Hãy tham gia cùng chúng tôi để được tiếp xúc các nội dung kỹ thuật, tham gia các sự kiện khác thường cũng như nắm bắt các cơ hội xây dựng quan hệ tốt nhất trong lĩnh vực điện toán đám mây
Đăng ký ngay
Amazon SageMaker
Nhanh chóng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình machine learning
Tìm hiểu thêm
Khám phá nền tảng AWS, sản phẩm đám mây và các khả năng
Bắt đầu
Sử dụng Amazon EC2, S3, v.v. – miễn phí trong cả năm
Tìm hiểu thêm về Bậc miễn phí của AWS
Bắt đầu với trung tâm tài nguyên
Tài liệu kỹ thuật và tài nguyên miễn phí khác để giúp bạn xây dựng bằng AWS
Nhóm Công Thức 1 sử dụng Amazon SageMaker để tối ưu hóa cuộc đua
Tìm hiểu cách Công thức 1 sử dụng Amazon SageMaker và các dịch vụ AWS khác để tối ưu hóa các quyết định trong cuộc đua và nâng cao trải nghiệm của người hâm mộ.
Nhóm Công Thức 1 đang di chuyển phần lớn cơ sở hạ tầng của họ, từ các trung tâm dữ liệu tại chỗ sang AWS và chuẩn hóa trên các dịch vụ machine learning của – bao gồm cả Amazon SageMaker.
Tối ưu hóa cuộc đua với Machine Learning
Bằng các dữ liệu cuộc đua thu thập từ các xe trong suốt 65 năm lịch sử, các nhà khoa học dữ liệu của Công thức 1 đang huấn luyện các mô hình deep learning có thể đưa ra dự đoán cho cuộc đua, giúp các đội đua tối ưu hóa các quyết định trong cuộc đua. Những mô hình này có thể dự đoán khi nào các đội nên dừng xe tại pit, quyết định thời điểm tốt nhất để thay lốp và đánh giá năng lực của các tay đua.
Đưa người hâm mộ tới đường đua
Công thức 1 sử dụng AWS để truyền dữ liệu, phân tích và các dịch vụ phương tiện nhằm đem lại những thông tin chuyên sâu về các quyết định của tay đua và hiệu suất xe tới hơn 500 triệu người hâm mộ của họ.
Xây dựng cho tương lai
Vì Công thức 1 thực hiện những khối lượng công việc tính toán hiệu suất cao trên môi trường có thể tùy chỉnh quy mô trên AWS, họ có thể cải tiến trải nghiệm đua xe Công thức 1, thiết kế xe và nhiều hơn nữa mà không phải lo về công suất.
Dịch vụ tài chính
Intuit đơn giản hóa việc khai báo thuế nhờ AWS
Tìm hiểu cách công ty công nghệ tài chính Intuit sử dụng Amazon SageMaker để huấn luyện những mô hình machine learning của họ một cách nhanh chóng ở quy mô lớn, giảm tới 90 phần trăm thời gian cần thiết để triển khai các mô hình.
Intuit dốc toàn lực vào AWS và sử dụng nhiều dịch vụ AWS để có sự linh hoạt khi xử lý những mẫu lưu lượng luôn biến thiên theo tùy thời điểm. Từ năm 2013, Intuit đã di chuyển cơ sở hạ tầng, ứng dụng, dữ liệu và khả năng machine learning của họ sang AWS.
Cải tiến sản phẩm thông qua khoa học dữ liệu
Intuit khai phá machine learning để biến những công việc nhàm chán như kê khai thuế trở nên đơn giản, thậm chí thú vị cho các khách hàng của họ.
Amazon SageMaker cho machine learning
Bằng việc sử dụng Amazon SageMaker, Intuit đã giảm thiểu được chi phí và thời gian cần có để triển khai những mô hình machine learning. Giờ đây, các nhà khoa học dữ liệu đã có thể tạo một mô hình và mở rộng quy mô lên nhiều máy chủ, thay vì mất sáu tháng để làm, giờ đây họ chỉ mất có một tuần.
Đem lại thịnh vượng
Bằng cách hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu, Intuit tiếp tục phát triển và nâng cao những sản phẩm của họ để phục vụ một sứ mệnh: đó là đem lại sự thịnh vượng cho các khách hàng của họ trên toàn thế giới.
