-
Прогнозная аналитика
-
Финансовые сервисы
-
Машинное обучение
-
БЕССЕРВЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
-
Интернет вещей (IoT)
-
КОРПОРАТИВНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
-
Прогнозная аналитика
-
Formula One Group оптимизирует гонки с помощью Amazon SageMaker
ПодробнееУзнайте, как в «Формуле‑1» используют Amazon SageMaker и другие сервисы AWS для повышения удобства зрителей и поиска оптимальных решений во время гонок
Начало трансформации
Formula One Group переводит значительную часть своей инфраструктуры из собственных центров обработки данных в AWS и внедряет стандартизованные решения на основе сервисов машинного обучения AWS, в том числе Amazon SageMaker.
Оптимизация решений во время гонки с помощью машинного обучения
Опираясь на исторические данные о гонках, собранные с автомобилей за последние 65 лет, специалисты по работе с данными «Формулы‑1» обучают модели глубокого обучения, которые составляют прогнозы на гонки и помогают командам принимать во время гонки оптимальные решения. Модели способны предсказать, когда команде лучше всего заезжать на пит‑стопы, определять лучшие моменты для замены шин и оценивать действия водителей.
Зрители на гоночной трассе
Благодаря средствам потоковой передачи данных, аналитики и мультимедийным сервисам AWS «Формула‑1» может показать 500 миллионам болельщиков точные сведения о решениях водителя и состоянии болида.
С расчетом на будущее
Высокопроизводительные вычислительные задачи «Формулы‑1» запускаются в масштабируемой среде AWS, а значит, внедрять инновационные технологии в гонках «Формулы‑1», в конструкции болидов и во многих других областях организация может, не беспокоясь о доступности ресурсов.
-
Финансовые сервисы
-
Intuit упрощает оформление налоговой документации с помощью AWS
Узнайте, как сервис Amazon SageMaker помогает финансово‑технологической компании Intuit быстрее обучать модели машинного обучения в нужном масштабе и сокращать время их развертывания на 90 процентов.Подробнее
Полный переход в облако
Компания Intuit полностью перешла на AWS и использует широкий спектр сервисов AWS, чтобы обеспечить эластичность, необходимую для обработки сезонных изменений трафика. С 2013 года компания Intuit перенесла инфраструктуру, приложения, данные и возможности машинного обучения в AWS.
Использование обработки данных для внедрения инноваций в продукты
Intuit исследует возможности машинного обучения для превращения сложных задач, таких как оформление налоговой декларации, в простые и даже увлекательные для клиентов действия.
Amazon SageMaker для машинного обучения
С помощью Amazon SageMaker компания Intuit сократила стоимость и время развертывания моделей машинного обучения. Специалисты по работе с данными теперь могут создать модель и выполнить ее масштабирование на множество серверов. То, на что раньше уходило полгода, теперь занимает всего одну неделю.
Основа для процветания
Расширение возможностей работы с данными помогает Intuit совершенствовать продукты и выполнять свою миссию, которая заключается в создании условий для процветания клиентов компании по всему миру.
-
Машинное обучение
-
MLB выбрала AWS в качестве официального поставщика технологий машинного обучения
Узнайте, как с помощью AWS Machine Learning в американской профессиональной бейсбольной лиге извлекли ценную информацию из статистических данныхПодробнее
Основа для глубокого обучения
В MLB на протяжении десятилетий собирали статистические данные об игроках и клубах. Чтобы болельщикам было удобнее следить за играми, в 2015 году лига начала использовать AWS для сбора и публикации статистики.
Расширение возможностей разработчиков
Применение Amazon SageMaker предоставило разработчикам и специалистам по работе с данными MLB возможность быстро и просто создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в большом масштабе.
Облегчение нагрузки
Эти модели помогли MLB избавиться от ручных, трудоемких процессов записи и сбора статистики: ведения счета, протоколов игр и классификации подач.
Индивидуальная настройка игры
В MLB готовы вместе с Amazon ML Solutions Lab совершенствовать технологию слежения Statscast, которая анализирует действия игроков – в частности, протестировать систему прогнозирования типов подач, – а также работать над созданием возможностей индивидуальной настройки просмотра матчей.
Полный успех искусственного интеллекта
В MLB намерены и дальше внедрять инновационные технологии искусственного интеллекта. С помощью Amazon Comprehend предполагается создать языковую модель, которая могла бы комментировать матчи в прямом эфире в стиле знаменитых комментаторов.
