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즐거운 디지털 솔루션을 통해 수백만 명의 사람들이 뇌 건강을 개선하여 더 나은 삶을 살 수 있도록 협력합니다.

제약, 스포츠, 건강, 군사, 대학, 대학 및 정부 산업의 회사와 함께 일한 훌륭한 경험.

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CogniFit이 AWS 클라우드 서비스를 사용하는 방법

처음부터 CogniFit은 좋은 데이터 사용의 중요성을 잘 알고 있었습니다. 우리의 평가 및 인지 자극 도구는 정확한 과학적 데이터를 염두에 두고 개념화, 계획 및 개발되었으며, 이를 통해 우리 플랫폼은 자신이나 사랑하는 사람에게 자신의 능력을 향상시키기 위한 도구를 제공하려는 전 세계 사람들이 사용하는 도구로 성장할 수 있었습니다. 뇌 건강뿐만 아니라 학생과 고객의 인지 능력을 평가, 추적 및 훈련하기 위한 강력한 플랫폼이 필요한 교육 및 의료 전문가도 사용할 수 있습니다.

CogniFit이 데이터를 통해 가치를 창출하는 유일한 방법은 아닙니다. 우리 플랫폼에서 생성된 방대한 양의 데이터는 과학 연구자도 사용할 수 있으며, 인지 능력에 대한 고유한 정보 소스와 이러한 능력이 우리가 하는 모든 일에서 필수적인 역할을 수행하는 방법을 제공합니다. CogniFit은 풍부한 데이터 생태계를 만들기 위해 Amazon Web Service 플랫폼을 사용하기로 선택하여 데이터 저장 프로세스를 단순화하고 데이터 사용 및 상호 작용 방식을 간소화하며 가치 창출 능력을 향상시킬 수 있습니다. 고객과 연구 파트너를 위한 데이터에서

CogniFit이 Amazon Web Services를 사용하여 인지 데이터에 더 많은 가치를 부여하는 방법

우리는 플랫폼의 성능과 상대적 단순성 때문에 Amazon의 AWS 플랫폼을 인프라의 핵심 부분으로 사용하기로 결정했습니다. 다음은 AWS를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

간소화된 AWS 데이터 스토리지

CogniFit 물리적 데이터는 예를 들어 신체적 또는 정신적 건강 상태를 나타낼 수 있는 정보를 포함하는 당사 애플리케이션에서 생성된 데이터와 별도로 당사 웹사이트 등록 및 지불과 같은 애플리케이션에 사용되는 개인 정보를 보관하는 두 개의 주요 데이터베이스로 나뉩니다. 사용자.

물리적 데이터 저장소를 구성하는 데에는 여러 가지 이유가 있지만 사용자의 개인 정보 보호가 가장 중요합니다. 그러나 단일 자극에 시각적으로 초점을 맞추는 사용자의 능력과 같은 하나의 데이터베이스에 있을 수 있는 데이터를 나이와 같은 다른 데이터와 비교해야 하는 경우가 있을 수 있습니다.

AWS Database Migration Service를 사용하여 간단한 스토리지 서비스에 데이터 웨어하우스를 생성함으로써 사용자의 정보를 위험에 빠뜨리지 않고 데이터를 조작할 수 있는 간단하고 안전한 데이터 "샌드박스"를 생성할 수 있습니다.

또한 Amazon의 RDS(Relational Database Service) 서비스를 사용하여 데이터베이스 관리를 간소화합니다. AWS EC2(Elastic Compute Cloud)를 사용하여 프런트 엔드 서버를 호스팅함으로써 강력한 로드 밸런싱 및 자동 확장 기능을 활용하여 시스템을 하루 종일 변화하는 트래픽 수요에 맞게 조정할 수 있습니다. 트래픽이 적은 기간 동안 서버 리소스를 낭비하지 않고 트래픽이 많은 기간 동안 성능.

AWS는 강력하고 효율적이며 유연한 데이터 스토리지 계획을 생성할 수 있는 환상적인 도구를 제공할 뿐만 아니라 Amazon의 WAF(Web Application Firewall) 덕분에 웹 애플리케이션을 온라인 위협으로부터 안전하게 보호할 수 있습니다.

데이터 처리 최적화

AWS Glue와 같은 데이터 도구를 사용하면 강력하고 새로운 방식으로 데이터를 정제, 필터링 및 처리하여 원시 데이터를 체계적이고 가치 있는 정보로 전환할 수 있습니다.

AWS Glue Crawler 및 AWS Glue ETL 작업과 같은 도구를 사용하여 가상 데이터베이스를 생성하면 다양한 내부 및 외부 애플리케이션을 위한 간단하면서도 강력한 데이터 소스를 구축할 수 있습니다.

이러한 방식으로 각 데이터 애플리케이션의 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 개별화된 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.

데이터 분석 슈퍼차지

물론 완벽하게 구성된 데이터라도 우리가 데이터를 이해할 수 없고 데이터가 전달하려는 이야기를 볼 수 없다면 가치가 없습니다. 여기에서 SageMaker, Athena 및 QuickSight와 같은 AWS 도구가 사용됩니다. AWS Glue 도구는 데이터를 정보로 전환하는 데 도움이 되었지만 이러한 도구는 정보를 지식으로 전환하는 데 도움이 됩니다. SageMaker는 우리 팀과 파트너에게 고도로 개인화된 권장 사항을 생성하고 인지 작업의 복잡성과 난이도를 즉석에서 조정할 수 있는 기능을 제공합니다.

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