Machine Learning
MLB lựa chọn AWS làm nhà cung cấp Machine Learning chính thức
Tìm hiểu cách liên đoàn bóng chày chuyên nghiệp của Hoa Kỳ đem lại ý nghĩa từ những con số thống kê nhờ sử dụng AWS Machine Learning
MLB đã thu thập dữ liệu thống kê từ các cầu thủ và các câu lạc bộ từ hàng thập kỷ, và từ năm 2015, MLB đã bắt đầu sử dụng AWS để thu thập cũng như phân phối các chỉ số trong trận đấu để nâng cao trải nghiệm của người hâm mộ.
Hỗ trợ các nhà phát triển
Qua việc sử dụng Amazon SageMaker, MLB hỗ trợ các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu của họ nhanh chóng và dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình machine learning ở quy mô lớn.
Giảm nhẹ gánh nặng
Những mô hình này giúp MLB loại bỏ những quy trình thủ công, tốn thời gian trong công việc liên quan tới lưu giữ thông số và số liệu, như lưu tỉ số, ghi lại các ghi chép trong trận đấu và phân loại các kiểu ném bóng.
Cá nhân hóa trận đấu
MLB đã lên kế hoạch hợp tác cùng Amazon ML Solutions Lab để tiếp tục cải thiện Statcast – công nghệ theo dõi phân tích phong độ của cầu thủ – trong đó bao gồm thử nghiệm độ chính xác của các dự đoán ném bóng và tạo nên những trải nghiệm người xem đã được cá nhân hóa.
Cú home run với trí tuệ nhân tạo
MLB sẽ tiếp tục cải tiến bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo. Liên đoàn dự định sẽ sử dụng Amazon Comprehend để xây dựng một mô hình ngôn ngữ có thể viết kịch bản cho những trận đấu trực tiếp, bắt chước theo những bình luận viên kinh điển.
SERVERLESS
Matson sử dụng AWS để điều hành công việc giao nhận và vận chuyển hàng toàn cầu
Tìm hiểu cách Matson sử dụng AWS để thúc đẩy đột phá và dịch vụ chăm sóc khách hàng tiêu chuẩn thế giới, mà vẫn có thể hoạt động ổn định, bảo mật cao và tiết kiệm chi phí cơ sở hạ tầng.
Matson xây dựng một ứng dụng di động chủ lực để theo dõi container trên toàn cầu, cho phép khách hàng theo dõi quá trình vận chuyển hàng của họ theo thời gian thực. Các tính năng hữu ích khác của ứng dụng là tương tác tìm lịch tàu, tra bản đồ cảng theo vị trí và hình ảnh camera trực tiếp quay cổng.
Truy cập từ thiết bị di động
Tất cả các thiết bị di động truy cập AWS thông qua Amazon API Gateway. API này cho phép các thiết bị điểm cuối nằm ngoài biên có độ khả dụng cao truy cập vào các tài nguyên trong đám mây riêng ảo có sẵn của Matson.
Điện toán serverless
Các chức năng của AWS Lambda được thiết kế bằng mẫu các vi dịch vụ và dựa theo các tình huống kinh doanh dựa trên điều kiện hàng hải cụ thể, ví dụ như theo dõi vận chuyển và lịch tàu thuyền.
Cấu hình cơ sở dữ liệu và lưu trữ
Amazon DynamoDB quản lý cấu hình cũng như cấu hình phản hồi của người dùng và thông báo phản hồi của người dùng được gửi từ các thiết bị di động. DynamoDB Streams cung cấp thông báo thời gian thực tới đội ngũ chăm sóc khách hàng của Matson.
Giám sát dữ liệu và cảnh báo
Các khách hàng của Matson trông cậy vào thông tin tình trạng tàu thuyền và thông tin theo dõi container chính xác, cập nhật liên tục sau mỗi phút. Chức năng giám sát và cảnh báo của các sự kiện hệ thống được xây dựng từ Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda và CloudWatch Logs.
Ứng dụng Serverless End-to-End
Hiện tại Matson có thể cung cấp cho khách hàng ứng dụng serverless end-to-end để trợ giúp theo dõi tiến độ vận chuyển hàng và ứng dụng này không có cơ sở hạ tầng để duy trì.
IoT
iRobot thực hiện lời hứa về robot trong căn nhà thông minh nhờ AWS
Tìm hiểu cách iRobot xử lý IoT của khách hàng trên quy mô lớn bằng công nghệ serverless.
Roomba 900 series hoàn thành nhiệm vụ dọn dẹp nhà và quay trở lại đế để sạc.
Xử lý dữ liệu
iRobot xử lý bản đồ của căn nhà, tính toán tổng diện tích mặt sàn đã lau dọn và mã trạng thái của nhiệm vụ dọn dẹp, rồi gửi các siêu dữ liệu tới AWS IoT.
