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Come CogniFit utilizza i servizi cloud AWS

Fin dall'inizio, CogniFit è stato molto consapevole dell'importanza di utilizzare dati validi. I nostri strumenti di valutazione e stimolazione cognitiva sono concettualizzati, pianificati e sviluppati tenendo conto di dati scientifici accurati, che hanno permesso alla nostra piattaforma di diventare uno strumento utilizzato non solo da persone di tutto il mondo che vogliono dare a se stessi o ai propri cari strumenti per migliorare la loro salute del cervello, ma anche da professionisti dell'istruzione e della sanità che necessitano di una potente piattaforma per valutare, monitorare e formare le capacità cognitive dei propri studenti e clienti.

E non è l'unico modo in cui CogniFit crea valore attraverso i dati. La grande quantità di dati generati dalla nostra piattaforma può essere utilizzata anche dai ricercatori scientifici, fornendo una fonte unica di informazioni sulle capacità cognitive e su come queste abilità svolgano un ruolo fondamentale in tutto ciò che facciamo. CogniFit ha scelto di utilizzare la piattaforma Amazon Web Service per creare un ricco ecosistema di dati, consentendoci di semplificare i nostri processi di archiviazione dei dati, semplificare il modo in cui utilizziamo e interagiamo con i nostri dati e migliorare la nostra capacità di creare valore. dai dati per i nostri clienti e i nostri partner di ricerca.

In che modo CogniFit utilizza Amazon Web Services per apportare ancora più valore ai nostri dati cognitivi

Abbiamo scelto di utilizzare la piattaforma AWS di Amazon come parte fondamentale della nostra infrastruttura per la potenza e la relativa semplicità della sua piattaforma. Ecco alcuni esempi di come utilizziamo AWS:

Archiviazione dei dati AWS semplificata

I dati fisici di CogniFit sono suddivisi in due database principali che conservano le informazioni personali utilizzate per applicazioni come la registrazione sul nostro sito Web e l'effettuazione di pagamenti separati dai dati creati dalle nostre applicazioni che includono informazioni che potrebbero indicare, ad esempio, lo stato di salute fisica o mentale di un utente.

Sebbene ci siano molteplici ragioni per organizzare la nostra archiviazione fisica dei dati, la privacy dei nostri utenti è fondamentale tra queste. Tuttavia, potrebbero esserci momenti in cui è necessario confrontare i dati che potrebbero risiedere in un database, come la capacità di un utente di concentrarsi visivamente su un singolo stimolo, con i dati di un altro, come l'età.

Utilizzando AWS Database Migration Service per creare data warehouse sul servizio di archiviazione semplice, possiamo creare una "sandbox" di dati semplice e sicura in cui possiamo manipolare i nostri dati senza mettere le informazioni a rischio per i nostri utenti.

Inoltre, utilizziamo il servizio RDS (Relational Database Service) di Amazon per semplificare la gestione dei nostri database. Utilizzando AWS EC2 (Elastic Compute Cloud) per ospitare i nostri server front-end, possiamo sfruttare potenti funzionalità di bilanciamento del carico e scalabilità automatica per adattare il nostro sistema alle mutevoli richieste di traffico durante il giorno, il che significa che possiamo offrire senza problemi ai nostri utenti il massimo prestazioni durante i periodi di traffico elevato senza sprecare le risorse del server durante i periodi di traffico ridotto.

AWS non solo ci fornisce fantastici strumenti per creare un piano di archiviazione dei dati potente, efficiente e flessibile, ma grazie al WAF (Web Application Firewall) di Amazon, possiamo garantire che le nostre applicazioni Web siano al sicuro dalle minacce online.

Ottimizzazione del trattamento dei dati

Con strumenti di dati come AWS Glue, possiamo perfezionare, filtrare ed elaborare i dati in modi nuovi e potenti, che ci consentono di trasformare i dati grezzi in informazioni organizzate e preziose.

La creazione di database virtuali utilizzando strumenti come AWS Glue Crawler e AWS Glue ETL Jobs ci consente di creare origini dati semplici ma potenti per una varietà di applicazioni interne ed esterne.

In questo modo, possiamo costruire database personalizzati, specificamente progettati per soddisfare i requisiti di ogni applicazione dati.

Sovralimentazione per l'analisi dei dati

Naturalmente, i dati non hanno valore se non siamo in grado di comprenderli e vedere le storie che cercano di raccontare. È qui che entrano in gioco strumenti AWS come SageMaker, Athena e QuickSight. Gli strumenti di AWS Glue ci hanno aiutato a trasformare i dati in informazioni, ma questi strumenti ci aiutano a trasformare le informazioni in conoscenza. SageMaker offre ai nostri team e partner la possibilità di creare consigli iper-personalizzati e regolare la complessità e la difficoltà dei compiti cognitivi al volo per offrire la migliore esperienza di formazione cognitiva possibile per ogni utente.

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