Focused crawls are collections of frequently-updated webcrawl data from narrow (as opposed to broad or wide) web crawls, often focused on a single domain or subdomain.
Formula One Group utilise Amazon SageMaker pour optimiser la course
Découvrez comment Formula One Group utilise Amazon SageMaker et d'autres services AWS pour optimiser les décisions en matière de course et améliorer l'expérience des fans.
Formula One Group transfère la majeure partie de son infrastructure depuis ses centres de données sur site vers AWS et la normalise sur les services d'apprentissage machine AWS, notamment Amazon SageMaker.
Optimiser la course grâce à l'apprentissage automatique
À l'aide de données de course recueillies sur les voitures au cours des 65 dernières années, les spécialistes des données de Formula One Group développent des modèles d'apprentissage profond qui permettent d’obtenir des prévisions en matière de course et d'aider les équipes à prendre les meilleures décisions à mi-course. Les modèles permettent de prévoir à quel moment les équipes doivent mettre leur voiture au stand, de déterminer le meilleur moment pour changer les pneus et d'évaluer les performances des pilotes.
Amener les fans au plus proche de la course
Formula One Group utilise ensuite les services de diffusion de données en continu, d’analyse et de multimédias AWS pour fournir des informations sur les décisions des pilotes et les performances des voitures à ses plus de 500 millions de fans.
Bâtir l’avenir
Étant donné que Formula One Group exécute ses charges de travail de calcul haute performance dans un environnement évolutif sur AWS, l'organisation peut innover en matière d'expérience de course de Formule 1, de conception automobile et bien plus encore, sans se soucier de la capacité.
Services financiers
Intuit rend la déclaration d'impôts moins contraignante grâce à AWS
Découvrez comment la société spécialisée dans les technologies financières Intuit utilise Amazon Sagemaker pour former rapidement et à grande échelle ses modèles d'apprentissage automatique, réduisant ainsi le délai de déploiement des modèles de 90 %.
Intuit mise tout sur AWS et utilise un large éventail de services AWS pour proposer la flexibilité nécessaire pour gérer les modèles de trafic saisonniers. Depuis 2013, Intuit a déplacé son infrastructure, ses applications, ses données et ses capacités d'apprentissage automatique sur AWS.
Innovation produit grâce à la science des données
Intuit explore l'apprentissage automatique en vue d'accomplir des tâches complexes, comme les déclarations d'impôts, et de les rendre plus simples, voire agréables, pour ses clients.
Amazon SageMaker pour l'apprentissage automatique
Grâce à Amazon SageMaker, Intuit a réduit les coûts et le temps nécessaire pour déployer des modèles d'apprentissage automatique. Les scientifiques des données créent désormais un modèle et le dimensionnent sur plusieurs serveurs, et ce qui prenait six mois se fait désormais en une semaine.
Favorisation de la prospérité
En aidant ses scientifiques des données, Intuit continue de développer et d'améliorer des produits pour servir sa mission, à savoir favoriser la prospérité de ses clients du monde entier.
Machine Learning
MLB choisit AWS comme fournisseur officiel de services d’apprentissage automatique
Apprenez comment la ligue professionnelle de baseball des États-Unis donne du sens aux statistiques grâce aux services d’apprentissage automatique AWS
MLB recueille des données statistiques sur ses joueurs et ses clubs depuis des décennies et, en 2015, elle a commencé à utiliser AWS pour recueillir et distribuer des statistiques sur les jours de match afin d'améliorer l'expérience des fans.
Donner les moyens aux développeurs
Grâce à Amazon Sagemaker, MLB donne les moyens à ses développeurs et spécialistes des données de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles d'apprentissage automatique à n'importe quelle échelle.
Alléger la charge
Ces modèles aident MLB à supprimer les processus manuels et fastidieux associés au stockage des données et aux statistiques, comme la conservation des résultats, la prise de notes sur les matchs et la classification des lancers.
Personnaliser l’expérience des spectateurs
MLB prévoit de travailler avec le laboratoire de solutions Amazon ML pour continuer à améliorer Statcast, sa technologie de suivi qui analyse les performances des joueurs, notamment en testant la précision des prédictions en matière de lancer et en créant des expériences personnalisées pour les spectateurs.
L’intelligence artificielle au service du base-ball
MLB continuera à innover en utilisant l'intelligence artificielle. L'organisation prévoit d'utiliser Amazon Comprehend afin de développer un modèle de langage capable de créer des scripts qui imitent des présentateurs emblématiques pour des matchs en direct.
SANS SERVEUR
Matson exécute ses activités mondiales d'expédition et de logistique sur AWS
Découvrez comment Matson utilise AWS pour favoriser l'innovation et les services clients de classe mondiale tout en assurant la fiabilité d'opération, la sécurité et les économies d'infrastructure.
Matson a créé une application mobile phare pour le suivi de conteneurs mondiaux permettant aux clients de suivre en temps réel leurs expéditions de fret. L'application compte d'autres fonctionnalités importantes, comme la recherche interactive de planification de transport, les recherches sur carte de port en fonction de l'emplacement et les flux directs de caméras aux portes.
Accès via un périphérique mobile
Tous les appareils mobiles permettent d'accéder à AWS Amazon API Gateway. Cela permet de proposer des points de terminaison hautement disponibles et périphériques pour accéder aux ressources des clouds virtuels privés existants de Matson.
