Casos de Uso de Migración a la Nube de un Vistazo
Casos de Estudio de AWS
Peloton
DoorDash
Shutterfly
Square
Epic Games
Coinbase
Instacart
Zoom
Medium
Snapchat
Netflix
Lyft
Unilever
Coca-Cola
Samsung
Time Inc.
Johnson & Johnson
Slack
General Electric
BMW
The Guardian
McDonald's
Volkswagen
Capital One
Casos de Estudio de Azure
ASOS
Heineken
Volvo
BBC
L'Oréal
Bupa
Marks & Spencer
Walmart
HSBC
Chevron
Daimler
EY
National Australia Bank
Shell
Tata Steel
Pearson
Adobe
DHL
Monzo
ASDA
Casos de Estudio de Google Cloud
Spotify
Pandora
MLB
Zalando
Mayo Clinic
eBay
Wayfair
OpenAI
GitLab
Ocado
Etsy
Philips
Airbus
The New York Times
Lush
Vodafone
Colgate-Palmolive
UPS
HSBC
Peloton
Grubhub
Uber
Nestlé
Shopify
Tabla de Contenidos
- Casos de Estudio de AWS
- Casos de Estudio de Azure
- Casos de Estudio de Google Cloud
- Casos de Estudio Multi-Nube y Híbrida
Casos de Estudio de AWS
1. Peloton
Peloton, un líder en tecnología fitness, trasladó sus servicios de streaming de ejercicios a AWS para soportar una base de usuarios en rápido crecimiento. Al utilizar AWS Elastic Load Balancing y auto-escalado, Peloton aseguró la transmisión en vivo de clases de fitness sin interrupciones, particularmente durante las horas pico cuando la demanda aumentaba. La migración permitió a Peloton reducir costos de infraestructura, optimizar el uso de recursos y mejorar la experiencia del cliente al reducir la latencia durante la participación en clases en vivo.
2. DoorDash
DoorDash, un destacado servicio de entrega de alimentos, escaló su infraestructura con AWS durante la pandemia de COVID-19, cuando la demanda aumentó drásticamente. La compañía utilizó AWS Fargate para la gestión de contenedores y S3 para almacenar datos de entrega en tiempo real. La migración permitió a DoorDash procesar pedidos más rápidamente, reduciendo los tiempos de entrega y mejorando la experiencia del usuario, manteniendo al mismo tiempo los costos operativos bajo control.
3. Shutterfly
Shutterfly, una empresa en línea de productos fotográficos personalizados, migró a AWS para mejorar la escalabilidad durante períodos pico como las vacaciones. Utilizando AWS S3 y Glacier, Shutterfly almacenó de manera segura miles de millones de fotos de clientes, lo que permitió a la empresa optimizar sus operaciones de impresión durante la alta demanda mientras optimizaba los costos.
4. Square
El procesador de pagos Square trasladó sus sistemas backend a AWS para apoyar sus operaciones globales. Al aprovechar AWS Lambda y API Gateway, Square mejoró su procesamiento financiero, logrando altas velocidades de transacción y la capacidad de manejar millones de pagos en tiempo real. Esta migración permitió a Square escalar sus servicios de manera eficiente sin necesidad de sobreaprovisionar recursos.
5. Epic Games
Los desarrolladores detrás de la sensación mundial Fortnite adoptaron AWS para manejar la infraestructura multijugador a gran escala requerida para sus millones de jugadores. Utilizando AWS GameLift y EC2, Epic Games redujo la latencia para los jugadores y logró una arquitectura confiable y escalable para albergar eventos de juegos con picos masivos de tráfico.
6. Coinbase
Como líder en el intercambio de criptomonedas, Coinbase trasladó sus operaciones a AWS para gestionar volúmenes extremos de trading durante condiciones de mercado volátiles. El auto-escalado de AWS permitió a Coinbase ajustar dinámicamente su infraestructura para manejar la demanda, asegurando la disponibilidad incluso durante los períodos de trading más ocupados.
7. Instacart
Instacart, una plataforma de entrega de comestibles, experimentó un crecimiento significativo durante la pandemia de COVID-19. Al migrar a AWS, Instacart pudo escalar su infraestructura rápidamente para satisfacer esta demanda sin precedentes. Los servicios de machine learning de AWS permitieron la optimización de rutas para los conductores de entrega, reduciendo los tiempos de entrega y mejorando la satisfacción del cliente.
8. Zoom
Con el aumento dramático en la demanda de videoconferencias en 2020, Zoom expandió su infraestructura en AWS para garantizar videollamadas confiables para millones de usuarios. La infraestructura global de AWS permitió a Zoom escalar rápidamente, manejando grandes cantidades de datos de video y audio con baja latencia.
