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AWS Initiate Berlin - Digitale Transformation - Warum Kunden aus dem öffentlichen Sektor in die Cloud wechseln
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Constantin Gonzalez
Principal Solutions Architect, AWS
März 2018
Digitale Transformation: Warum Kunden aus
dem öffentlichen Sektor in die Cloud wechseln
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AWS Initiate Berlin - Digitale Transformation - Warum Kunden aus dem öffentlichen Sektor in die Cloud wechseln

  • 2. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Constantin Gonzalez Principal Solutions Architect, AWS März 2018 Digitale Transformation: Warum Kunden aus dem öffentlichen Sektor in die Cloud wechseln
  • 4. G L O B A L E A W S INFRASTRUKTUR
  • 5. 18 Regionen – 54 Availability Zones – 100+ Edge Locations Regionen & Anzahl Availability Zones AWS GovCloud (2) EU Dublin (3) US West Frankfurt (3) Oregon (3) London (3) Nord-Kalifornien (3) Paris (3) Asien/Pazifik US Ost Singapur (2) N. Virginia (6), Ohio (3) Sydney (3), Tokyo (4), Seoul (2), Mumbai (2) Kanada Osaka-Local (1) Central (2) China Südamerika Beijing (2) São Paulo (3) Ningxia (2) Angekündigte Regionen Bahrain, Hong Kong, Stockholm, AWS Govcloud (US-Ost)
  • 6. Europa / Mittl. Osten / Afrika EU (Irland) Region EU (Frankfurt) Region EC2 Availability Zones: 3 EC2 Availability Zones: 3 UK (London) Region EU (Paris) Region EC2 Availability Zones: 3 EC2 Availability zones: 3 Mittl. Osten (Bahrain) Region EU (Stockholm) Region Angekündigt Angekündigt AWS Edge Locations Edge locations – Amsterdam, Niederlande(2); Berlin, Deutschland; Dublin, Irland; Frankfurt, Deutschland (6); Helsinki, Finnland; London, England (5); Madrid, Spanien (2); Manchester, England; Marseille, Frankreich; Mailand, Italien; München, Deutschland; Palermo, Italien; Paris, Frankreich (3); Prag, Tschech. Republik; Stockholm, Schweden (3); Wien, Österreich; Warschau, Polen; und Zürich, Schweiz. Regionale Edge Caches – Frankfurt, Deutschland; London, England
  • 7. W A S K A N N I C H H E U T E T U N ?
  • 8. • DB Systel: Teil der Deutsche Bahn Gruppe • Wählte AWS als “Cloud First” Public Cloud Provider für die gesamte DB Gruppe • “Managed” und “Unmanaged” Cloud Services • 15–30% Einsparungen ggü. trad. IT • Bessere Reputation für DB Systel innerhalb der DB Gruppe • Bessere Sicherheit und Compliance • Mehr Innovation: • Open Data Plattform mit öffentl. APIs • IoT Plattform für Güterzüge • Bahn.de Portal + mobile App
  • 11. Digitalisierung = aus Daten Mehrwerte schaffen mit Software schaffen
  • 16. J O I I T O | D I R E C T O R | M I T M E D I A L A B IF YOU WANT TO I N C R E A S E I N N O V A T I O N Y O U H A V E T O L O W E R T H E COST OF FAILURE
  • 17. B E I A M A Z O N S TA R T E N W I R I M M E R M I T D E M K U N D E N …
  • 20. Was wir gelernt haben: 1. Ändern Sie die Architektur
  • 21. Service-orientiert 1 Service – 1 Zweck Mit APIs vernetzt Stark entkoppelt “Microservices”
  • 22. Was wir gelernt haben: 1. Ändern Sie die Architektur 2. Ändern Sie die Organisation
  • 25. Der Weg in die Cloud ENTWICKLUNG & TEST DIGITAL DATENANALYSE MOBIL RZ-MIGRATION KRITISCHE APPLIKATIONEN ALL IN 1 2 3 4
  • 26. W A S K A N N I C H M O R G E N T U N ?