Sẵn có các luồng dữ liệu
iRobot dùng một quy tắc của AWS IoT để đưa thông điệp vào một luồng Amazon Kinesis. Từ Kinesis, iRobot có thể xử lý dữ liệu nhiệm vụ dọn dẹp. Kinesis cho phép nhiều đội có thể cùng nhận luồng dữ liệu về.
Lưu trữ dữ liệu và phân tích
AWS Lambda nhận siêu dữ liệu nhiệm vụ dọn dẹp và phân tách định dạng sang Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis sắp xếp các dữ liệu nhiệm vụ thành các gói và lưu trữ trên Amazon S3. Amazon S3 được iRobot tận dụng làm kho dữ liệu, nơi nén và lưu trữ các dữ liệu tin thông điệp, để thực hiện phân tích. Khi dữ liệu đã có trên Amazon S3, iRobot sẽ sử dụng bộ công cụ AWS Analytics. Amazon Athena cho phép iRobot khám phá và phát hiện ra những quy luật trong dữ liệu mà không cần phải chạy các tài nguyên điện toán cả ngày.
Tương quan dữ liệu
Dữ liệu nhiệm vụ dọn dẹp được lưu trên Amazon DynamoDB và được kết nối tới robot và người tiêu dùng cụ thể.
Thông báo khách hàng
Người tiêu dùng sẽ được nhận một thông báo sau khi Roomba 900 series hoàn thành nhiệm vụ dọn dẹp.
ỨNG DỤNG DÀNH CHO DOANH NGHIỆP
BP cải thiện hiệu quả và cung cấp cho các ứng dụng kinh doanh quan trọng của họ sự linh hoạt trong giá thành cùng tốc độ nhanh.
Tìm hiểu cách BP đơn giản hóa và hiện đại hóa bộ ứng dụng SAP của họ, cải thiện trải nghiệm người dùng mà vẫn đạt được sự linh hoạt trong giá thành cũng như nâng cao hiệu năng.
Đội ngũ CNTT của BP quản lý các ứng dụng SAP đang được sử dụng bởi hàng nghìn nhân viên trên toàn thế giới trong chuỗi cung ứng, thu mua, tài chính, v.v.
Cải thiện tốc độ và linh hoạt về giá
Để cải thiện tốc độ và nâng cao sự linh hoạt về giá thành, BP sử dụng Amazon EC2 để di chuyển những ứng dụng kinh doanh cốt lõi lên đám mây. Thêm vào đó, đội ngũ CNTT cũng đã xây dựng các phiên bản X1 EC2 để mở rộng quy mô và củng cố những phân tích thời gian thực của họ.
Tăng hiệu suất
Giờ đây, đội ngũ CNTT có thể cung cấp hệ thống theo nhu cầu chỉ trong vài giờ, thay vì phải mất nhiều tuần hoặc nhiều tháng. BP đang được chứng kiến sự tăng trưởng về hiệu suất trên mọi mặt, bao gồm cả sự cải thiện tốc độ tới 40% cho hệ thống Lubricants ERP của họ.
AWS Marketplace là danh mục kỹ thuật số với danh sách hàng nghìn sản phẩm từ các nhà cung cấp phần mềm độc lập để giúp dễ dàng tìm kiếm, thử nghiệm, mua sắm và triển khai phần mềm chạy trên AWS.
Đóng gói và triển khai ứng dụng hạng nhẹ và cung cấp môi trường phần mềm ổn định, di động để có thể chạy ứng dụng một cách dễ dàng và với quy mô lớn ở bất cứ nơi nào.
Xây dựng bằng một tập hợp các dịch vụ hoàn thiện được thiết kế riêng cho các yêu cầu bảo mật, tuân thủ, riêng tư và quản trị đặc thù của các tổ chức lớn.
Đám mây AWS trải rộng trên 57 Vùng sẵn sàng trong 19 Khu vực địa lý trên khắp thế giới, với các kế hoạch đã thông báo cho 12 Vùng sẵn sàng và bốn Khu vực khác tại Bahrain, Cape Town, Đặc khu hành chính Hồng Kông và Stockholm.
Khu vực và số lượng vùng sẵn sàng
Miền Đông Hoa Kỳ Bắc Virginia (6), Ohio (3)
Miền Tây Hoa Kỳ Phía Bắc Virginia (3), Ohio (3)
Châu Á Thái Bình Dương Mumbai (2), Seoul (2), Singapore (3), Sydney (3), Tokyo (4), khu vực Osaka (1)
Canada Miền Trung (2)
Trung Quốc Bắc Kinh (3), Ninh Hạ (2)
Châu Âu Frankfurt (3), Ai-len (3), London (3), Paris (3)