9. Medium
La plataforma de blogs Medium utiliza AWS para gestionar su creciente contenido y base de usuarios. Al adoptar AWS EC2 y RDS, Medium pudo escalar su infraestructura de backend mientras mantenía velocidades de entrega de contenido rápidas para sus millones de usuarios.
10. Snapchat
Snap Inc., la compañía detrás de Snapchat, migró su infraestructura global a AWS para manejar el volumen masivo de cargas multimedia diarias y procesamiento en tiempo real. Utilizando AWS S3 y EC2, Snapchat proporcionó almacenamiento de baja latencia y procesamiento de imágenes a miles de millones de usuarios en todo el mundo.
11. Netflix
Netflix trasladó toda su plataforma de streaming a AWS, aprovechando el Elastic Load Balancing de AWS y la red de entrega de contenido global para servir a millones de usuarios con tiempo de inactividad mínimo. Esta migración permitió a Netflix centrarse en la entrega de contenido y la personalización de recomendaciones para los espectadores basadas en las capacidades de análisis de datos de AWS.
12. Lyft
Lyft trasladó sus servicios de backend a AWS para optimizar la logística de viajes compartidos en tiempo real. Al utilizar AWS Lambda y S3, Lyft pudo escalar sus servicios de manera eficiente, mejorando la velocidad con la que se emparejan conductores y pasajeros, mientras manejaba el aumento de usuarios.
13. Unilever
Unilever adoptó AWS para sus operaciones globales de marketing, lo que permitió a la empresa analizar y optimizar datos de consumidores en diferentes regiones. Las herramientas de análisis de datos de AWS ayudaron a Unilever a crear campañas más efectivas, personalizando los mensajes de marketing para diferentes audiencias objetivo.
14. Coca-Cola
Coca-Cola trasladó sus datos de máquinas expendedoras a AWS, utilizando AWS IoT para monitorear y optimizar el rendimiento de las máquinas en tiempo real. Esto permitió a Coca-Cola gestionar su inventario de manera más eficiente y mejorar las interacciones con los clientes a través de ofertas personalizadas.
15. Pinterest
Pinterest utilizó AWS para gestionar y almacenar miles de millones de imágenes. Al aprovechar S3 para el almacenamiento escalable de imágenes y EC2 para la capacidad de cómputo, Pinterest mejoró la experiencia del usuario con tiempos de carga de imágenes más rápidos mientras reducía los costos operativos.
16. Samsung
Samsung Electronics migró su plataforma de Internet de las Cosas (IoT) a AWS para gestionar mejor millones de dispositivos conectados. Los servicios IoT de AWS ayudaron a Samsung a mejorar el monitoreo del rendimiento de los dispositivos y permitieron a la empresa construir productos IoT más receptivos.
17. Time Inc.
Time Inc. trasladó más de 20 sitios web a AWS, reduciendo los costos de infraestructura en un 60% y mejorando el tiempo de carga de su contenido digital. AWS permitió a Time Inc. manejar grandes volúmenes de tráfico durante eventos importantes de noticias sin experimentar tiempo de inactividad.
18. Johnson & Johnson
Johnson & Johnson adoptó AWS para sus ensayos clínicos y el almacenamiento de datos de atención médica. El entorno seguro de la nube de AWS permitió a la empresa analizar los datos médicos de manera más eficiente mientras aseguraba el cumplimiento de las regulaciones HIPAA.
19. Slack
Slack migró su plataforma de mensajería a AWS para escalar sus servicios en respuesta a su creciente base de usuarios. Al utilizar AWS S3 para el almacenamiento de mensajes y EC2 para el cómputo de backend, Slack pudo proporcionar un servicio altamente confiable a millones de usuarios diarios.
20. General Electric (GE)
GE utiliza AWS para potenciar su plataforma IoT industrial, Predix, que recopila y analiza datos de máquinas de todo el mundo. Esto permite a GE ofrecer servicios de mantenimiento predictivo, mejorando la eficiencia operativa para sus clientes.
21. BMW
BMW Group trasladó su plataforma de análisis de datos a AWS para mejorar el desarrollo de vehículos autónomos. Al utilizar los servicios de machine learning de AWS, BMW pudo simular y analizar datos de conducción, acelerando el desarrollo de automóviles impulsados por IA.
22. The Guardian
The Guardian trasladó su sitio web y plataformas de noticias a AWS para mejorar la escalabilidad y el rendimiento. AWS ayudó al periódico a manejar picos de tráfico durante eventos de noticias de última hora, mientras optimizaba el rendimiento general de su sistema de gestión de contenido.