  • 27. GB TB PB ZB EB 95% der 1.2 Zettabytes an Daten im digitalen Universum ist nicht strukturiert 70% davon sind Benutzer- generierte Inhalte Explosives Datenwachstum: Schätzungsweise (CAGR) 62% von 2008 – 2012. Quelle: IDC Big Data: Unbegrenztes Datenwachstum
  • 28. Maschinelles Lernen / Künstliche Intelligenz B i g D a t a MEHR NUTZER BESSERE SERVICES MEHR DATEN BESSERE ANALYSEN Ei n Sch w u n g rad f ü r Dat en
  • 29. Free access to big data sets aws.amazon.com/publicdatasets Public Data Sets
  • 30. ALGORITHMEN DATEN PROGRAMMIER- MODELLE GPUS & BESCHLEUNIGUNG Möglichkeiten von Deep Learning BILD- VERSTEHEN SPRACH-VERSTEHEN SPRACH- ERKENNUNG AUTONOMIE
  • 31. Tausende von Mitarbeitern fokussiert auf Maschinelles Lernen SUCHEN & ENTDECKEN LIEFERUNG & LOGISTIK NEUE PRODUKT- KATEGORIEN M as c hinelles Ler nen bei Am azon PRODUKT- VERBESSERUNGEN MASCHINELLES LERNEN FÜR ALLE
  • 33. Amazon ML Dienste Frameworks & Infrastructure AWS Deep Learning AMI GPU (P3 Instances) MobileCPU IoT (Greengrass) Vision: Rekognition Image Rekognition Video Speech: Polly Transcribe Language: Lex Translate Comprehend Apache MXNet PyTorch Cognitive Toolkit Keras Caffe2 & Caffe TensorFlow Gluon Application Services Platform Services Amazon Machine Learning Mechanical Turk Spark & EMR Amazon SageMaker AWS DeepLens
  • 34. Reichhaltige Metadatan Objekte, Szenen, Gesichts-Attribute, Personen Amazon Rekognition Deep-Learning-basierte Bild-Erkennungs-Services
  • 35. Deer 98.8% Wildlife 95.1% Conifer 95.1% Spruce 95.1% Wood 78.3% Tree 63.5% Forest 63.5% Vegetation 61.9% Pine 60.6% Outdoors 54.0% Flower 53.9% Plant 52.9% Nature 50.7% Field 50.7% Grass 50.7%
  • 36. G e s i c h t s - A n a l y s e n Lokalisiert Gesichter in Bildern, analysiert Attribute, Emotionen und Merkmale Ø Gesichtsvermeidung bei automatisierten Texten Ø Messen von demografischen und Stimmungs-Daten Ø Automatische Foto- Empfehlungen Ø Dynamische, personalisierte Anwendungen
  • 38. Ø Automatische Erkennung von Bildern mit „zweifelhaften“ Inhalten Ø Optimierung für Bildfreigabe-Prozesse Bild- M oder ier ung
  • 39. Bei Suchaufträgen müssen Personen in der Regel Tage mit manueller Suche verbringen Eine neue mobile App auf Basis von Amazon Rekognition vergleicht neue Bilder mit Fotos von bekannten Kriminellen: • Hilft bei der Identifikation von Diebstahl-Verdächtigen aus Sicherheitskamera-Aufnahmen • Liefert Hinweise für potenzielle Zeugen oder Komplizen • Identifiziert Personen ohne bekannte Identifikation • >300.000 Fotos von bekannten Tätern in 2 Tagen indiziert • Jede einzelne Suche dauert wenige Sekunden • Innerhalb der 1. Woche klärte die App ihren ersten Fall Exekutive und innere Sicherheit: Washington County Sheriff (OR)
  • 40. WANDELT TEXT IN SPRACHE 47 STIMMEN 24 SPRACHEN NIEDRIGE LATENZ, ECHTZEIT VOLLAUTOMATISCH Polly: Realistischer Sprach-Service Sprachqualität & Aussprache 1. Automatische, präzise Verarbeitung 2. Leicht zu verstehen 3. Semantisches Verständnis 4. Konfigurierbare Aussprache Artikel und Blogs Trainings-Material Chatbots (Lex) Öffentliche Ansagen
  • 41. W I E K Ö N N E N W I R I H N E N B E I D E R D I G I T A L I S I E R U N G H E L F E N ?