盡管有產品方面的優(yōu)勢，但是，2017年，國內市場上的智能攝像頭市場已經很熱鬧了，這可能是覓睿科技走向海外市場的一個重要原因，但在許多人的想象中，國際市場并非說走就能走。
金偉表示，覓?？萍枷胍卣箻I(yè)務，在實現(xiàn)業(yè)務出海過程中也碰到了一系列挑戰(zhàn)。
我仔細一看，基本都是與技術相關的問題，而且，這些問題亞馬遜云科技作為云服務商都能幫上忙。
全球布局的亞馬遜云為覓?？萍紟砹藘纱笞兓?/strong>
從覓?？萍荚茦I(yè)務總監(jiān)祝友志的介紹中了解到，得益于亞馬遜云的全球化布局，不僅大大優(yōu)化了覓?？萍嫉膰H鏈路，提升了用戶的使用體驗，還幫覓睿科技進行了高效的全球化部署。
智能攝像頭一般都有圖像預覽功能，為了提高用戶的使用體驗，這需要P2P傳輸有更高的成功率和延時表現(xiàn)，海外的鏈路經常需要面對非常復雜的網絡問題，傳輸質量堪憂。
一開始，P2P的傳輸成功率僅為95%左右，隨后，通過在亞馬遜云上部署P2P轉發(fā)服務器，將傳輸成功率提高到了99%以上，延時也控制在了600毫秒以內，用戶體驗也大幅提高。
得益于亞馬遜云全球布局的基礎設施，覓?？萍疾坏揭环昼娂纯蛇M行全球部署。
根據業(yè)務的實際需求，覓睿科技的方案需要部署到在亞馬遜云科技美國、德國和新加坡等地理區(qū)域開設的六個數據中心，為了應對部署的難題，覓?？萍甲隽宋⒎栈腿萜骰渴穑捎昧薉ocker+K8s的方案，其中還用到了亞馬遜云科技的容器服務ECR（Elastic Container Register）。
如今這套技術方案大大提高了運維效率，同時也降低了運維成本。祝友志介紹稱，目前單個服務的部署時間能夠在大約一分鐘之內完成。
亞馬遜云的專業(yè)的技術支持服務令覓?？萍加∠笊羁?/strong>
面對亞馬遜云科技紛繁復雜的技術服務類型，許多人在一開始有些不知所措。
祝友志介紹稱，亞馬遜云科技團隊提供了許多最佳實踐和指導，使得讓覓?？萍荚诙虝r間內就完成了新系統(tǒng)的上線，上線后還在應用性能優(yōu)化方面提供了很多幫助。
據了解，覓?？萍嫉募夹g架構中用到了亞馬遜云的多種服務，包括Amazon S3、Amazon Elastic Load Balancing、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka （MSK）、托管的Redis、Amazon DocumentDB等。
對于覓?？萍紒碚f，視音頻數據其實就是關鍵數據，多年來，Amazon S3上的數據從沒有丟失過。而且，在把數據從MongoDB數據庫遷移到Amazon DocumentDB之后，其穩(wěn)定性也從95%提升到了99.99%。
亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部數據類產品高級經理王曉野介紹說，亞馬遜云科技提供包括關系型數據庫、內存數據庫、鍵值型、文檔型等在內的超過15種數據庫引擎，可以滿足作為物聯(lián)網技術服務商的覓?？萍?，在非結構化數據存儲、檢索，數據庫的擴容等方面的諸多需求。
在亞馬遜云科技的幫助下，覓?？萍荚诤弦?guī)性少了許多顧慮。談到合規(guī)問題時，王曉野提到了亞馬遜云科技的安全責任共擔模型，有了它，用戶無論是在合規(guī)審計，還是保護數據隱私的時候，都不需要去考慮云本身的問題。
所謂安全責任共擔模型，簡單來說就是安全性和合規(guī)性是亞馬遜云科技和客戶的共同責任。亞馬遜云科技負責“云本身的安全” ，負責保護運行所有亞馬遜云服務的基礎設施。而客戶負責“云內部的安全”，亞馬遜云的用戶會繼承最全面的安全和合規(guī)性控制，以幫助滿足全球監(jiān)管機構的合規(guī)性要求，最終可以幫助用戶減輕運營負擔。
總之，用了亞馬遜云多種服務的覓睿科技，在數據安全、合規(guī)與穩(wěn)定性方面都能高枕無憂，享受到了諸多價值。
對未來的期望有很多都集中在智能方面
目前，覓睿科技可以提供包括人體識別、車牌識別、包裹識別等多種機器學習服務。在開發(fā)過程中，覓?？萍际褂昧薃mazon SageMaker和Amazon SageMaker Ground Truth這兩個服務，AI開發(fā)的進度大大加快。
嘗到亞馬遜云機器學習服務甜頭后，覓?？萍紝τ跈C器學習有很高期待，期待用亞馬遜云的機器學習服務打造更多服務。
祝友志表示，覓?？萍紩贏mazon Rekognition和Amazon Panorama做更多嘗試和探索，比如做各種防護裝備檢測，監(jiān)測工地上的工人有沒有戴頭盔，監(jiān)測公共場合的人們有沒有戴口罩之類的。
在自身服務水平方面，覓?？萍歼€計劃在客服系統(tǒng)中使用Amazon Polly和Amazon Transcribe。覓?？萍挤杖?00多個國家和地區(qū)的用戶，涉及到多種語言，在客服系統(tǒng)中采用智能技術來做溝通，有助于提升溝通的效率，提升用戶的服務體驗。
覓?？萍加媱潓C器學習能力應用于更多場景，但實際上要做的事情還有很多。
在金偉看來，現(xiàn)在的機器學習就像是“半自動步槍”，實際應用中，面對很多場景還是需要一個一個地去訓練，需要算法和足夠多的算力，也需要足夠多的數據。
從機器學習的發(fā)展來看，更多參數的機器學習模型是大勢所趨。所以，對于許多需要機器學習能力的企業(yè)而言，在本地自行完成機器學習的困難也越來越大。
亞馬遜云科技的Amazon SageMaker不僅提供了靈活便捷的環(huán)境，而且還能利用亞馬遜云自研的機器學習芯片和大規(guī)模集群，以盡可能快的速度和盡可能低的成本應對大規(guī)模機器學習所帶來的挑戰(zhàn)。
覓?？萍家庾R到了云上機器學習的諸多優(yōu)勢，也愿意用亞馬遜的云上機器學習服務進行更多嘗試，相信這也能解釋覓睿科技剛成立就能把業(yè)務做到海外市場的背后奧秘。