23. McDonald’s
McDonald’s migró su presencia digital y el backend de su aplicación móvil a AWS para mejorar el rendimiento durante eventos promocionales. La compañía utilizó AWS Lambda para escalar dinámicamente, asegurando que su plataforma se mantuviera confiable durante campañas globales como el Monopoly.
24. Volkswagen
Volkswagen aprovechó AWS para construir su nube industrial, conectando datos de todas sus plantas de producción en todo el mundo. Esta migración permitió a Volkswagen optimizar sus procesos de producción y reducir las ineficiencias en sus operaciones de fabricación.
25. Capital One
Capital One trasladó su infraestructura de servicios financieros a AWS, aprovechando las avanzadas funciones de seguridad de AWS para cumplir con estrictos estándares de cumplimiento. La migración mejoró el rendimiento de la aplicación bancaria móvil de Capital One y le permitió escalar fácilmente para satisfacer las crecientes demandas de los usuarios.
Casos de Estudio de Azure
26. ASOS
ASOS migró a Microsoft Azure para manejar el rápido crecimiento de su plataforma global de comercio electrónico de moda. Aprovechando las funciones de escalado automático de Azure, ASOS logró gestionar millones de solicitudes de clientes durante los períodos de compras pico, asegurando la estabilidad del sitio durante eventos de alto tráfico.
27. Heineken
Heineken utilizó Azure para crear una plataforma de marketing centralizada, lo que permitió a la compañía ejecutar campañas globales en varios países. La escalabilidad de Azure ayudó a Heineken a manejar los datos y las interacciones de los clientes en tiempo real, mejorando la efectividad general de las campañas.
28. Volvo
Volvo adoptó Azure para potenciar sus servicios de autos conectados, utilizando Azure IoT Hub para recopilar y procesar datos en tiempo real de su flota de vehículos. Esto permitió a Volvo ofrecer diagnósticos de vehículos mejorados, alertas de mantenimiento y experiencias de clientes mejoradas.
29. BBC
La British Broadcasting Corporation (BBC) se trasladó a Azure para mejorar sus capacidades de transmisión de video durante eventos a gran escala como la Copa Mundial. Azure Media Services permitió a la BBC entregar contenido a millones de espectadores sin problemas mientras optimizaba el ancho de banda y el rendimiento durante las transmisiones.
30. L’Oréal
L’Oréal aprovechó Microsoft Azure para modernizar sus sistemas globales de CRM, lo que permitió el análisis en tiempo real de los datos de los clientes de tiendas y compras en línea. Al usar Azure AI, L’Oréal pudo personalizar las campañas de marketing en función de las preferencias de los clientes, mejorando el compromiso y las tasas de conversión.
31. Bupa
Bupa, un proveedor de atención médica líder, migró a Azure para gestionar los registros de pacientes de manera segura y eficiente. Al utilizar las herramientas de cumplimiento de Azure, Bupa aseguró el cumplimiento de la normativa GDPR mientras permitía el acceso sin problemas a los datos de los pacientes a través de sus servicios de telemedicina.
32. Marks & Spencer
El minorista británico Marks & Spencer trasladó su infraestructura de TI a Azure para mejorar sus operaciones de comercio electrónico. Al usar Azure Kubernetes Service (AKS) para la orquestación de contenedores, Marks & Spencer pudo escalar su sitio web dinámicamente durante los períodos de mayor actividad, como el Black Friday, asegurando experiencias de compra fluidas.
33. Walmart
Walmart utiliza Azure para su plataforma de comercio electrónico, aprovechando Azure Synapse Analytics para procesar y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real. Esta migración permitió a Walmart ofrecer experiencias de compra personalizadas, mejorar la gestión de la cadena de suministro y optimizar los niveles de inventario durante las temporadas altas.
34. HSBC
HSBC migró cargas de trabajo críticas a Microsoft Azure para modernizar sus servicios bancarios y mejorar la seguridad. Las soluciones de cumplimiento de Azure ayudaron a HSBC a cumplir con estrictos requisitos regulatorios, mientras que las operaciones basadas en la nube redujeron los costos de infraestructura y mejoraron los tiempos de entrega de servicios.
35. Chevron
Chevron adoptó Azure para potenciar sus análisis de exploración de petróleo y gas. Al utilizar las herramientas de inteligencia artificial y machine learning de Azure, Chevron pudo analizar datos geológicos de manera más eficiente, mejorando su capacidad para ubicar nuevos yacimientos de petróleo mientras reducía los costos operativos.
