英国公共卫生部 (PHE) 成立的目的是将来自 70 多个组织的健康专家整合到一个公共卫生服务机构中。PHE 的使命是保护和改善国民健康，同时减少健康不平等。PHE 的 MS 生物信息学部门参与建立了下一代测序 (NGS) 服务，该服务提供对病原体全基因组进行测序的方法。该序列可用于表征和分类病原体，进而可用于识别和监测当地和全国的疫情。相同的序列还可以帮助科学家更好地了解细菌和病毒的进化或预测抗生素耐药性模式的趋势。为了更好地支持其 NGS 分析服务，PHE MS 寻求一种高性能计算 (HPC) 系统，该系统能够同时处理从医院和其他利益相关者收到的数百个细菌样本。

东京工业大学 (Tokyo Tech) 面临的挑战是加快数据访问速度，同时不断改进与数据子系统交互的算法。他们的目标是在保持最佳功耗和系统效率的同时实现这一目标。该机构试图通过整合容器化、云、人工智能 (AI) 和大数据的元素和设计要点，打破世界顶级超级计算机的惯例。

丰田技术开发公司必须使用 IT 业务连续性计划 (BCP)，以便妥善保护重要数据并确保在发生任何中断事件时业务连续性。因此，TTDC 决定采用虚拟桌面系统 (VDI)，并面临着从现有系统迁移并以经济实惠的价格确保无压力运行的问题。Yasuhito Kurebayashi 表示，要解决引入 VDI 的问题，他们发现首先必须迁移当前正在运行的存储系统，然后根据提高的 I/O 速度扩展其内存容量和可扩展性。

昆士兰大学 (UQ) 是一所领先的学术机构，拥有九个国际公认的研究机构。昆士兰大学的研究人员在各个领域取得了里程碑式的发现，并依靠 IT 基础设施提供超快的多站点数据访问。无论研究人员身在何处，无论数据在何处创建、操作和存档，大学都需要确保通用数据访问。该大学使用 QRIScloud，这是昆士兰网络基础设施基金会 (QCIF) 运营的 NCRIS 国家研究基础设施的高容量云计算和存储节点。迄今为止，校园计算集群和 QRIScloud 之间的数据交换都是手动完成的，这并不是对宝贵研究时间的最佳利用。同样重要的是，需要主动解决因研究合作增加而导致的持续、有机数据增长问题。

范安德尔研究所 (VARI) 面临着与其存储基础设施相关的多项挑战。该研究所的研究和仪器数据存储池支离破碎，成本高昂、繁琐且缺乏足够的保障。预计增加高性能低温电子显微镜将使现有存储量增加四倍。对研究的采集、处理、存储、归档和共享的需求不断增加。需要一个并行文件系统来满足存储需求，同时提供企业数据管理功能。该组织开始对下一代 HPC 和存储解决方案进行全面评估，包括集群和云计算，以及并行文件和对象存储。

军方一直在使用卫星、载人飞机和无人机 (UAV) 摄影来洞察战场。然而，挑战在于如何快速访问所收集的信息，在分析师、规划人员和决策者之间共享这些信息，并利用这些信息提供决定性的优势。随着传感器数量的增加和多频谱分析的进行，生成的数据量也大幅增长，需要新技术来检索、存储、移动和理解这些数据。NRL 的大数据联合能力技术演示 (Large Data JCTD) 项目旨在应对这一挑战。该项目需要处理海量数据文件和总数据集。即使在试验中，每个站点的数据也将达到近 1PB，并且需要超过 3GB/s 的输入和输出速率。在获取数据时，可能需要在每个大数据 JCTD 站点之间自动复制数据。以项目所需的数据速率，这对 WAN 传输和加密技术都提出了挑战。

