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使用機器學習釋放新創公司的實力

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結果 • 快速的雲端移轉:TWAICE 在六個月內完成從內 部部署基礎設施移轉至雲端型平台的作業 (不用 擴大 DevOps 團隊的規模) • 快速有效的上線:降低整體上線時間,讓新客戶 從多至兩週降至數小時 • 快速準確的結果:此平台現可在數分鐘內交付分 析結果,高達 300% 比以前更準確的結果 「以 AWS 為建置基礎,我們降低了 IT 複雜性。現在可以專心從事我們最擅長 的工作,協助客戶將其電池技術發揮到 極致。」 TWAICE 技術長 Jeff Glasson 使用整合的基礎設施和 預測分析延長電池壽命 TWAICE 結合特殊的電池知識和 AI 為電動車 (EV) 製造商和可再生能源提供者提供詳細可 行的電池洞察。其預測分析平台消滅了運作狀態、安全和保固問題的風險,讓 TWAICE 的 客戶能夠勝過同行。 商機 此軟體新創公司整合了預測分析和物聯網 (IoT) 資料,協助 EV 和可再生能源業者將電池技 術在汽車或能源儲存系統上的利用最佳化。當然,執行嚴謹的分析需要能處理大量資料的 強大計算能力,現已從每週 10,000 個項目增加到每天數十億個項目。TWAICE 的內部部署 伺服器和資料庫讓這項任務緩慢而昂貴,阻礙了成長且無法提供可行性成果。 解決方案 移至 AWS 雲端原生平台後,TWAICE 分析的速度和準確度提高了 300%。除提升 IT 團隊 的效率,成功的移轉還協助將基礎設施的開發時間從數個月降為兩週,將開發時間從三天 縮減為數小時。讓 TWAICE 的客戶總數幾乎翻倍,處理的資料量增加了 100,000 倍。在 AWS 上執行整合的 IT 基礎設施後,該公司得以專注於核心業務:實現更優良的電池技術。 12

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