36. Daimler
Daimler trasladó su infraestructura global de TI a Azure, utilizando Azure Machine Learning para mejorar las simulaciones de diseño de vehículos. Esta migración permitió a Daimler reducir los tiempos de desarrollo y mejorar la calidad general del proceso de producción de vehículos.
37. EY (Ernst & Young)
EY utiliza Azure para alojar sus servicios fiscales y de auditoría, aprovechando las herramientas de análisis de datos de Azure para proporcionar a los clientes información en tiempo real. Esta migración permitió a EY ofrecer servicios más eficientes y escalables, mejorando al mismo tiempo la seguridad de los datos de sus clientes.
38. National Australia Bank (NAB)
NAB adoptó Azure para potenciar su plataforma bancaria basada en la nube. Al utilizar Azure SQL Database y Azure Machine Learning, NAB pudo mejorar la personalización del cliente, agilizar las operaciones y mejorar el rendimiento de la aplicación móvil bancaria.
39. Shell
Shell migró a Azure para monitorear y optimizar sus esfuerzos de exploración de petróleo y gas. Las herramientas de IoT y AI de Azure permitieron a Shell recopilar datos en tiempo real de sus operaciones de perforación globales, mejorando la eficiencia y reduciendo el impacto ambiental.
40. Tata Steel
Tata Steel utilizó Azure para modernizar sus líneas de producción al incorporar análisis de datos en tiempo real en su proceso de fabricación. Los servicios de AI de Azure ayudaron a Tata Steel a monitorear y mejorar la eficiencia operativa, lo que resultó en una reducción de costos y una mejora de la calidad de la producción.
41. Pearson
La empresa de educación Pearson trasladó sus plataformas de aprendizaje digital a Azure, utilizando los Servicios Cognitivos de Azure para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas para los estudiantes. La migración mejoró la capacidad de la plataforma para escalar durante los períodos de uso pico, como las temporadas de exámenes.
42. Adobe
Adobe trasladó sus servicios de Creative Cloud a Azure para aprovechar la infraestructura global de Azure. La migración permitió a Adobe mejorar el rendimiento para millones de usuarios en todo el mundo, al mismo tiempo que incorporaba funciones impulsadas por IA como la edición automática de fotos en su software.
43. Volvo
Volvo utiliza Azure IoT Hub para recopilar y procesar datos en tiempo real de sus vehículos, lo que le permite ofrecer mantenimiento predictivo y diagnósticos de vehículos. Este enfoque basado en la nube mejoró la satisfacción del cliente al reducir los tiempos de servicio y mejorar el rendimiento de los vehículos.
44. DHL
DHL adoptó Azure AI y machine learning para optimizar sus operaciones logísticas a nivel mundial. La migración a Azure permitió a DHL mejorar la planificación de rutas, reducir los tiempos de entrega y recortar costos operativos, particularmente durante períodos de alta demanda, como las temporadas de compras navideñas.
45. Monzo
El banco digital Monzo trasladó su infraestructura bancaria central a Azure, aprovechando las funciones de seguridad y cumplimiento de Azure para cumplir con las regulaciones financieras. La migración permitió a Monzo escalar sus servicios de manera eficiente, en particular su aplicación bancaria móvil, mientras aseguraba el manejo seguro de los datos sensibles de los clientes.
46. ASDA
El gigante de supermercados del Reino Unido ASDA migró su plataforma de comercio electrónico a Microsoft Azure para manejar las oleadas de compras en línea. Al utilizar las soluciones nativas de la nube de Azure, ASDA mejoró el rendimiento de su sitio web durante los momentos pico, lo que permitió a la empresa gestionar promociones y el aumento de la demanda en temporadas de alto tráfico sin problemas.
47. Bupa
Bupa, un grupo internacional de atención médica, trasladó sus registros de pacientes y servicios de telemedicina a Azure, aprovechando las sólidas características de seguridad y cumplimiento de la plataforma. Las herramientas de salud de Azure ayudaron a Bupa a gestionar los datos de los pacientes de manera segura, asegurando el cumplimiento de la GDPR mientras mejoraba el acceso a los servicios de telemedicina para sus pacientes.
48. Volvo
Volvo adoptó Microsoft Azure para sus servicios de autos conectados, aprovechando Azure IoT Hub para recopilar datos en tiempo real de su flota de vehículos. Esto permitió a Volvo ofrecer diagnósticos de vehículos mejorados, mantenimiento predictivo y experiencias de conducción personalizadas para los clientes.
49. BBC
La British Broadcasting Corporation (BBC) utiliza Microsoft Azure para transmitir su contenido a nivel mundial. Con Azure Media Services, la BBC mejoró sus capacidades de transmisión de video digital, asegurando la entrega de contenido a millones de usuarios durante eventos importantes como los Juegos Olímpicos y la Copa Mundial.