服装集团有限公司成立于 1988 年，与香港 TAL Apparel Ltd 建立了战略合作伙伴关系，该公司面临着多项挑战。该公司经营着 30 多家百货商店和 MMRS、1,000 多家专业零售商和 15 多家电子商务零售商，力求为客户创造更多价值、更易于获得新业务并改进其运营流程。该公司业务模式的改变必然导致其 IT 环境也发生改变。重点是转向单一来源、多平台集成工具，以节省时间、提高效率并提高可视性。

Mount Vernon Mills (MVM) 是一家多元化的纺织品及相关产品制造商，产品销往各个市场。他们的核心理念是尽一切努力让客户满意，其中包括端到端自动化复杂业务流程和交易数据交换。然而，他们面临着传统 EDI 系统的挑战，该系统在使用和维护软件系统所需的自定义代码方面成本极高。他们还必须处理“转椅集成”，这是一个耗时且容易出错的过程，需要手动将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序。

DART 是美国第 14 大卡车运输公司，它面临着提高 EDI 通信速度、质量和安全性的挑战，以便与其贸易伙伴系统更加兼容。该公司正在寻找一种解决方案来取代其当前的 EDI 集成系统，以减少 EDI 交易时间并消除高昂的 VAN 服务成本。

USA TRUCK 是一家拥有 30 多年普通商品运输经验的公司，它面临着挑战。他们需要更好地管理交易负载，并确保与贸易伙伴进行更高效、更安全的通信。该公司正在寻找一种解决方案，用具有多线程功能和更高数据可视性的系统取代其当前的 EDI 集成系统。

Rosenau Transport 是一家提供全方位服务的运输服务公司，该公司过去使用电话和电子邮件通信等手动流程来发布招标文件。然而，其客户要求该公司采用 EDI 技术来简化和改善其物流需求。Rosenau 的 IT 部门只有一名程序员，因此当该公司开始寻找满足其需求的 EDI 解决方案时，它寻求的是一种易于实施和使用且不需要大量自定义编码的解决方案。

Sleep Innovations 是一家价值数百万美元的泡沫寝具和睡眠产品制造商，其原有的企业资源规划 (ERP) 软件面临挑战。该软件与 Sleep Innovation 的两个主要客户不兼容，导致信息交换效率低下，有时甚至无法交换。此外，该公司意识到其现有的 ERP 不足以满足公司日益增长的需求。为了满足客户日益增长的需求，Sleep Innovations 实施了 Oracle 的 JD Edwards EnterpriseOne ERP 套件。但是，其原有的 EDI 系统无法再管理公司供应链流程中所需的所有交易。这是因为现有 EDI 系统无法处理客户要求的某些 EDI 交易。

Woodstream 是一家野生动物和害虫控制系统、草坪和花园产品以及宠物用品供应商，其原有 EDI 系统供应商告知其产品将不再受支持。这意味着 Woodstream 必须经历一次完整的转换和平台变更才能使用该供应商支持的解决方案。当团队确定新系统的需求时，他们发现了传统 EDI 以外的需求。他们需要一种自动化的方式来接受和集成电子表格、平面文件和 XML 等格式。他们还明确指出需要 A2A 集成来自动化和同步不同应用程序和平台之间的数据共享，以便更好地报告和改进内部业务流程。

Dorcy 是一家拥有 55 年销售手电筒经验的公司，为沃尔玛、Lowe's 和 Sears 等大型零售商供货，该公司面临着重大挑战。该公司需要实施自动化电子商务解决方案，以快速且经济高效地管理其全球供应链运营。重点是找到一个强大的集成解决方案，以帮助降低高昂的 VAN 成本，并在最少员工参与的情况下快速部署。

Burris Logistics 是一家拥有 89 年历史的家族企业，它面临着巨大的挑战。该公司提供零售和食品分销、仓储和运输解决方案，正努力应对耗时的集成周期。这个周期对公司的盈利产生了负面影响，侵蚀了利润并降低了效率。该公司需要简化此流程以改善其运营和财务绩效。重点是简化和加速贸易伙伴集成并有效管理复杂的数据捕获和传输。

