码隆科技2018云栖大会技术分享 平台无服务器化引关注

2018年9月22日上午,云栖大会飞天技术汇 Serverless存储专场在杭州举行。作为阿里巴巴打造的11场顶级科技盛宴之一,飞天技术汇 Serverless存储专场深入解读了无服务器架构的技术演变和web应用,并对阿里云Serverless架构系列产品的企业实践进行详细分析。码隆科技高级研发经理黄丹应邀出席了本次论坛,并发表了《挑战商品识别落地——码隆AI图像分析平台的无服务器化演进》的主题演讲,向与会的诸多资深技术专家进行了分享。

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黄丹从客户的场景、需求及码隆科技AI图像分析平台技术架构出发,深入解读了码隆科技采用无服务器化解决方案面临的挑战和应对策略,并对未来的技术发展进行了展望。码隆科技自研的ProductAI人工智能商品识别PaaS平台让客户可以通过简单地调用API接口获取图像内容智能分析、图像分类、以图搜图等功能。在这个过程中,客户可以完全自主、透明地进行操作,还可以直接选择合适的预置模型进行场景匹配,以便能快速接入业务。

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随着平台业务的发展,平台处理量日益上升,码隆科技也面临了大批量、强波峰、高复杂的业务挑战。对这一系列的挑战,黄丹以“以图搜图”作为案例进行了详细分析。在“以图搜图”的过程中,由于涉及到特征提取、索引、存储、搜索等多个阶段与步骤,单个图片的处理就可能会涉及多个 学习模型,而客户有可能会准备数以百万、千万甚至亿计的大量数据,这种业务特性会产生强烈显著的波峰波谷系统处理负荷,这就对平台提出了更高的需求。同时,也对公司研发、运维人力成本的投入带来了挑战。

针对这一情况,码隆科技开始探索平台的无服务器化,并在实践中进行了创新。无服务器化的云计算基础架构具有按量付费、快速伸缩、即用即释放、易用易集成、运维简单等诸多优点,极大地缓解了如何最优化调节资源水位的问题,均衡了波峰波谷成本。通过让平台实现无服务器化,码隆科技的计算与存储基础架构计费只发生在实际产生资源消耗的时候,因而调用成本更低,运维投入大幅缩减,综合成本也减少了近一半。

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在未来,码隆科技将持续推进无服务器化在AI 图像分析平台的实践,优化响应速度和模型运行效率,并将探索全栈无服务器化的可能性。通过各种探索,码隆科技有望更加优化客户体验,并进一步提升工程团队的效率,将更多的精力和资金投入到业务创新中去。

码隆科技成立于2014年,总部位于深圳。作为一家为企业提供前沿计算机视觉技术服务的人工智能公司,码隆科技基于自主研发的“弱监督式学习”算法打造的核心产品ProductAI人工智能商品识别平台,可以为企业客户提供商品属性识别、海量商品图像检索、定制化开发、新零售解决方案等多种服务,助力企业客户提升效率、节约成本,并创造新的商业价值。

目前,ProductAI平台已经在零售、电商、服装纺织、家具家居等多个行业进行了应用,为数量众多的企业提供了人工智能技术支持。2017年,码隆科技宣布获得由软银中国领投的2.2亿B轮融资。2018年,码隆科技获得埃森哲战略投资,并与埃森哲达成 AI 战略合作,将联合为全球客户提供具有突破性的计算机视觉和商品识别服务。

凭借在人工智能视觉领域的创新和平台无服务器化的有效探索,码隆科技得到了云栖大会与会技术专家的高度认可。在未来,码隆科技将持续发力于技术领域的创新和研发,推动平台的商业化落地,为人工智能有效赋能传统企业做出更大贡献。


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2018-09-26
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2018年9月22日上午,云栖大会飞天技术汇 Serverless存储专场在杭州举行。

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