Peloton è stata fondata nel 2012 da un team di 5 persone e lanciata su Kickstarter nel 2013. La compagnia è nata su AWS e ha consegnato la prima bicicletta nel 2014. In 7 anni, Peloton è cresciuta fino ad arrivare a 1,4 milioni di membri che hanno pedalato collettivamente centinaia di miglia virtuali.

Peloton utilizza AWS per alimentare il leaderboard durante le lezioni in streaming live e on demand: il leaderboard richiede elevata elasticità, bassa latenza ed elaborazione in tempo reale per poter fornire dati personalizzati ad una community che include oltre 1,4 milioni di membri che pedalano simultaneamente, ciascuno da casa sua.

Tramite AWS, Peloton può eseguire test e lanci di nuove funzionalità rapidamente e migliorare l'esperienza telematica della fitness community rendendola unica.

Quando, quasi 15 ani fa, Zillow ha creato Zestimate, il suo strumento di valutazione delle abitazioni, ha dovuto sviluppare un framework di machine learning in locale per processare una serie di dati. Tuttavia, al crescere della sua popolarità e complessità, Zillow ha avuto la necessità di trovare un metodo più efficace per offrire valutazioni su quasi 100 milioni di abitazioni in tutto il paese.

Zillow ha trasferito il framework di Zestimate su AWS, garantendogli così la velocità e la scalabilità necessarie per offrire valutazioni di abitazioni quasi in tempo reale. Le valutazioni più dinamiche riflettono in maniera più efficace sia la caratteristiche distintive di un’abitazione sia lo stato del mercato immobiliare locale; in questo modo, i clienti hanno a disposizione i dati più recenti durante il processo di acquisto o vendita.

Nei mercati immobiliari in cui la domanda è molto elevata, le abitazioni possono ricevere un’offerta già pochi giorni dopo essere state messe in vendita. Zillow ha implementato le tecnologie AWS nella sua infrastruttura per inviare ogni mese centinaia di milioni di e-mail in maniera veloce e affidabile e tenere così i clienti aggiornati sulle abitazioni in vendita, il loro stato e altro ancora.

GE Healthcare utilizza AWS e Amazon SageMaker per acquisire dati, archiviarli in modo conforme, orchestrare il lavoro di curation tra i team e creare algoritmi di machine learning.

GE Healthcare ha ridotto i tempi di addestramento dei suoi modelli di machine learning passando da giorni a ore, il che consente all’azienda di implementare modelli più rapidamente e migliorare continuamente l'assistenza offerta ai pazienti.

Live Nation è un leader mondiale nel settore dell'intrattenimento live che produce concerti, vende biglietti e connette i marchi alla musica. Nel 2016 Live Nation ha annunciato la transizione della sua infrastruttura IT globale su AWS con lo scopo di fornire migliori esperienze ai suoi clienti.

L'azienda ha trasferito 118 applicazioni e 668 server su AWS in un arco di 17 mesi senza aggiungere dipendenti o budget.

Trasferendosi su AWS, Live Nation è passata dal troubleshooting di hardware alla consegna di idee innovative e ottimali per i clienti. Dall'implementazione, Live Nation ha ottenuto una riduzione del 58% sui costi totali di proprietà, ha supportato una capacità di progetti 10 volte più grande e ha registrato il 99% di miglioramenti nella disponibilità di applicazioni.