西铁城是北美中档手表市场的领导者，但其面临的挑战是如何快速、经济高效地响应内部部门、外部客户和合作伙伴的需求。其原有的 EDI 系统效率不够高，需要自定义代码才能进行操作，这既耗时又缺乏数据可视性。

Mrs. T's Pierogies 是一家小型食品生产商，仅靠两名员工就面临着满足大型贸易伙伴复杂 EDI 要求的挑战。手动检查自动订单非常耗时，每天最多需要一个小时。该公司需要一个高效的系统来自动处理订单并提高员工的工作效率。该公司的客户范围从小型市场到该国最大的连锁超市，他们需要遵守客户对 EDI 的要求。

Krispy Kreme 是一家全球甜甜圈和咖啡连锁店，其供应链运营面临巨大挑战。该公司需要每 2 到 4 小时向数百家商店运送数百万份新鲜出炉的食品。挑战在于快速且经济高效地完成这项工作。该公司的重点是通过更好地管理大量数据交易来改善其供应链运营。

由于 EDI 系统陈旧，Challenge Dairy 面临着公司增长的瓶颈。传统的 EDI 转换器不可靠，经常丢失数据，并且缺乏错误通知系统。这导致订单丢失、发票传输不可靠，以及偶尔的退款和罚款。该系统需要不断的人工干预，无法定制或提供给其他应用程序。它需要一个全职人员 (FTE) 来管理日常活动。最终用户部门无法访问交易和订单数据。文档会丢失，并且由于无法访问确认和交易历史记录，用户无法轻松验证与客户的连接。该公司还面临着错失新收入机会的威胁，因为新客户通常要等待数周甚至数月才能开始活跃交易。

Maines Paper & Food Service, Inc. 是美国第七大综合产品分销商，它面临着巨大的挑战。该公司需要满足新的客户需求，包括快速采用新的业务流程和提高服务水平协议。挑战在于快速且经济高效地实施这些变革。重点是实施一个单一的 B2B 平台，用于 Maines 现有的 IT 团队可以轻松部署和管理的所有内部和外部集成。

Lipari Foods 是一家拥有 60 多年经验的食品分销公司，它面临着巨大的挑战。该公司的目标是在不到两年的时间内将其贸易伙伴从 150 个合作伙伴扩展到 1,000 个合作伙伴。这种快速扩张需要一个可以与非 EDI 贸易伙伴集成的解决方案，以消除自定义编码和容易出错的手动数据输入。该公司需要一种能够快速适应合作伙伴系统、减少运输错误和账单差异并最大限度地减少手动输入的解决方案。

Maple Leaf Farms 是美国首屈一指的优质鸭肉产品生产商，拥有数千家客户，规模和类型各异，从大型零售商和食品供应商到唐人街的小型餐馆和市场。虽然餐馆老板可能不使用 EDI 和业务集成，但 Maple Leaf 的大多数客户都依赖它来实现准确性、速度和效率。事实上，Maple Leaf 拥有 100 个贸易伙伴，每月以十几种不同的交易格式发送和接收 2500 笔 EDI 交易。挑战在于处理 B2B 电子交易文件的高速交换和快速建立新的交易关系，同时还要促进这些文件在公司使用的应用程序、系统和流程中的自动集成 — 无需自定义编码接口。

CR England 是全球最大的温控运输公司，它面临着在供应链中提供频繁、实时通信和货运状态报告的挑战。该公司需要找到一种方法来改善公路上卡车、航运和客户之间的沟通，同时实现日常 EDI 操作的自动化。挑战在于快速且经济高效地完成这项工作。

