选择正确的云服务,初创企业也能服务上亿用户

一家创业公司面临的挑战

“在大宇无限的产品中实现视频内容的在线推荐,对我们的开发团队来说是一个巨大的挑战,Amazon SageMaker极大地简化了机器学习系统的构建、训练和部署流程,使我们仅用了3个月就完成了整个系统的建设并承受了实际用户访问的压力,实现了从0到1的突破。”谈起与AWS的合作,大宇无限技术副总裁刘克东如是说道。

深圳大宇无限科技有限公司(以下简称“大宇无限”)是一家专注于移动互联网应用的创业公司,2016年初成立,团队主要成员来自北京大学、香港科技大学、UCLA、Emory 等国内外知名高校,具有一流互联网公司从业背景。大宇无限每月为全球超过1亿的用户提供服务。

作为一家创业公司,大宇无限主要业务面向中东、东南亚、拉美等新兴市场国家,移动短视频服务是公司的主要业务方向之一。在成立之初,大宇无限的首要目标是开拓新业务并实现业务的快速增长,要实现这一目标,大宇无限需要应对一系列挑战。

首先要解决的是开发人员数量少与快速起步之间的矛盾。移动短视频服务包含在线视频推荐服务,需要构建机器学习系统,从设计架构、建立训练模型、选择算法和框架到最终部署到生产系统中,整个流程极为复杂,需要大量的开发人员耗费很长的时间才有可能完成。

其次是大宇无限的主要业务市场位于中东、东南亚与拉美,必须采用能够覆盖整个目标市场并提供稳定的网络访问的云平台。

第三是要尽量减轻整个系统运维管理的负担,降低系统的总体成本。

为了应对这些挑战,大宇无限在分析、比较了主流的云平台之后,选择了AWS,将整个业务系统部署在AWS云上,借助AWS云在机器学习领域的一系列云服务,快速完成了整个系统的开发和部署,实现了快速起步、为用户提供高质量短视频服务的目标。

为什么大宇无限选择了AWS

AWS云提供了很多业界认可的应用开发及部署服务、具有全球化的布局且提供多种计费方式,这些特点非常适合大宇无限对IT基础设施的要求。大宇无限的主打业务是基于人工智能的短视频分发系统,为了给用户提供良好体验,它需要解决两个重要问题:其一是根据用户的个人喜好进行视频的在线推荐;其二是过滤掉不当视频。完成这两项任务都需要开发人员具有深厚的机器学习专业技能,AWS云提供的Amazon SageMaker和Amazon Rekognition服务,极大地简化了大规模构建、训练和部署机器学习的流程,使大宇无限的开发团队能够快速实现这两项重要功能。

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