原標(biāo)題：亞馬遜云科技用精準(zhǔn)推送打開(kāi)海外泛娛樂(lè)市場(chǎng)

　　隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，人們對(duì)精神文化內(nèi)容消費(fèi)的追求不斷提高，利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，便捷地享受資訊內(nèi)容成為了當(dāng)代人的訴求。為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，大宇無(wú)限面臨的首要挑戰(zhàn)是如何利用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)高效地分析數(shù)據(jù)、了解用戶的消費(fèi)行為和國(guó)家文化特征，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推薦。

　　綜合以上，大宇無(wú)限選擇了全球卓越的云計(jì)算服務(wù)商亞馬遜云科技作為自己的出海搭檔。亞馬遜云科技不僅具有全球化布局和多種計(jì)費(fèi)方式，同時(shí)擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)、高可靠性、可擴(kuò)展和安全的云服務(wù)以及全面的解決方案能力，能夠幫助大宇無(wú)限實(shí)現(xiàn)降本增效、持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

　　數(shù)據(jù)架構(gòu)現(xiàn)代化改造

　　提升整體資源利用率

　　最初，大宇無(wú)限所有大數(shù)據(jù)作業(yè)均運(yùn)行在基于虛擬機(jī)的Amazon Elastic MapReduce。在Amazon Elastic Compute Cloud上，存在集群資源利用率低、跨可用區(qū)靈活性不足等問(wèn)題。因此，借助大宇無(wú)限企業(yè)整體容器化轉(zhuǎn)型的契機(jī)，經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)調(diào)研，進(jìn)行了數(shù)據(jù)架構(gòu)的現(xiàn)代化改造，將Amazon EMR大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載遷移到全托管的Kubernetes容器化平臺(tái)Amazon Elastic Kubernetes Service上。借助Amazon EMR on EKS，大宇無(wú)限將大數(shù)據(jù)和前端應(yīng)用統(tǒng)一到Amazon EKS，實(shí)現(xiàn)了整體系統(tǒng)的微服務(wù)化、容器化和高度的自動(dòng)化，簡(jiǎn)化了運(yùn)維管理。同時(shí)，Amazon EMR on EKS將最小資源單位從虛擬機(jī)變成了容器，幫助大宇無(wú)限更細(xì)粒度地管理資源，提升了整體的資源利用率。

　　亞馬遜云科技的多項(xiàng)云服務(wù)

　　助力大宇科技降本增效

　　在Amazon EKS平臺(tái)的虛擬機(jī)調(diào)度上，大宇無(wú)限充分地采用了亞馬遜云科技提供的 實(shí)踐，通過(guò)調(diào)用Spot實(shí)例和基于亞馬遜云科技自研Graviton芯片的Amazon EC2實(shí)例，進(jìn)一步優(yōu)化pod資源池的虛擬機(jī)成本。Amazon EC2 Spot實(shí)例利用亞馬遜云科技云中未使用的Amazon EC2容量，與按需實(shí)例的價(jià)格相比，使用Spot實(shí)例 可以享受90%的折扣，非常適合容器和大數(shù)據(jù)負(fù)載，通過(guò)Amazon EMR或Amazon EKS平臺(tái)就可輕松無(wú)縫地調(diào)度和使用Spot資源。與此同時(shí)，隨著2020年基于亞馬遜云科技自研Graviton芯片的Amazon EC2實(shí)例的發(fā)布，大宇無(wú)限通過(guò)Amazon EC2 M6g實(shí)例對(duì)容器化的Java后端服務(wù)測(cè)試發(fā)現(xiàn)，相比M5實(shí)例，性價(jià)比提升了40%。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新賦能業(yè)務(wù)

　　優(yōu)化精準(zhǔn)視頻推薦

　　在亞馬遜云科技數(shù)據(jù)架構(gòu)現(xiàn)代化的基礎(chǔ)上，大宇無(wú)限也在利用云上AI服務(wù)實(shí)踐更敏捷的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)新賦能業(yè)務(wù)。針對(duì)用戶的個(gè)性化喜好，大宇無(wú)限也充分利用亞馬遜云科技機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)Amazon SageMaker進(jìn)行精準(zhǔn)內(nèi)容推薦。一方面，Amazon SageMaker可快速連接至訓(xùn)練數(shù)據(jù)所需的內(nèi)容，使用戶可以輕松構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型并為訓(xùn)練做好準(zhǔn)備;另一方面，Amazon SageMaker預(yù)裝并優(yōu)化了常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這使得用戶無(wú)需花費(fèi)大量時(shí)間去選擇算法和框架。在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，用戶只需單擊一下，就可以在Amazon SageMaker控制臺(tái)中開(kāi)始訓(xùn)練自己的模型。當(dāng)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練和調(diào)整后，Amazon SageMaker可以輕松地在生產(chǎn)環(huán)境中進(jìn)行部署。Amazon SageMaker有效地縮短了模型持續(xù)迭代和調(diào)優(yōu)推薦算法更新的周期，大宇無(wú)限始終為用戶帶來(lái)新鮮感，將最大的歡樂(lè)傳遞給用戶。

　　業(yè)務(wù)系統(tǒng)上云

　　收獲成效顯著

　　目前大宇無(wú)限的全部業(yè)務(wù)系統(tǒng)都部署在亞馬遜云科技云上，主要包括三部分內(nèi)容。其一是線上服務(wù)，用于支撐公司所有產(chǎn)品的多端(Android/IOS/Web)發(fā)送的服務(wù)請(qǐng)求，包括用戶中心、頻道推薦、關(guān)注列表、視頻解析、分享短鏈、消息推送及升級(jí)服務(wù)等;其二是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，用于收集客戶端的行為數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)分析及推薦系統(tǒng)提供原始數(shù)據(jù)，日處理行為事件達(dá)數(shù)十億;其三是內(nèi)容推薦系統(tǒng)。

　　多方面云上價(jià)值

　　全方位業(yè)務(wù)賦能

　　使用亞馬遜云科技云服務(wù)使大宇無(wú)限在多個(gè)方面獲益匪淺。不僅可以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的彈性，成本的優(yōu)化和資源有效利用，同時(shí)還可以獲得多方面的云上價(jià)值。

　　自由構(gòu)建，加速系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。亞馬遜云科技為大宇無(wú)限提供了云的開(kāi)放性技術(shù)和高解耦性技術(shù)，使得大宇無(wú)限能快速實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。

　　敏捷管理，運(yùn)維自動(dòng)化。借助亞馬遜云科技的服務(wù)組件，大宇無(wú)限基本實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化運(yùn)維，降低了運(yùn)維人員的壓力以及系統(tǒng)人為因素帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也降低了運(yùn)維成本。

　　高效運(yùn)營(yíng)，更高性價(jià)比。亞馬遜云科技遍布全球的骨干網(wǎng)，讓大宇無(wú)限更好地為用戶提供高質(zhì)量視頻服務(wù)。同時(shí)借助亞馬遜云科技的Amazon EC2 Spot實(shí)例和Graviton實(shí)例，有效地降低了成本。

　　安全合規(guī)，專注云上創(chuàng)新。數(shù)據(jù)合規(guī)對(duì)每個(gè)出海企業(yè)都至關(guān)重要。亞馬遜云科技針對(duì)GDPR和LGPD數(shù)據(jù)保護(hù)法提供的合規(guī)保護(hù)，讓大宇無(wú)限在數(shù)據(jù)合規(guī)上無(wú)需過(guò)多擔(dān)心，為開(kāi)拓新興市場(chǎng)保駕護(hù)航。

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