Calcul sans serveur
Les fonctions AWS Lambda sont conçues à l'aide du modèle de microservices et sont modélisées autour de contextes commerciaux océaniques spécifiques, comme le suivi d'expéditions et les planifications de transports.
Configuration de bases de données et stockage
Amazon DynamoDB gère la configuration et les notifications de commentaires d'utilisateurs envoyées à partir d'appareils mobiles. DynamoDB Streams fournit des notifications en temps réel à l'équipe du service client de Matson.
Surveillance des données et alertes
Les clients de Matson comptent sur un suivi de conteneurs précis et à jour, ainsi que sur les informations d'état des transports. La surveillance et l'alerte des événements systèmes se font grâce à Amazon CloudWatch, Amazon SNS, Amazon SES, AWS Lambda et CloudWatch Logs.
Application intégralement sans serveur
Matson peut désormais proposer à ses clients une application intégralement sans serveur pour les aider à suivre leurs expéditions sans avoir besoin d'entretenir d'infrastructure.
IoT
iRobot fournit sur site des robots dans les maisons intelligentes grâce à AWS
Découvrez comment iRobot gère l'IoT des clients à grande échelle grâce à une technologie sans serveur.
La gamme Roomba 900 remplit sa mission de nettoyage à la maison et retourne à son socle de charge.
Traitement de données
iRobot traite la cartographie du foyer, calcule l'espace total nettoyé au sol et le code d'état de la mission de nettoyage, puis publie les métadonnées vers AWS IoT.
Flux de données disponibles
iRobot utilise une règle AWS IoT pour placer le message dans un flux Amazon Kinesis. À partir de Kinesis, iRobot peut traiter les données de mission de nettoyage. Kinesis permet à plusieurs équipes de recevoir le flux de données.
Stockage de données et analyse
AWS Lambda reçoit les métadonnées de la mission de nettoyage et convertit le format pour Amazon DynamoDB. Amazon Kinesis regroupe les données et les stocke dans Amazon S3. Amazon S3 sert de lac de données à iRobot pour ses analyses dans lequel toutes les données de messages sont compressées et stockées. Dès que les données sont dans Amazon S3, iRobot utilise l'ensemble d'outils d'AWS Analytics. Amazon Athena permet à iRobot d'explorer et découvrir des modèles au sein des données sans avoir à exécuter des ressources de calcul à chaque fois.
Corrélation de données
La mission de nettoyage est stockée dans Amazon DynamoDB et associée à un robot et un utilisateur spécifique.
Notification aux clients
L'utilisateur reçoit une alerte l'informant de la réussite de la mission de nettoyage du Roomba 900.
APPLICATIONS D’ENTREPRISE
BP améliore l'efficacité et gagne en agilité et en réactivité sur les coûts pour ses applications métiers essentielles
Découvrez comment BP a simplifié et modernisé sa suite d'applications SAP, améliorant ainsi l'expérience utilisateur tout en gagnant en agilité sur les coûts et en réactivité ainsi qu'en améliorant les performances.
L'organisation informatique de BP gère des applications SAP utilisées par des milliers d'utilisateurs du monde entier pour les chaînes d'approvisionnement, les achats, la finance et autres.
Amélioration de la réactivité et de l'agilité sur les coûts
Afin d'améliorer la réactivité et de gagner en agilité sur les coûts, BP a effectué la migration des applications métiers de base vers le cloud avec Amazon EC2. De plus, l'équipe a créé des instances EC2 X1 pour optimiser l'évolutivité et les analyses en temps réel.
Amélioration des performances
L'équipe peut désormais mettre sur pied des systèmes à la demande en quelques heures et non plus en plusieurs semaines ou mois. BP constate des améliorations de performances d'une manière générale, notamment une augmentation de la réactivité de 40 % pour le système ERP Lubricants.
AWS Marketplace est un catalogue numérique contenant des milliers de listes de logiciels créés par des prestataires indépendants pour simplifier la recherche, le test, l'achat et le déploiement de logiciels s'exécutant sur AWS.
Regroupez et déployez des applications légères, et proposez un environnement logiciel cohérent et mobile pour les applications qui pourront s'exécuter et se dimensionner facilement et de n'importe où.
Créez un ensemble mûr de services spécialement conçu pour les exigences spécifiques des grandes organisations en matière de sécurité, de conformité, de confidentialité et de gouvernance.
Réseau mondial de régions et d'emplacements périphériques
Le cloud AWS gère 55 zones de disponibilité dans 18 régions géographiques du monde et 1 région locale. Des plans ont été annoncés concernant 12 zones de disponibilité et 4 régions supplémentaires au Bahreïn, à Hong Kong (Région administrative spéciale chinoise), en Suède, et une deuxième région AWS GovCloud aux États-Unis.
Régions et nombre de zones de disponibilité
USA Est Virginie du Nord (6), Ohio (3)
USA Ouest Californie du Nord (3), Oregon (3)
Asie-Pacifique Mumbai (2), Séoul (2), Singapour (3), Sydney (3), Tokyo (4), Osaka-Local (1)
Canada Centre (2)
Chine Beijing (3), Ningxia (2)
Europe Francfort (3), Irlande (3), Londres (3), Paris (3)
Amérique du Sud São Paulo (3)
AWS GovCloud (US-West) (3)
Nouvelle région (bientôt disponible)
Bahreïn
Hong Kong, République administrative spéciale chinoise
