С помощью AWS можно создать практически любое приложение для работы с большими данными. Ниже приведены несколько примеров того, как организации повышают свою эффективность, используя AWS для работы с большими данными


С помощью AWS можно разработать комплексное приложение для обработки и анализа данных на благо вашего бизнеса. За несколько минут можно масштабировать кластер Hadoop с нуля до тысяч серверов, а затем просто отключить его, когда работа завершена. Это позволяет обрабатывать большие данные за меньшее время и с меньшими расходами.

Big-Data-Redesign_Diagram_On-Demand-Analytics
BigData_logo-redfin

Redfin предоставляет списки объектов недвижимости и рекомендации для миллионов покупателей. Каждый день Redfin использует Amazon EMR со спотовыми инстансами, динамически создавая и закрывая кластеры Apache Hadoop для преобразования больших объемов данных и предоставления этих данных внутренним и внешним клиентам. Смотреть видео »


Узнайте свой сайт лучше и сделайте его более удобным для посетителей. Собирайте, обрабатывайте, анализируйте и визуализируйте историю посещений в режиме реального времени с помощью AWS.

Big-Data-Redesign_Diagram_Kinesis-Streams
BigData_logo-hearst

Hearst Corporation отслеживает тенденции просмотра контента для более 250 цифровых площадок во всем мире и обрабатывает более 30 ТБ данных в день. Компания использует архитектуру, включающую сервис Amazon Kinesis и Spark, запущенный на Amazon EMR, чтобы в режиме реального времени предоставлять информацию своим аналитикам и владельцам бизнеса. Смотреть видео »


Используйте AWS Lambda для выполнения преобразования новых данных: фильтрации, сортировки, объединения, агрегации и многого другого – и загружайте преобразованные наборы данных в Amazon Redshift для выполнения интерактивных запросов и анализа.

Big-Data-Redesign_Diagram_ETL
Big-Data-Redesign_logo-Zillow

Zillow использует AWS Lambda и Amazon Kinesis, чтобы управлять глобальным конвейером сбора данных и выполнять качественный анализ в режиме реального времени без создания инфраструктуры. Смотреть презентацию на re:Invent »


Используйте Amazon Machine Learning, чтобы легко добавлять в свои приложения возможности прогнозирования. Используйте возможности Amazon Kinesis для сбора данных из социальных сетей или других источников в режиме реального времени в сочетании с возможностями Machine Learning для создания прогнозов по этим данным.

Big-Data-Redesign_Diagram-AML
Big-Data-Redesign_logo-Build-Fax

«Amazon Machine Learning предельно упрощает процесс создания моделей прогнозирования. Этот продукт был создан на основании лучших рекомендаций в области машинного обучения. Он работает легко и быстро, позволяя нам получать результаты значительно быстрее, чем раньше».
Ознакомиться с историей клиента »


Оптимизируйте производительность запросов и снижайте затраты за счет развертывания архитектуры хранилищ данных в облаке AWS. Amazon EMR позволяет использовать всю мощь платформы Apache Hadoop для выполнения преобразований данных (ETL) и загружать обработанные данные в Amazon Redshift для использования в приложениях бизнес-аналитики.

Big-Data-Redesign_Diagram_Enterprise-Data-Warehouse
Big-Data-Redesign_logo-Nasdaq

Перейдя на Amazon Redshift и используя Amazon EMR для выполнения операций ETL, компания Nasdaq добилась ускорения и расширения возможностей анализа и хранения данных, сократив при этом расходы на 57 %.
Смотреть презентацию на re:Invent »