50. L’Oréal
El gigante de cosméticos L’Oréal trasladó su plataforma global de CRM a Azure para obtener mejores conocimientos sobre las preferencias de los clientes y sus comportamientos de compra. Las herramientas de análisis de datos impulsadas por IA de Azure permitieron a L’Oréal personalizar las campañas de marketing, mejorando el compromiso del cliente y aumentando las ventas.
Casos de Estudio de Google Cloud
51. Spotify
Spotify migró su servicio de streaming a Google Cloud para gestionar su creciente base de usuarios global. Las herramientas de machine learning de Google ayudaron a Spotify a optimizar la entrega de datos y personalizar las recomendaciones de música para los usuarios, asegurando experiencias de streaming rápidas y sin interrupciones.
52. Pandora
Pandora se trasladó a Google Cloud para mejorar sus capacidades de procesamiento de datos, utilizando los servicios de IA y machine learning de Google para ofrecer listas de reproducción personalizadas a los oyentes. La escalabilidad de Google Cloud permitió a Pandora manejar millones de oyentes simultáneos sin problemas de latencia.
53. Major League Baseball (MLB)
MLB utiliza Google Cloud AI para ofrecer análisis de juegos en tiempo real y transmisión de video. Los servicios de análisis de datos de Google Cloud permiten a la MLB ofrecer a los aficionados experiencias interactivas, como estadísticas de jugadores y análisis de juegos en vivo, mejorando el compromiso de los fanáticos.
54. Zalando
Zalando, un minorista de moda en línea, migró a Google Cloud para optimizar la gestión de su cadena de suministro. Utilizando las herramientas de análisis de datos y AI de Google, Zalando mejoró la previsión de la demanda, asegurando que los niveles de stock se ajustaran a la demanda de los clientes durante temporadas pico como el Black Friday.
55. Mayo Clinic
Mayo Clinic utiliza Google Cloud para almacenar y procesar de forma segura los datos de los pacientes en cumplimiento con las regulaciones de atención médica. La migración permitió a Mayo Clinic acelerar los diagnósticos y mejorar los resultados de los pacientes al aprovechar las herramientas de atención médica impulsadas por IA de Google.
56. eBay
eBay adoptó Google Cloud para mejorar sus capacidades de almacenamiento y búsqueda de datos. Al aprovechar las herramientas de inteligencia artificial de Google, eBay mejoró la precisión de los resultados de búsqueda de productos y mejoró la experiencia general del usuario para compradores y vendedores en su plataforma.
57. Wayfair
Wayfair utiliza las herramientas de análisis de Google Cloud para optimizar sus campañas de marketing digital, ofreciendo anuncios personalizados a los clientes según el historial de navegación y las preferencias. La migración a Google Cloud ayudó a Wayfair a mejorar las tasas de conversión mientras reducía los costos de marketing.
58. OpenAI
OpenAI se trasladó a Google Cloud para acelerar su investigación en inteligencia artificial. Al utilizar la infraestructura escalable de Google, OpenAI pudo entrenar sus modelos de IA en conjuntos de datos masivos, avanzando en el desarrollo de tecnologías innovadoras de machine learning.
59. GitLab
GitLab migró a Google Cloud para mejorar la confiabilidad de su plataforma DevOps. La infraestructura global de Google Cloud permitió a GitLab reducir la latencia y mejorar los tiempos de implementación, mejorando la experiencia de los desarrolladores.
60. Ocado
Ocado, un minorista de comestibles en línea, adoptó Google Cloud AI para mejorar sus operaciones automatizadas de almacén. Utilizando las herramientas de machine learning de Google, Ocado optimizó sus sistemas de logística y entrega, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
61. Etsy
Etsy migró su plataforma de comercio electrónico a Google Cloud, aprovechando las capacidades de machine learning de Google para mejorar las recomendaciones de productos y la funcionalidad de búsqueda. Este movimiento mejoró la experiencia de compra para los millones de usuarios y vendedores de Etsy.
62. Twitter
Twitter utiliza Google Cloud para procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real. Al aprovechar las herramientas de análisis de datos de Google, Twitter mejoró su capacidad para entregar contenido y anuncios relevantes a los usuarios, mejorando el compromiso en la plataforma.
63. Philips
Philips adoptó Google Cloud para potenciar sus soluciones de informática sanitaria. La migración permitió a Philips procesar y analizar datos de imágenes médicas de manera más eficiente, mejorando la precisión diagnóstica y la atención al paciente.