-
БЕССЕРВЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
-
Matson использует AWS для управления глобальным бизнесом перевозок и логистики
Узнайте, как использование AWS стимулирует внедрение инноваций в компании Matson и помогает ей добиться эксплуатационной надежности, безопасности и снижения затрат на инфраструктуру для обеспечения обслуживания мирового класса.Подробнее
Отслеживание контейнеров в режиме реального времени
Компания Matson создала передовое мобильное приложение для глобального отслеживания контейнеров, которое позволяет клиентам отслеживать доставку грузов в режиме реального времени. Среди других полезных возможностей приложения – интерактивный поиск расписания судов, поиск карт портов на основе местоположения, а также прямая трансляция с камер наблюдения за терминалами.
Доступ с мобильных устройств
Все мобильные устройства получают доступ к AWS через Amazon API Gateway. Это позволяет использовать высокодоступные периферийные адреса для доступа к ресурсам в существующих виртуальных частных облаках Matson.
Бессерверные вычисления
Функции AWS Lambda разработаны на основе шаблона микросервисов и учитывают контекст морских коммерческих перевозок, такой как отслеживание доставки и графика движения судов.
Конфигурация и хранение базы данных
Сервис Amazon DynamoDB управляет общей конфигурацией, а также настройками пользовательской обратной связи и поступающими с мобильных устройств уведомлениями об отзывах пользователей. Сервис DynamoDB Streams обеспечивает доставку уведомлений в отдел поддержки клиентов Matson в режиме реального времени.
Мониторинг данных и предупреждения
Клиенты Matson полагаются на актуальные точные данные отслеживания контейнеров и сведения о статусе судов. Мониторинг и отправку предупреждений о системных событиях обеспечивают сервисы Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda и CloudWatch Logs.
Комплексное бессерверное приложение
Компания Matson теперь может предлагать клиентам комплексное бессерверное приложение для отслеживания доставки и не заниматься при этом самостоятельным обслуживанием инфраструктуры.
-
Интернет вещей (IoT)
-
iRobot реализует перспективные возможности использования роботов в «умном» доме с помощью AWS
Узнайте, как компания iRobot обрабатывает данные потребительских устройств IoT в нужном масштабе с использованием бессерверной технологии.Подробнее
Завершение цикла уборки iRobot Roomba 900
Робот Roomba серии 900 завершает цикл уборки и возвращается в док‑станцию для зарядки.
Обработка данных
iRobot обрабатывает план дома, вычисляет общую убранную площадь и код состояния цикла уборки, а затем передает метаданные в сервис AWS IoT.
Получение потоков данных
iRobot отправляет сообщение в поток Amazon Kinesis, используя правило AWS IoT. iRobot может обрабатывать данные цикла уборки, получаемые из Kinesis. С помощью Kinesis получать поток данных могут сразу несколько подразделений.
Хранение и анализ данных
Сервис AWS Lambda получает метаданные цикла уборки, анализирует и передает в Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis пакетирует данные цикла и сохраняет их в Amazon S3. iRobot использует Amazon S3 как озеро данных для аналитики, где хранятся в сжатом виде данные всех сообщений. Для анализа данных, поступивших в Amazon S3, iRobot использует инструментарий AWS Analytics. Сервис Amazon Athena позволяет iRobot исследовать данные и обнаруживать в них шаблоны без необходимости постоянно использовать вычислительные ресурсы.
Корреляция данных
Операция уборки сопоставляется с конкретным роботом и клиентом и сохраняется в Amazon DynamoDB.
Уведомление клиента
Клиент получает уведомление о том, что робот Roomba серии 900 успешно завершил цикл уборки.
-
КОРПОРАТИВНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
-
BP повышает эффективность, скорость работы и гибкость в управлении затратами для критически важных бизнес‑приложений
Узнайте, как компания BP упростила и модернизировала свой пакет приложений SAP, повысив удобство пользования, производительность работы и гибкость управления затратами.Подробнее
Управление критически важными бизнес‑приложениями
ИТ‑подразделение BP управляет приложениями SAP, которыми тысячи сотрудников компании по всему миру пользуются для работы с цепочкой поставок, организации закупок, управления финансами и выполнения других задач.
Повышение скорости работы приложений и гибкости управления затратами
С помощью Amazon EC2 компания BP перенесла свои основные бизнес‑приложения в облако, чтобы повысить скорость работы приложений и гибкость управления затратами. Кроме того, компания использует инстансы EC2 X1 для увеличения масштаба и обеспечения работы аналитики в режиме реального времени.
Повышение производительности
Время запуска систем по требованию сократилось с нескольких недель или даже месяцев до считаных часов. BP отмечает повышение производительности по всем направлениям. Так, скорость работы системы ERP для смазочных материалов возросла на 40 %.
Обеспечение безопасности данных
В процессе миграции в облако компания BP переопределила свои стандарты безопасности с помощью сервисов AWS Config, AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon CloudWatch иAWS Trusted Advisor. Новые стандарты помогли BP создать безопасную платформу для работы ИТ‑подразделения.
