Cómo Trellix utiliza AWS Bedrock
Trellix utiliza Amazon Bedrock para impulsar Trellix Wise, un producto de investigación de amenazas con IA, con Claude Sonnet de Anthropic como modelo principal. Incorporó Amazon Nova Micro en la fase de recopilación de datos de las investigaciones para reducir costes y aumentar la velocidad, y su equipo de servicios profesionales usa Amazon Nova Lite para generar y comprender código en la entrega de soluciones personalizadas.
Ver la prueba capturadaEl uso: cómo Trellix implementa AWS Bedrock
Trellix uses Amazon Bedrock to power Trellix Wise, an AI threat investigation product, with Anthropic's Claude Sonnet as the primary model. It added Amazon Nova Micro for the data collection stage of investigations to cut cost and increase speed, and its professional services team uses Amazon Nova Lite for code generation and understanding in custom solution delivery.
Otros resultados publicados
Cifras publicadas en el caso de estudio de AWS Bedrock. usedby no las mide de forma independiente.
Amazon Nova Micro delivered inferences three times faster and at nearly 100-fold lower cost
Its speed allows it to process 3-5 inferences in the same time as a single Claude Sonnet inference
En palabras del cliente
Amazon Bedrock facilita evaluar nuevos modelos y enfoques a medida que están disponibles. Usar Amazon Nova Micro junto con Claude Sonnet de Anthropic nos permite ofrecer a nuestros clientes la mejor cobertura, con rapidez y al mejor costo operativo.Traducción automática del inglésVer el original
Amazon Bedrock makes it easy to evaluate new models and approaches as they become available. Using Amazon Nova Micro alongside Anthropic’s Claude Sonnet allows us to deliver the best coverage to our customers, fast, and at the best operating cost.Otras herramientas de IA utilizadas por Trellix
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Basado en el caso de éxito publicado por AWS Bedrock. Verificamos las pruebas públicas; los resultados son los que declara el proveedor.
aws.amazon.com- Fuente publicada
- 5 feb 2025
- Última verificación
- 24 oct 2026
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Lo citamos; no lo medimos.
The Trellix team determined that by running multiple inferences, you can maximize the coverage of required data and still lower costs by a factor of 30.