64. Airbus
Airbus utiliza Google Cloud para analizar imágenes satelitales en su división de defensa y espacio. La escalabilidad de Google Cloud permitió a Airbus procesar grandes volúmenes de datos de observación de la Tierra, mejorando sus capacidades de inteligencia geoespacial.
65. The New York Times
The New York Times migró su sistema de gestión de contenido a Google Cloud, mejorando su capacidad para entregar contenido de noticias a los lectores de todo el mundo. La infraestructura global de Google Cloud aseguró tiempos de carga rápidos y acceso confiable a artículos de noticias, incluso durante eventos de noticias de última hora.
66. Lush
El minorista de cosméticos Lush trasladó su plataforma de comercio electrónico a Google Cloud, utilizando las herramientas de análisis de Google para personalizar la experiencia de compra de los clientes. La migración mejoró el rendimiento del sitio web y permitió a Lush manejar los picos de tráfico durante los lanzamientos de productos y eventos de ventas.
67. Vodafone
Vodafone adoptó Google Cloud para mejorar sus operaciones de servicio al cliente. Al aprovechar las herramientas de inteligencia artificial y machine learning de Google, Vodafone mejoró su capacidad para predecir y resolver problemas de los clientes, reduciendo los tiempos de espera en los centros de llamadas y mejorando la satisfacción del cliente.
68. Colgate-Palmolive
Colgate-Palmolive migró su plataforma de análisis de datos a Google Cloud, utilizando BigQuery para procesar y analizar grandes conjuntos de datos. Este movimiento permitió a la empresa obtener información más detallada sobre el comportamiento de los consumidores y optimizar sus estrategias de desarrollo y marketing de productos.
69. UPS
UPS utiliza Google Cloud para optimizar sus operaciones de logística y entrega. Al aprovechar las herramientas de machine learning y análisis de datos de Google, UPS mejoró la planificación de rutas y el seguimiento de paquetes, lo que resultó en tiempos de entrega más rápidos y una reducción de los costos operativos.
70. HSBC
HSBC adoptó Google Cloud para mejorar sus capacidades de detección de fraudes. Al utilizar las herramientas de machine learning de Google, HSBC mejoró su capacidad para identificar y prevenir transacciones fraudulentas, mejorando la seguridad para sus clientes en todo el mundo.
71. Peloton
Peloton utiliza Google Cloud para la transmisión de datos de fitness en tiempo real. La plataforma aprovecha las capacidades de procesamiento de datos de Google Cloud para ofrecer contenido de fitness en vivo a los usuarios con una latencia mínima, asegurando una experiencia fluida para millones de usuarios simultáneos en todo el mundo.
72. Grubhub
Grubhub trasladó su plataforma de logística de entregas a AWS para optimizar sus operaciones de entrega de alimentos. Al utilizar las herramientas de análisis de datos de AWS, Grubhub mejoró la planificación de rutas de entrega, redujo los tiempos de entrega e incrementó la satisfacción del cliente. La escalabilidad de AWS también permitió a Grubhub manejar aumentos en pedidos durante las horas pico de comidas.
73. Uber
Uber, el gigante de transporte bajo demanda, migró sus operaciones a AWS para gestionar el procesamiento en tiempo real de millones de solicitudes de viajes a nivel mundial. La infraestructura global de AWS permitió a Uber escalar rápidamente en nuevos mercados, mientras que las capacidades de autoescalado aseguraron que Uber pudiera manejar grandes fluctuaciones en la demanda durante los períodos pico sin interrupciones del servicio.
74. Nestlé
Nestlé migró sus sistemas de gestión de la cadena de suministro global a Azure, utilizando las herramientas de IA de Azure para optimizar la producción y la logística. Este movimiento permitió a Nestlé prever la demanda de manera más precisa, reducir los costos de inventario y asegurar que los productos llegaran a los minoristas de manera eficiente en todo el mundo.
75. Shopify
Shopify adoptó Google Cloud para potenciar su plataforma global de comercio electrónico. Los servicios de análisis de datos y machine learning de Google Cloud permitieron a Shopify ofrecer una experiencia de compra personalizada a los clientes, mientras que la escalabilidad de la plataforma permitió a Shopify manejar tiempos de compras pico, como el Black Friday, sin experimentar interrupciones o problemas de rendimiento.
Casos de Estudio Multi-Nube y Híbrida
76. AB InBev
AB InBev, la cervecera más grande del mundo, migró sus operaciones de análisis de datos y cadena de suministro a Azure. La migración permitió a AB InBev optimizar su producción global de cerveza, reduciendo ineficiencias al utilizar datos en tiempo real para predecir la demanda y mejorar la logística.
