亞馬遜云科技：助力覓?？萍技铀僦悄芗揖訄鼍奥涞?/h1>

2022-04-02 00:26:03王永

數(shù)字商業(yè)時代訂閱 2022年3期 收藏

關鍵詞：亞馬遜智能家居機器

王永

在AI、IoT、5G等新興技術的驅動下，全球智能家居進入AIoT賦能期，互聯(lián)和智能化成為行業(yè)創(chuàng)新的重點。此時，如何將物聯(lián)網(wǎng)產生并收集的海量數(shù)據(jù)，通過機器學習對數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)萬物數(shù)智化成為行業(yè)發(fā)展的大趨勢。

據(jù)Statista統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，預計到2024年，全球智能家居市場規(guī)模將達到1588.76億美元，中國智能家居市場規(guī)模亦將達到372.05億美元。

可預見的是，在疫情的影響下，消費者對智能家居的需求不斷加大，也促使著loT客戶不斷在家庭自動化、家庭聯(lián)網(wǎng)、家庭安全和監(jiān)控、家庭能源管理和家庭醫(yī)護領域進行創(chuàng)新。

覓?？萍际且患揖劢褂谖锫?lián)網(wǎng)視頻智能終端開發(fā)制造的技術企業(yè)，集研發(fā)、銷售、供應鏈為一體，專注為客戶提供一站式智能家居視頻解決方案。2017年成立之初，主攻北美市場，2018年通過BSCI（商界社會責任倡議）認證開始擴大市場渠道，進入澳洲和日韓市場。2020年，覓?？萍奸_始主打自有品牌，在歐洲設立分公司，出貨量全年超過大概500萬臺。

“目前，我們的業(yè)務產品已經覆蓋所有與視頻相關的消費類領域?！?覓?？萍际紫夹g官金偉在接受筆者的采訪時透露，未來的智能家居方向一定是智能化，因此，覓?？萍紝ｉT組建了AI算法團隊，并研發(fā)了基于WebRTC的云服務，借助亞馬遜云科技Amazon Kinesis Data Streams服務傳輸數(shù)據(jù)，發(fā)揮覓?？萍甲陨淼能浻布ㄖ颇芰?，滿足不同客戶的不同層次的需求。

與大多數(shù)出海企業(yè)一樣，覓?？萍荚跇I(yè)務迅速擴張的同時，也不得不面對國際鏈路改善、業(yè)務全球化部署、數(shù)據(jù)安全、合規(guī)與穩(wěn)定，創(chuàng)新的人工智能等方面的挑戰(zhàn)。

此時，業(yè)務的迅速擴張，讓覓?？萍家庾R到一個覆蓋廣、安全、穩(wěn)定和可擴展的云基礎設施的重要性。而極速增長的數(shù)據(jù)量，這些“待開發(fā)”的價值也需要強大的機器學習和人工智能服務支持產品的創(chuàng)新，以便帶來更好的交互性和智能化。

從國際鏈路的角度來看，覓?？萍嫉闹饕獦I(yè)務是智能攝像頭，其核心的功能是圖像預覽，以P2P技術進行傳輸，因此，對P2P的傳輸成功率和低延時有著很高的要求。隨著海外市場的發(fā)展，海外網(wǎng)絡環(huán)境的復雜性，使得覓?？萍糚2P的成功率在95%左右，影響了客戶的使用體驗。通過在亞馬遜云科技上部署P2P轉發(fā)服務器，覓睿科技現(xiàn)在的傳輸成功率基本大于99%，延時保持在600毫秒以內，首次圖片預覽的速度也能在一秒內實現(xiàn)。

“作為一家智能家居企業(yè)，覓?？萍荚诤Ｍ庥?個數(shù)據(jù)中心，為部署帶來很大的挑戰(zhàn)?！?覓?？萍荚茦I(yè)務總監(jiān)祝友志表示，覓?？萍甲隽宋⒎栈腿萜骰渴?，其中通過使用亞馬遜云科技的ECR （Elastic Container Register），大大提高運維效率，降低運維成本。當前，每發(fā)起單個服務請求，基本都可在一分鐘內完成。

