b.telligent ist Advanced Partner von AWS und unterstützt seine Kunden bei der Migration und dem Aufbau von komplexen Datenplattformen in der AWS-Cloud. Wir konzentrieren uns auf die Bereiche Data & Analytics, Machine Learning & AI und CloudOps und sind zertifiziert für das AWS-Well-Architected-Review-Programm.
Der Aufbau und Betrieb von AWS-basierten Cloud-Architekturen schafft in Unternehmen neue, agile Microservice-Architekturen sowie agile und unabhängige Teams. In diesem Zusammenhang gewinnt der sorgfältige Umgang mit Daten und der Einsatz von BI und Data Warehouse sowie Datenmanagement, das Kerngeschäft von b.telligent, immer mehr an Bedeutung.
Mit AWS stehen uns für Projekte und Innovationen die neusten Technologien in den Bereichen Machine Learning, Data Management und Internet of Things zur Verfügung – damit setzen wir maßgeschneiderte Lösungen für unsere Kunden in komplexen Enterprise-Infrastrukturen sowie im innovativen und dynamischen Umfeld von Startups um
Management Consultant
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Cloud Architecture & CloudOPS
Data & Analytics
DWH-Migration in die AWS Cloud
Machine Learning, AI und ML/AI DevOps
Internet of Things
b.telligent hat intensive Erfahrungen mit der großen Anzahl von Managed Services, die AWS in den Bereichen Data & Analytics, Machine Learning & AI und CloudOps zur Verfügung stellt. AWS bietet im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern deutlich mehr Services, die darüber hinaus über einen größeren Funktionsumfang verfügen. Diese reichen von Infrastrukturlösungen wie Recheneinheiten, Speicher und Datenbanken bis hin zu neu aufkommenden Technologien im Zusammenhang mit Machine Learning und künstlicher Intelligenz, Data Lakes und deren Analyse sowie dem Internet of Things.
Vor kurzem haben wir bereits gezeigt, wie Du Maschinendaten mit einem Edge Device auslesen und diese anschließend in Azure visualisieren und zur weiteren Verarbeitung vorbereiten kannst. Dieser Beitrag behandelt nun dieselbe Frage – nur in AWS.
In unserer kostenlosen Online-Event-Reihe Data Firework Days haben wir Dir bereits die b.telligent Referenzarchitektur für Cloud Data Platforms vorgestellt. Nun wollen wir in unserer Blogreihe weiter auf das Thema Cloud und die einzelnen Anbieter eingehen. Im ersten dreiteiligen Part der Reihe Blueprint: Cloud-Data-Platform-Architektur ging es deshalb erst mal um die Architektur von Cloud-Plattformen im Allgemeinen.
Lies hier Teil 1: Blue Print Cloud-Data-Platform-Architektur
Fehlende Ressourcen oder technische Herausforderungen sind häufig Blockaden, wenn es darum geht, den Wertbeitrag und die Machbarkeit eines IoT Use Cases zu ermitteln und späteren Projektsponsoren vorzustellen. Selbst simple IoT Use Cases benötigen teils Wochen anstatt Tage, um greifbare Ergebnisse hervorzubringen. Wir möchten im Rahmen dieses Blockbeitrags unsere IoT-Kickstarter-Plattform aufzeigen, die es ermöglicht, „einfache“ IoT Analytics Use Cases innerhalb weniger Tage unter technischen Gesichtspunkten zu verproben.
Vor kurzem haben wir bereits gezeigt, wie Du Maschinendaten mit einem Edge Device auslesen und diese anschließend in Azure visualisieren und zur weiteren Verarbeitung vorbereiten kannst. Dieser Beitrag behandelt nun dieselbe Frage – nur in AWS.
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Entdecke, wie Du AWS Redshift mit minimaler Komplexität erweitern kannst, indem Du AWS Lambda, Fargate und SQS nutzt.
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