Peloton a été fondée en 2012 par une équipe composée de cinq personnes et lancée sur Kickstarter en 2013. Depuis sa création, l'entreprise repose sur la technologie AWS et a créé son premier vélo en 2014. En sept ans, Peloton s'est développé et compte aujourd'hui plus de 1,4 million de membres qui ont collectivement parcouru des centaines de millions de kilomètres virtuels.

Peloton utilise AWS pour dynamiser le classement dans ses cours de fitness en streaming en direct et à la demande, et requiert une grande élasticité, une faible latence et un traitement en temps réel pour fournir des données personnalisables des cyclistes pour la communauté composée de plus de 1,4 million de membres qui roulent ensemble depuis leurs domiciles.

Grâce à AWS, Peloton peut rapidement tester et lancer de nouvelles fonctionnalités pour améliorer l'expérience unique du fitness communautaire à domicile.

Lorsque Zillow a créé son outil d’évaluation immobilière (Zestimate) il y près de 15 ans, il a fallu développer un cadre de machine learning sur site afin de traiter une grande quantité de données. Mais, tandis que sa popularité et sa complexité grandissaient, Zillow avait besoin d’une façon plus efficace permettant d’offrir Zestimate auprès d’environ 100 millions de foyers répartis dans tout le pays.

Zillow a transféré son cadre Zestimate vers AWS, lui offrant ainsi la rapidité et l’évolutivité nécessaires pour offrir des évaluations immobilières en temps quasi réel. Les évaluations plus dynamiques reflètent mieux les caractéristiques uniques de chaque bien immobilier et ce qu’il se passe sur le marché immobilier local. Ainsi, les clients peuvent avoir les toutes dernières données lorsqu’ils cherchent à acheter ou à vendre un bien.

Le marché immobilier étant en pleine effervescence, les biens peuvent se vendre en quelques jours. Zillow a intégré les technologies AWS à son infrastructure afin de faire parvenir rapidement et de manière fiable des centaines de millions de courriels chaque mois, tenant ainsi les clients au courant des derniers biens mis en vente, des conditions immobilières, et bien plus encore.

GE Healthcare utilise AWS et Amazon SageMaker pour ingérer des données, les stocker de manière conforme, orchestrer les tâches d'organisation entre les équipes et créer des algorithmes de machine learning.

GE Healthcare a réduit le temps nécessaire à la formation de ses modèles de machine learning de quelques jours à quelques heures, ce qui lui a permis de déployer des modèles plus rapidement et d'améliorer continuellement les soins prodigués aux patients.

Live Nation est le leader mondial du divertissement en direct qui produit des concerts, vend des billets et connecte les marques à la musique. En 2016, Live Nation a annoncé le transfert de son infrastructure informatique mondiale vers AWS afin de garantir de meilleures expériences à ses clients.

L'entreprise a transféré 118 applications et 668 serveurs vers AWS en 17 mois, et ce, sans effectif ni budget supplémentaires.

En adoptant AWS, Live Nation est passé du dépannage du matériel à la proposition d'idées innovantes pour un meilleur service aux clients. Suite à cette mise en ?uvre, Live Nation a réduit son coût total de possession de 58 %, a soutenu 10 fois plus de projets avec le même personnel et a constaté une amélioration de 99 % de la disponibilité des applications.