Open Distro for Elasticsearch

  MLB 几十年来一直在收集其球员和俱乐部的统计数据,并在 2015 年开始使用 AWS 来收集和分配比赛统计数据,改善球迷体验。

  通过使用Amazon SageMaker,MLB 可以为其开发人员和数据科学家提供支持,使他们能够快速轻松地构建、训练和部署大规模的机器学习模型。

  这些模型可帮助 MLB 省去手动且费时的记录保存和统计数据流程,如记分、捕捉比赛纪要和投球分类。

  MLB 计划使用 Amazon ML Solutions Lab 继续改进 Statcast(其用以分析球员表现的跟踪技术),包括测试投球预测的准确性和创建个性化的观众体验。

  MLB 将继续使用人工智能进行创新。该组织计划使用Amazon Comprehend构建一种语言模型,实现为模拟标志性播音员的实况转播比赛创建脚本。

  一级方程式集团正在将其大部分基础设施从本地数据中心迁移到 AWS,并在 AWS 机器学习服务(包括Amazon SageMaker)上实现标准化。

  一级方程式的数据科学家正在使用过去 65 年来收集的各个汽车历史赛车数据培训深度学习模型进行赛车预测并帮助团队优化赛中决策。这些模型可以预测团队何时应该检修车辆,确定更换轮胎的最佳时机,并评估驾驶员的表现。

  一级方程式使用 AWS 数据流、分析和媒体服务,为超过 5 亿车迷提供有关驾驶员决策和车辆性能的见解。

  由于一级方程式在 AWS 的可扩展环境中运行其高性能计算工作负载,该企业可以在 F1 赛车体验、车辆设计等方面进行创新,而无需担心容量问题。

  Epic Games 自 2012 年起一直使用 AWS,如今一切运营都在 AWS 云上进行,运行其全球游戏服务器队列、后端平台系统、数据库、网站、分析管道,并在 AWS 上处理系统。

  2017 年,Epic Games 发布了Fortnite,这款跨平台的多玩家游戏一夜成名。在第一年,Fortnite的用户群增长了 100 多倍,拥有全球两亿玩家。

  AWS 对于Fortnite的成功来说不可或缺。借助AWS,Epic Games 举办了多场游戏内活动(数亿受邀用户前来参加,而无需担心容量),每分钟将 1.25 亿个事件传入其分析管道,并处理每月超过 5PB 的数据仓库增长。

  利用 AWS,Epic Games 在不断改善玩家体验,并不断提供新的刺激性游戏和游戏元素。该公司计划在将来扩展其对 AWS 服务的使用,其中包括机器学习和容器封装服务。

  Matson 构建了一款旗舰版移动应用程序,用于跟踪全球集装箱,以便客户对其货件进行实时跟踪。该应用程序中的其他重要功能包括:交互式船舶时间表搜索、基于位置的港口地图查找和实时大门摄像头上传数据。

  所有移动设备都通过Amazon API Gateway访问 AWS。这为在 Matson 现有的虚拟私有云中访问资源提供了高度可用的边缘站点终端节点。

  AWS Lambda函数使用微服务模式设计而成,并模拟了特定的基于海洋的业务环境,例如货件跟踪和船舶时间表。

  Amazon DynamoDB管理通用配置以及用户反馈配置和移动设备发送的用户反馈通知。DynamoDB Streams 向 Matson 的客户服务团队提供实时通知。

  Matson 现在可以为客户提供端到端无服务器应用程序,从而帮助跟踪他们的货件,且无需维护基础设施。

  BP 的 IT 团队管理着全球数千名员工在供应链、采购和财务等领域使用的 SAP 应用程序。

  为了提高速度并获得成本敏捷性,BP 使用Amazon EC2将这些核心业务型应用程序迁移到了云中。此外,该团队还构建了 EC2 X1 实例来扩大规模并为其实时分析提供支持。

  该团队现在可以在数小时而不是数周或数月内按需构建系统。BP 正在全面提升性能,其中润滑油 ERP 系统的速度提高了 40%。

  AWS Marketplace 是一种数字目录,收录了来自独立软件供应商的数千种软件产品,可让您轻松查找、测试、购买和部署在 AWS 上运行的软件。

  使用功能强大的服务和平台以及最广泛的机器学习框架支持在任意位置进行构建。

  打包和部署轻量级应用程序,并为应用程序提供一致的便携式软件环境,以便在任意位置轻松运行和扩展。

  使用一套专为满足大型企业的独特安全性、合规性、隐私和管理要求而设计的成熟服务进行构建。

  适用于 Microsoft 应用程序的灵活、可扩展的计算容量。易于管理和保护 Windows 工作负载。

  AWS 云在全球 22 个地理区域内运营着 69 个可用区,并宣布计划增加开普敦、雅加达和米兰这三个区域,同时再增加 9个可用区。

  孟买(3 个)、首尔(3 个)、新加坡(3 个)、悉尼(3 个)、东京(4 个)、大阪本地(1 个)、香港(3个)

  法兰克福(3 个)、爱尔兰(3 个)、伦敦(3 个)、巴黎(3 个)、斯德哥尔摩(3 个)

时间

2019-08-25 20:22


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作者

admin


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