在數(shù)據(jù)安全、合規(guī)和穩(wěn)定性方面，覓?？萍蓟趤嗰R遜云科技報警事件推送及存儲架構，將攝像頭傳視音頻文件到Amazon S3，然后攝像頭上傳視音頻的索引文件經過亞馬遜云科技的負載均衡器以及覓?？萍嫉木W(wǎng)關，再到報警事件的生產者，然后到Amazon Managed Streaming for Apache Kafka （MSK），最后到報警事件的消費端去處理。

“視音頻的索引我們一開始是存放在自建MongoDB上，現(xiàn)在已經遷移到了Amazon DocumentDB，穩(wěn)定性從95%提升到了99.99%。另外Amazon DocumentDB的擴展性比MongoDB更好，節(jié)約了大量的運維成本?！弊Ｓ阎颈硎?，覓?？萍际褂肁mazon S3以來，從未發(fā)生任何數(shù)據(jù)丟失，高度保障了用戶的安全和隱私。

事實上，覓?？萍家恢毕Ｍ麨榭蛻籼峁└悄艿囊曨l和智能家居解決方案。因此，覓?？萍紝F(xiàn)有AI服務，包括人體、車牌和包裹識別部技術署在Amazon EC2，基于Amazon SageMaker和Amazon SageMaker Ground Truth等相關機器學習服務進行開發(fā)。

“亞馬遜云科技Amazon SageMaker 是一項完全托管的機器學習平臺，它可以化繁為簡，讓開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家快速構建、訓練和部署機器學習模型?！痹谧Ｓ阎究磥恚贏mazon SageMaker簡化了整個機器學習的流程，實現(xiàn)了針對不同硬件和使用場景，對其AI智能分析算法的快速訓練和迭代。Amazon EC2作為高彈性擴展、安全和高可用的云服務器，提供經過多種優(yōu)化、適用于機器學習的實例類型以及計算密集型深度學習的GPU，實現(xiàn)IoT和AI的海量融合數(shù)據(jù)的快速處理和模型優(yōu)化，幫助覓睿更快地推出智能家居解決方案。

從當前企業(yè)出海的趨勢來看，其大都有四個方面的核心訴求：安全合規(guī)、快速部署、數(shù)據(jù)的安全可靠性以及核心競爭力的升級迭代。

從數(shù)據(jù)的安全可靠來講，針對當前不同場景的需求，亞馬遜云科技已經可以提供超過 15 個專用引擎來支持各種數(shù)據(jù)模型，包括關系型、內存型、鍵值型和文檔型數(shù)據(jù)庫等等，為業(yè)務關鍵型企業(yè)工作負載提供所需的高可用性、可靠性和安全性。

“對于音頻類和視頻類，可以說最好的存儲方式就是Amazon S3。除了11個9這樣的持久性和可靠性，其實它作為全球數(shù)萬個客戶選擇作為核心數(shù)據(jù)庫存儲的一個非常重要的理由，就是它對于數(shù)據(jù)的加密保護以及合規(guī)審計相關功能的完整提供。” 在亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部數(shù)據(jù)類產品高級經理王曉野看來，亞馬遜云科技與企業(yè)出海的合作大都有著一個共識：利用機器學習或者AI作為核心能力的快速賦能。

無論是從機器學習架構里底層的基礎運算支持，還是CPU等算力的保證，亞馬遜云科技一直在不斷地推陳出新，為客戶的業(yè)務賦能。同時進一步完善Amazon SageMaker端到端的機器學習的能力，并針對客戶具體的場景推出基于通用場景或者特有場景，即AI SaaS，直接以API調用就可以實現(xiàn)比較通用場景的服務。

“從企業(yè)出海到外企落地中國，亞馬遜云科技一直都從實踐中總結，希望企業(yè)能夠將數(shù)據(jù)能力作為核心競爭力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和分析，并通過AI賦能?！蓖鯐砸叭缡钦f。

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