현황과 각 주택의 고유한 특성을 모두 더 효과적으로 반영하기 때문에, 고객은 구매나 판매 과정을 살펴볼 때 최신 데이터를 제공받을 수 있습니다.

열기가 뜨거운 주택 시장에서 주택은 며칠 안에 매물 목록에서 초기 계약 단계로 바뀔 수도 있습니다. Zillow는 인프라에 AWS 기술을 구축하여 매월 수억 건의 이메일을 빠르고 안정적으로 전송하며, 고객에게 최신 매물 목록과 주택 상태 등에 대한 정보를 지속적으로 제공할 수 있습니다.

GE Healthcare는 AWS와 Amazon SageMaker를 사용하여 데이터를 수집하고, 데이터를 준수하여 저장하며, 팀 전체의 큐레이션 작업을 조정하고, 기계 학습 알고리즘을 구축합니다.

GE Healthcare는 기계 학습 모델 교육 시간을 며칠에서 몇 시간으로 단축하여 모델을 보다 신속하게 배포하고 환자 관리를 지속적으로 개선할 수 있었습니다.

Live Nation은 콘서트를 제작하고, 티켓을 판매하고, 밴드를 음악과 연결해주는 세계 최고의 라이브 엔터테인먼트 기업입니다. 2016년에 Live Nation은 고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 글로벌 IT 인프라를 AWS로 옮긴다고 발표했습니다.

Live Nation은 인력이나 예산을 추가하지 않고 17개월 만에 118개 애플리케이션과 668개 서버를 AWS로 옮겼습니다.

Live Nation은 AWS로 옮기면서 하드웨어 문제를 해결하는 대신, 고객에게 더 나은 경험을 제공하는 혁신적인 아이디어 기업으로 바뀌었습니다. AWS를 도입한 이후, Live Nation은 총 소유 비용이 58% 감소하였고, 동일한 인력으로 10배나 많은 프로젝트를 지원했으며, 애플리케이션 가용성이 99% 개선되었습니다.