Kundenbericht
Vernetzen冯Fahrzeugen麻省理工学院吻

工业:汽车

Losung:Skalierung冯ML-Modellen毛皮物联网

bob体育客户端下载平台用例:三角洲湖,数据科学,机器学习,ETL

云:AWS

wejo,麻省民主党globalen ziel4 gegrundet, das使用großte Unternehmen毛皮vernetzte Fahrzeuge祖茂堂盛。Bis heute帽子wejo Daten冯超级140 Milliarden Meilen kuratiert和erwartet, Bis不可或缺年度大奖17 Millionen汽车auf围网渔船Plattform祖茂堂抗议。麻省理工学院taglich mehr als 15 Milliarden Datenpunkten vertraut wejo darauf, dass砖ML-basierte Innovationen毛皮死Automobilindustrie liefert和bessere Fahrerlebnisse bietet。

管道wurden erweitert,嗯3 Billionen monatliche Datenpunkte aufzunehmen

嗯Kunden还有更多祖bieten erfasst wejo Streaming-Daten冯uber 50 Millionen vernetzten Fahrzeugen和verarbeitet阿莱drei Sekunden Daten冯oem和Satellitennavigationssystemen。这张Daten bieten Einblicke,麻省理工学院denen der Verkehrsfluss verbessert了萤石,wodurch Unfalle, Sicherheitsalarme和Rettungsdiensteinsatze reduziert了能帮,bis欣祖茂堂neuen Innovationen贝der Optimierung Parkens。Da verschiedene Datenstrome来自mehreren unzusammenhangenden Quellen stammen,坚持es sehr schwierig和ressourcenintensiv,死Erkenntnisse来自窝Daten军队科学祖茂堂nutzen数据。

• Riesige Datenvolumen: Das Unternehmen verarbeitet uber drei Billionen Datenpunkte箴Monat,一切在静脉Streaming-Umgebung汽车zum市场在身上als 40 Sekunden生效。死erfordert一张erhebliche Skalierung在静脉Umgebung麻省理工学院geringer Latenz。
• Herausforderungen贝der Skalierung: Da有很多Daten成员了mussten,想wejo Schwierigkeiten,西奇auf mapreduce群组祖你deren Große斯塔尔和在窝verfugbaren Bibliotheken begrenzt战争。死fuhrte祖茂堂tagelanger Verzogerung, bis死richtigen python模块installiert waren,是Innovationen verlangsamte。
• Geringe Leistung:死Verarbeitung·冯·兰格Auftragen麻省理工学院Laufzeit萤石Stunden,要是不段dauern。

Zuverlassige, leistungsstarke Daten-Pipelines im großen Maßstab麻省理工学院三角洲湖

砖bietet wejo一张einheitliche Datenanalyseplattform,死一杯skalierbare和kollaborative Umgebung窝Bereichen数据科学和工程gefordert帽子。这张Plattform ermoglicht Datenteams schnellere Innovationen。Außerdem您能ML-gestutzte Innovationen毛皮死Automobilindustrie bereitstellen。

• 死verwaltete Plattform在云vereinfacht死Bereitstellung von der Computerclustern beliebiger Große。
• 死Unterstutzung mehrerer说(SQL, Scala, Python, R) verbessert死公司说是数据工程,科学和Analysten数据。
• 潮湿的der systemeigenen Unterstutzung冯三角洲湖萤石das数据工程团队sowohl批- als欧什Streaming-Pipelines zuverlassig麻省理工学院denselben Daten betreiben skalieren。

麻省理工学院ML-Innovationen sicherer Straßen麦臣死去

麻省理工学院的砖是wejo现在在der拉赫,Datenverarbeitung和机器学习在großem Maßstab schneller和gunstiger durchzufuhren。是wichtigsten是jedoch, dass das Unternehmen现在在der拉赫是,死Ergebnisse uber das对整个团队和das对Unternehmen你einfach祖茂堂teilen,汽水安德利果汁Beteiligte Innovationen天改Markt bringen能帮。

• Verbesserte betriebliche Effizienz:Funktionen是不是死automatische Skalierung冯Clustern有数据Engineering-Vorgange verbessert和管道毛皮nachgelagerte分析冯Wochen auf Minuten beschleunigt。
• Bessere teamubergreifende公司:死gemeinsame Notebook-Umgebung麻省理工学院Unterstutzung毛皮mehrere说帽子死Teamproduktivitat verbessert。
• Schnellere Gewinnung冯Einblicken:麻省理工学院砖erzielen我们现在超级20-fachen Leistungsvorteil较为Open-Source-Spark和一张Verkurzung der Markteinfuhrungszeit嗯90%。