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6 实例探究
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The Kellogg Company - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
家乐氏公司
家乐氏密切关注其贸易支出,分析大量数据并运行复杂的模拟来预测哪些促销活动将是最有效的。 Kellogg 需要减少贸易支出,但其传统的本地关系数据库无法跟上需求的步伐。
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NASA/JPL's Mars Curiosity Mission - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
NASA/JPL 的火星好奇号任务
美国宇航局喷气推进实验室希望通过提供最新的任务细节与粉丝分享好奇号的发射。由于 NASA 没有重要的网络和实时视频流基础设施,因此支持数十万同时访问该网站的访问者将非常困难。
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Centrica Connected Homes - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
Centrica 互联家居
随着 2015 年收购硬件和平台合作伙伴 AlertMe,Centrica Connected Home 面临着重心发生重大转变的前景。此前,该关系一直是与 AlertMe 的供应商-客户之一,也追求其自己的软件扩展和许可目标。收购后,Centrica Connected Home 迅速整合两家公司的技术人才,然后重新调整团队的开发工作。产品演进、功能增强和国际发布等新的共同目标,在保持稳定性和可用性的同时,以对其实时平台的快速扩展要求的形式提出了许多挑战。除了这些对公司的需求之外,还包括向新市场的扩张以及全新产品的发布,包括智能锅炉服务和不断增长的新型 Hive 智能家居设备生态系统。他们甚至抽出时间为他们的产品开发功能强大的 Alexa 技能,因此成为 2016 年英国亚马逊 Echo 的智能家居发布合作伙伴。
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Brooks Brothers' Solution Hosted By AWS - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
由 AWS 托管的 Brooks Brothers 解决方案
Brooks Brothers 经常推出新的业务计划,帮助公司在零售行业保持竞争力。该组织需要一种更灵活的方式来快速测试这些新项目。 Brooks 基础设施和技术工程总监菲利普米勒说:“当我们着手一项新计划时,就像零售行业的任何事情一样,从最初的想法到解决业务需求的时间都很短,这是由消费者偏好驱动的。”兄弟。 “我们非常擅长部署将在我们的数据中心长期存在的技术,但我们一直在努力为测试新项目筹集资源。我们希望在将概念转移到我们可以轻松访问并可能进入生产环境的环境中变得更加敏捷。”该组织还在寻求一种更具成本效益的方式来管理其 SAP HANA 内存数据库管理系统,该系统将支持新的客户关系管理 (CRM) 应用程序。 “当我们在 SAP HANA 上实施 CRM 系统时,我们希望节省资金,并且我们还希望能够在该平台上测试新项目,”Miller 说。
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AWS helped Haven power increase their database ability - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
AWS 帮助 Haven power 提高了他们的数据库能力
自 2006 年推出以来,Haven 对客户服务的关注推动了快速增长。在最初的五年里,该公司运行在由现场和非现场服务器混合组成的混合基础架构上。 Haven 的系统不像它希望的那样灵活,对技术测试和开发的支持有限。该公司缺乏完整的业务连续性和灾难恢复 (DR) 计划,需要一个既能满足需求又能帮助推动进一步增长的技术基础设施。 Haven 有三个选择:通过其母公司 Drax Group 的数据中心获得灾难恢复解决方案;通过第三方搬迁灾备服务;或迁移到云端。
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Amazon helped an American energy company  - Amazon Web Services Industrial IoT Case Study
亚马逊帮助了一家美国能源公司
基于为海洋水动力计划建立协作数据存储库的计划,NREL 希望建立一个安全且协作的平台,以收集、管理、存储和共享以水力研究为重点的中度敏感数据。作为这项工作的一部分,NREL 构建了一个具有《联邦信息安全管理法》(FISMA) 中度操作权限 (ATO) 认证的环境。凭借 FISMA 中等 ATO,NREL 可以满足所有强制性的网络安全要求,同时获得管理和与其他政府机构和研究实体共享中等敏感数据的能力。在准备设计新的基础设施时,NREL 知道它需要敏捷性和灵活性。 “我们的目标是让分析师和科学家更容易访问和发布数据,但我们不想花时间管理基础设施来促进这一点。我们希望专注于产品——数据本身,”Webber 说。例如,NREL 使用专注于客户需求的开发运营团队方法,并确保研究元数据针对可访问性进行了优化。 NREL 的高级网络策略师 Jon Weers 说:“我们需要确保存在正确的描述符和关键字,以便我们可以轻松地将我们的用户连接到所有其他研究网站。” “如果无法发现数据,那么它对研究人员没有用处。”
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