Glovo 是一家按需配送服务公司，它面临着在资源有限的情况下保护其云基础设施的挑战。随着公司功能集和 AWS 云环境的扩大，Glovo 平台安全主管 Eloi Barti 希望以同样的速度扩展安全性。为此，Barti 试图将安全文化带到工程团队的首位。然而，谈到安全性，Barti 说 Glovo 使用了几种不同的工具，当事件发生并需要调查时，工程师不知道要查看哪种安全工具。工程师必须搜索各种工具，快速适应工具提供的上下文，并手动关联脱节的字段以了解警报是误报还是真正的安全事件。

材料项目是美国能源部支持的伯克利实验室研究计划，该项目希望通过更新其单体网站，让越来越多的用户能够更轻松地访问其材料研究。该项目的计算大大减少了研究人员发明新材料的时间，节省了数月甚至数年的艰苦工作。然而，随着该项目的扩展以满足美国和全球的需求，其本地单体堆栈已难以满足用户和内部需求。该项目还缺乏对服务使用情况和故障的洞察。由于材料项目是公共资助的，因此它需要一个经济实惠的解决方案来配合其基础设施堆栈各方面的现代化，以实现微服务架构。

罗马机场 (ADR) 高度依赖数字系统来提高效率，而数字系统是所有关键机场流程的基础。然而，对多个系统和第三方的依赖、手动分类以及缺乏单一事实来源使得快速解决问题或优化体验变得复杂。一个关键应用程序离线几分钟就可能导致值机、边境管制或行李处理柜台出现大量排队，从而导致旅客错过航班。为了为乘客创造一流的机场体验，ADR 需要一个内部可观察性和安全性平台，以统一其混合云环境中的数据。

法夫议会是苏格兰第三大地方政府，其第三方平台用于管理各种服务和业务功能，因此面临挑战。议会正在进行数字化转型，用现代解决方案取代旧系统。然而，对效率的追求给 IT 服务团队带来了压力，他们必须在维护现有系统的同时支持转型。大规模项目实施和部署到数千个网络用户的系统经常会遇到错误消息和性能问题。如果没有有效的根本原因分析，议会团队或其服务提供商很难找出问题的根源并解决问题。

英国领先的储蓄账户和抵押贷款提供商利兹建筑协会 (Leeds Building Society) 的 IT 环境监控策略面临挑战。现有策略过时、过于手动，并且依赖于多种工具，无法提供对服务问题原因的清晰洞察。这使得运营团队难以在问题影响客户之前解决问题。该建筑协会需要一种现代化的可观察性解决方案，以支持其多代堆栈的统一监控策略，其中包括专用数据中心、第三方服务和云应用程序。

东南亚汽车与通用汽车公司 (SEA) 渴望加速数字化转型，让优质服务更容易获得。该集团致力于在客户数字体验的每个接触点提供一流的客户服务和无摩擦体验。因此，东南亚汽车与通用汽车公司需要主动监控支持其品牌数字服务的应用程序的性能，以便优化客户体验并最大限度地提高转化率。为了实现这一点，它需要一个可以简化其技术堆栈复杂性并与所有主要云平台集成的解决方案。其团队还必须拥有一个单一平台，为其两个主要品牌提供端到端的可观察性和跨服务的客户旅程实时洞察。这对于其团队了解所有应用程序依赖关系和获取任何技术问题根本原因的精确答案的能力至关重要，这样就可以在用户受到影响之前解决这些问题。

Al Masraf 是海湾地区领先的银行和贸易融资服务提供商，该公司开启了数字化转型之旅，通过自动化改进其后端和前端流程，并逐步迁移到云端以支持这一转型。然而，团队缺乏足够的可观察性。他们依靠孤立且冗长的手动日志分析流程来追踪问题，经常通过客户投诉才发现性能或可用性问题。这种可视性的缺乏意味着团队无法快速识别和解决问题，只能不断处于救火模式，从而导致负面的在线和移动银行体验。为了保持竞争优势并实现运营现代化，Al Masraf 需要提高其数字银行应用程序的可用性和性能。客户必须能够全天候完成在线和移动交易，因此服务可靠性是重中之重。