Перейти к главному контенту

AWS Batch

AWS Batch

Пакетная обработка для обучения, моделирования и анализа моделей машинного обучения в любом масштабе

Полностью управляемая пакетная разработка

Пакет AWS – это полностью управляемый сервис пакетных вычислений, который планирует, назначает и запускает контейнерные рабочие нагрузки для машинного обучения, моделирования и аналитических вычислений на любом из специализированных продуктов AWS: включая Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate, спотовые инстансы или инстансы по требованию.

Преимущества Пакета AWS

Возможность выполнять сотни тысяч пакетных заданий для машинного обучения (ML), моделирования и аналитических вычислений без установки программного обеспечения или серверов.

Естественная интеграция с AWS для реализации возможностей масштабирования, сетевого взаимодействия и управления.

Снижение затрат за счет оптимизации распределения вычислительных заданий в зависимости от объема и требований к ресурсам.

Автоматическое масштабирование вычислительных ресурсов с помощью полностью контролируемой инфраструктуры, поддерживающей крупномасштабную обработку и моделирование.

Как Пакет AWS может помочь в вашей отрасли

Пакет AWS помогает разработчикам, ученым и инженерам разных отраслей эффективно выполнять сотни тысяч пакетных вычислительных заданий, оптимизируя использование вычислительных ресурсов, чтобы вы могли полностью сосредоточиться на анализе результатов и достижении поставленных целей.

Разработка функций AV/ADAS

Автомобильные компании используют моделирование при разработке и тестировании автономных транспортных средств (AV) и усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS). Инженеры моделируют каждый элемент (датчики транспортных средств, трафик, трехмерные элементы среды) в виде небольших модульных компонентов, используя контейнеры. Функция запуска многоконтейнерных заданий в Пакете AWS предоставляет вам его широкие возможности по масштабированию, планированию и оптимизации затрат, не превращая систему в сложный монолитный контейнер. Вы можете использовать несколько небольших модульных контейнеров, каждый из которых представляет разные компоненты системы. Эта возможность ускоряет разработку за счет сокращения этапов для подготовки заданий, устраняет необходимость создавать собственные дополнительные инструменты и упрощает процессы разработки (Dev), эксплуатации (Ops) и отладки ИТ-систем.

Missing alt text value

Высокопроизводительные вычисления, послепродажная аналитика и выявление мошеннических схем

Организации, предоставляющие финансовые услуги, от стартапов до крупных предприятий, используют Пакет AWS для оптимизации операций, минимизации ошибок и повышения скорости, точности и экономической эффективности за счет автоматизации. Для высокопроизводительных вычислительных рабочих нагрузок, таких как расчет цен, анализ рынка и управление рисками, Пакет AWS позволяет автоматизировать выделение ресурсов и планирование заданий, чтобы сократить расходы и ускорить принятие решений. Для послепродажной аналитики Пакет AWS может автоматизировать обработку больших наборов данных, собираемых в конце дня из нескольких источников, что позволяет оценить риски, связанные с торговым циклом, для следующего дня. Для выявления мошеннических схем можно применить машинное обучение AWS в сочетании с Пакетом AWS, чтобы автоматизировать анализ для выявления нетипичных закономерностей в данных.

Investment stock market  Entrepreneur Business Man discussing and analysis graph stock market trading,stock chart concept

Лекарственный скрининг и секвенирование ДНК

Биофармацевтические и геномные компании используют высокопроизводительные вычисления для вывода продуктов на рынок. Пакет AWS упрощает работу по таким направлениям, как вычислительная химия, клиническое моделирование, молекулярная динамика, тестирование и анализ для геномного секвенирования. При лекарственном скрининге Пакет AWS позволяет исследователям выполнять эффективный поиск по библиотекам малых молекул, чтобы отобрать из них наиболее вероятные для взаимодействия с лекарственным препаратом-мишенью, обычно с белковым рецептором или ферментом. Этот процесс помогает в разработке лекарств и может способствовать разработке более эффективных лекарств и методов лечения. При секвенировании ДНК, когда специалисты по биоинформатике завершат первичный анализ геномной последовательности и создадут необработанные файлы, с помощью Пакета AWS они могут автоматизировать и сделать более точным вторичный анализ, который заключается в сборке необработанных данных о ДНК в полную геномную последовательность.

Researchers in a laboratory observe data on a computer screen and use a microscope for scientific analysis. The scene highlights teamwork, technology, and scientific research in a modern lab environment.

Рендеринг, транскодирование и цепочка поставки мультимедиа

Медийные и развлекательные компании применяют масштабируемые пакетные вычисления для эффективной обработки данных и создания контента. Пакет AWS поможет ускорить создание контента, динамически масштабировать упаковку мультимедийных данных и автоматизировать асинхронные рабочие процессы в цепочке поставки мультимедийного продукта. Производители контента и компании, занимающиеся пост-обработкой, могут с помощью Пакет AWS автоматизировать рендеринг контента, снижая необходимость вмешательства человека. Для пакетного и файлового транскодирования Пакет AWS может автоматизировать рабочие процессы, устранять проблемы с ресурсами и сокращать количество ручных процессов. Пакет AWS упрощает сложные рабочие процессы в цепочке поставки мультимедийного контента, координируя выполнение разнородных и взаимозависимых заданий на разных этапах обработки, а также поддерживает управление подготовкой контента силами разных команд.

Missing alt text value

Примеры использования

Выполняйте масштабное моделирование при тестировании сложных систем, для отраслей робототехники, автономных транспортных средств и усовершенствованных систем помощи водителю (ADAS).

Автоматизируйте анализ стоимости транзакций за текущий день, отчетов о выполнении и рыночных показателей.

Быстрый поиск малых молекул в библиотеках для сбора качественных данных для проектирования лекарственных препаратов.

Автоматизируйте рабочие нагрузки по рендерингу контента и сократите участие человека для разрешения зависимостей.

Эффективное выполнение требовательных к вычислениям моделей машинного обучения и формирование выводов в любых масштабах.

Нашли то, что искали сегодня?

Скажите, как улучшить качество контента на наших страницах