77. Aston Martin
El fabricante de automóviles de lujo Aston Martin trasladó sus datos de diseño y producción de vehículos a Azure, utilizando los potentes recursos informáticos de Azure para acelerar las simulaciones de diseño de vehículos. Esto redujo los ciclos de desarrollo, lo que permitió a la compañía lanzar nuevos modelos al mercado más rápidamente.
78. DHL
La empresa de logística global DHL utiliza la plataforma en la nube de Azure para gestionar sus operaciones logísticas y de cadena de suministro. Al aprovechar las capacidades de machine learning de Azure, DHL optimizó las rutas de entrega, mejoró el seguimiento de paquetes y redujo los costos operativos.
79. Monzo
El banco digital del Reino Unido Monzo migró su infraestructura bancaria central a Azure, lo que le permitió escalar de manera eficiente y segura. El cumplimiento de las normativas financieras de Azure ayudó a Monzo a expandir su base de usuarios, al mismo tiempo que mantuvo un enfoque fuerte en la seguridad de los datos y la privacidad de los clientes.
80. Tata Steel
Tata Steel adoptó Azure para sus operaciones de fabricación, utilizando la plataforma para monitorear y analizar datos de producción en tiempo real. Las soluciones en la nube de Azure ayudaron a Tata Steel a mejorar la eficiencia operativa y reducir los tiempos de inactividad en sus plantas globales.
81. Spotify
Spotify trasladó su servicio de streaming musical a Google Cloud para gestionar su creciente base global de usuarios. Las capacidades de machine learning de Google ayudaron a Spotify a ofrecer recomendaciones de música personalizadas y optimizar su infraestructura de datos para manejar millones de transmisiones simultáneas diariamente.
82. Pandora
El servicio de streaming musical Pandora utiliza Google Cloud para sus necesidades de análisis de datos y machine learning, lo que le permite ofrecer listas de reproducción personalizadas y predecir los hábitos de escucha de los usuarios. La escalabilidad de Google Cloud permitió a Pandora ofrecer streaming de audio de alta calidad a millones de dispositivos.
83. Major League Baseball (MLB)
La MLB adoptó Google Cloud para impulsar sus análisis de juegos en tiempo real y su plataforma de transmisión de video. Las herramientas de análisis de datos de Google permitieron a la MLB ofrecer a los aficionados experiencias interactivas, como estadísticas de jugadores y análisis de rendimiento en tiempo real, mientras optimizaba la entrega de contenido.
84. Zalando
La empresa de comercio electrónico de moda Zalando migró a Google Cloud para gestionar mejor su cadena de suministro global y sus niveles de inventario. Utilizando las herramientas de análisis impulsadas por IA de Google Cloud, Zalando pudo predecir la demanda de manera más precisa, optimizando los niveles de stock y reduciendo el desperdicio.
85. Mayo Clinic
La Mayo Clinic trasladó sus sistemas de datos de pacientes a Google Cloud, lo que permitió a los médicos e investigadores acceder a los datos en tiempo real mientras cumplían con las normativas de HIPAA. Las herramientas de IA de Google Cloud permitieron diagnósticos más rápidos y una atención más personalizada a los pacientes.
86. eBay
El mercado en línea eBay trasladó su infraestructura a Google Cloud para mejorar sus capacidades de almacenamiento y búsqueda de datos. Los modelos de machine learning de Google ayudaron a eBay a mejorar la precisión de las búsquedas de productos y a proporcionar recomendaciones de productos más relevantes a los usuarios.
87. Wayfair
Wayfair, el minorista en línea de muebles, adoptó Google Cloud para mejorar sus campañas de marketing basadas en datos. Al utilizar las herramientas de análisis de Google, Wayfair pudo ofrecer anuncios personalizados a los clientes, mejorando las tasas de conversión y reduciendo el gasto en publicidad.
88. OpenAI
OpenAI, la organización de investigación en inteligencia artificial, utiliza Google Cloud para entrenar sus modelos de machine learning. La infraestructura escalable de Google Cloud permitió a OpenAI manejar conjuntos de datos masivos y ejecutar simulaciones complejas, acelerando el desarrollo de tecnologías innovadoras de IA.
89. GitLab
GitLab trasladó su plataforma DevOps a Google Cloud para ofrecer a los usuarios servicios más rápidos y confiables. La infraestructura global de Google Cloud permitió a GitLab reducir la latencia y mejorar los tiempos de implementación, mejorando la experiencia de los desarrolladores.
