高墙 拆掉机器学习成本 AWS在中国 (高墙拆掉机器叫什么)
近日在2020 AWS技术峰会与合作伙伴峰会上，关于中国市场，AWS宣布了一个重要动作：发布百家APN（AWS合作伙伴网络）合作伙伴联合解决方案。
具体来讲，AWS在中国将从四个方面推动APN的构建：一是加快AWS云服务和功能落地中国；二是推动跨区域业务扩展，包括伙伴出海、ISV落地中国、和区域伙伴合作服务客户；三是与伙伴着力传统企业上云迁移；四是打造垂直行业解决方案。
AWS大中华区专业服务事业部总经理王承华表示，AWS仅在今年在中国区就一共落地了150多项服务和功能，主要原因有三点：
显然，受国内疫情带来的数字化需求浪潮推动，借助光环新网（北京）、西云数据（宁夏）的运营，AWS正在加快在中国市场的落地与布局。
企业数字化的增长引擎
提起SageMaker，对于中国的企业可能还是个新鲜事物。
SageMaker于2017年公布，2020年4月正式上线中国区。据介绍，SageMaker是一项完全托管的服务，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker为开发者提供了弹性笔记本、实验管理、自动模型创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等功能，并将这些功能封装在首个面向机器学习的集成开发环境SageMaker studio中。
这种类似于“中央厨房”的模式，消除了机器学习过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。
此次活动上，AWS中国区生态系统级合作伙伴总经理汪勇进一步说明了企业选择SageMaker的理由：“数字化已经成为新常态，为加强在垂直行业的深耕，AWS已经通过与中科创达、行者AI、东软、德勤等技术/咨询合作伙伴的合作，帮助客户定制开发人工智能、机器学习解决方案，加大创新速度和在本地服务落地的速度。”
谈及这一点，作为与AWS合作近10年的客户伙伴之一的德比软件，其最佳实践或许比AWS的阐释更具有借鉴性。
基于SageMaker的实践创新：酒店库存智能缓存
德比软件是一家为酒店、OTA提供订单分销技术的企业，其客户遍布全球，包括希尔顿、洲际、万豪等国际著名连锁酒店。分销技术，简而言之，就是当消费者通过携程或谷歌搜索预定酒店时，需要保证对酒店库存、价格等实时信息的更新，德比软件相当于这样一个信息的对接平台。
为此，德比软件从2011年开始就使用AWS，如今其业务几乎100%都跑在AWS云上，对德比软件全球的扩张起到很大的支撑作用。
随着2020年SageMaker在中国市场的落地，AWS上海人工智能研究院机器学习解决方案实验室基于SageMaker，为德比软件开发了一款酒店库存智能缓存系统。
夏卫告诉雷锋网，在使用SageMaker之前，德比软件也曾尝试引入机器学习应用在某些项目中，如智能运维、容量预测、异常检测等。
夏卫表示，酒店库存的变化有很多要素影响，包括不同的入住日期、入住天数、成人数量、儿童数量甚至儿童的年龄段、不同房型、不同价格计划，以及针对不同的渠道等等，这些要素组合起来，当对接一家有6000家连锁酒店的集团集团酒店时，差不多有一万多亿的变化。
考虑一番后，德比软件迁移到SageMaker的Pipeline上实现。
通过酒店库存智能缓存系统，可以实现分析实时查询价格的请求数据，以及十多年来的历史订单数据，从而自动找到酒店库存变化的规律；然后通过周期性训练，最终得到能够预测除热门以及易变化酒店的酒店产品模式，实现及时更新缓存，并根据预测的产品状态过期时间，快速推送给渠道。
接下来，德比软件还规划通过SageMaker构建以下几方面核心能力：一是酒店内容上，包括图片、文字描述，如房型名称可以通过NLP进行训练生成；二是如何将原先需要手工录入的信息实现自动化；三是在智能客服方面，通过技术推广到更多中小酒店。
据初步测试，这套算法可以帮助德比软件提高准确率20%以上。尽管还是初步的尝试，完全成效还未体现出来，但按照德比软件目前在全球的订单量，在全面部署后，哪怕仅提高1%，也可能为客户带来上亿美元的额外收入。
雷锋网注意到，这次峰会上AWS还宣布与毕马威、神州数码签署战略合作关系，在更多领域深化合作。例如，东软集团基于AWS构建了云原生的汽车在线导航业务（NOS），速石科技构建的基于AWS云上资源和用户本地算力的一站式交付平台，外研在线在AWS上构建的Unipus智慧教学解决方案等等……
不难发现，包括AWS这样的云巨头服务商在内，当下云市场已经从单纯云技术的输出，真正转变为云生态之间的竞争。
（雷锋网）
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