90. Ocado
El minorista de comestibles en línea Ocado adoptó Google Cloud AI para mejorar sus operaciones automatizadas de almacén. Utilizando las herramientas de machine learning de Google, Ocado optimizó sus sistemas de logística y entrega, mejorando la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
91. ZoomInfo
ZoomInfo, una plataforma de inteligencia empresarial, trasladó su sistema de gestión de relaciones con clientes a AWS. Al utilizar los servicios de AWS como RDS y S3, ZoomInfo pudo gestionar de manera segura grandes conjuntos de datos, asegurando conocimientos más rápidos y una mejor protección de los datos. La plataforma también se benefició de la capacidad de AWS para escalar recursos de manera dinámica, lo que ayudó a ZoomInfo a manejar el aumento de la demanda de sus servicios de manera eficiente.
92. Shell
Shell trasladó sus datos de exploración petrolera a Azure, aprovechando los servicios de Internet de las Cosas (IoT) de la plataforma para monitorear equipos y datos operativos en tiempo real. Los análisis impulsados por IA de Azure ayudaron a Shell a reducir el tiempo de inactividad en las exploraciones y a optimizar la producción de petróleo al predecir necesidades de mantenimiento y mejorar la eficiencia operativa.
93. Pinterest
Pinterest migró su infraestructura a Google Cloud para mejorar sus capacidades de almacenamiento y búsqueda de imágenes. Con las herramientas de machine learning de Google Cloud, Pinterest mejoró sus funciones de reconocimiento de imágenes y ofreció una entrega de contenido más rápida a nivel mundial. Esta migración permitió a Pinterest manejar miles de millones de imágenes generadas por los usuarios y asegurar resultados de búsqueda rápidos y confiables en toda la plataforma.
94. Robinhood
Robinhood, una plataforma líder de trading de acciones, trasladó sus operaciones de backend a AWS para escalar de manera segura durante los períodos de alto volumen de trading. AWS permitió a Robinhood procesar millones de operaciones rápidamente y de manera confiable, incluso durante aumentos del mercado, asegurando que la plataforma permaneciera en línea sin experimentar interrupciones. Al utilizar las capacidades de autoescalado de AWS, Robinhood optimizó los costos de infraestructura.
95. DocuSign
DocuSign migró a Azure para mejorar sus servicios de firma digital al ofrecer una mejor seguridad y escalabilidad global. Al utilizar las características de cumplimiento de Azure, DocuSign aseguró que sus servicios cumplieran con los requisitos regulatorios de diferentes regiones, mejorando la confianza de los clientes internacionales. La migración también permitió a DocuSign escalar sus servicios durante los períodos de alta demanda sin comprometer el rendimiento.
96. Peloton (Multi-Nube)
Peloton, conocido por sus clases de fitness interactivas, utiliza Google Cloud para sus servicios de transmisión de datos en tiempo real. La plataforma aprovecha las capacidades de procesamiento de datos de Google Cloud para ofrecer contenido de fitness en vivo a los usuarios con una latencia mínima, asegurando una experiencia sin interrupciones para millones de usuarios simultáneos en todo el mundo.
97. Grubhub
Grubhub trasladó su plataforma de logística de entregas a AWS para optimizar sus operaciones de entrega de alimentos. Al utilizar las herramientas de análisis de datos de AWS, Grubhub mejoró la planificación de rutas de entrega, redujo los tiempos de entrega e incrementó la satisfacción del cliente. La escalabilidad de AWS también permitió a Grubhub manejar aumentos en pedidos durante las horas pico de comidas.
98. Uber
Uber, el gigante de transporte bajo demanda, migró sus operaciones a AWS para gestionar el procesamiento en tiempo real de millones de solicitudes de viajes a nivel mundial. La infraestructura global de AWS permitió a Uber escalar rápidamente en nuevos mercados, mientras que las capacidades de autoescalado aseguraron que Uber pudiera manejar grandes fluctuaciones en la demanda durante los períodos pico sin interrupciones del servicio.
99. Nestlé
Nestlé migró sus sistemas de gestión de la cadena de suministro global a Azure, utilizando las herramientas de IA de Azure para optimizar la producción y la logística. Este movimiento permitió a Nestlé prever la demanda de manera más precisa, reducir los costos de inventario y asegurar que los productos llegaran a los minoristas de manera eficiente en todo el mundo.
100. Shopify
Shopify adoptó Google Cloud para potenciar su plataforma global de comercio electrónico. Los servicios de análisis de datos y machine learning de Google Cloud permitieron a Shopify ofrecer una experiencia de compra personalizada a los clientes, mientras que la escalabilidad de la plataforma permitió a Shopify manejar tiempos de compras pico, como el Black Friday, sin experimentar interrupciones o problemas de rendimiento.