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TUI 在 AWS 上利用 Data Reply 提供的 MLOps 加快行动速度并构建更好的机器学习模型
TUI 集团需要改善客户旅游服务的个性化，这意味着需要引入 MLOps 以加速开发机器学习模型。
概述 | 机会 | 解决方案 | 成果 | 使用的 AWS 服务
收入增加了
7 百万欧元
平均机器学习模型训练
时间缩短了 66%
将数据科学家的入职培训时间
减少了 75%（从 2 个月缩短到 2 周）
10 个机器学习模型
在 6 个月内投入生产
概述
TUI 集团是德国的一家全球旅游平台公司，业务范围涵盖整个旅游价值链。该公司希望根据旅行者以前的选择甚至在他们首次访问该公司的网站时，为旅行者提供个性化的体验。该公司利用机器学习（ML）模型帮助创建个性化的体验，但发现开发这些模型花费了太多的时间。通过与 AWS 合作伙伴 Data Reply 合作，该公司得以加快创建和部署机器学习模型的速度，并提高了个性化程度。这一做法在第一年就创造了 700 万欧元的收益。
机会 | TUI 需要大规模对产品进行个性化
TUI 集团成立于 1923 年，并完全或部分拥有 400 家酒店、16 艘游轮、若干个旅游运营商以及一个提供了超过 16 万次旅行、活动和体验的数字平台。该公司还拥有 1200 家旅行社和在线门户网站以及五家拥有大约 130 架飞机的航空公司。尽管运营规模如此之大，该公司依然采用技术，并拥有多支在整个组织的相关领域勤奋耕耘的团队。当决定重新考虑机器学习方法时，该公司需要解决这个问题。
TUI 拥有几个不同的数据科学团队：一个负责营销领域，专注于客户、领域和数字项目；一个负责定价等事务的商业数据科学团队；以及一个航空公司数据科学团队。该公司还拥有一个共同的数据科学团队，充当中央资源以供调遣。该公司还有其他专门对接特定业务部门的团队，例如负责处理短途旅行的那些团队。“不同的团队通常负责不同的领域，”TUI 的数字数据科学主管 Dominic Rehn 说道。“我们以很多方式使用机器学习。最常见的是，它可能应用于标准包装业务。由于规模非常大，这是短期内的侧重点。现在，我们可以专注于业务的其他部分。”
TUI 需要近乎实时地大规模创造更强大的个性化体验，以便将网站访客转化为客户。“我们必须确保我们能够为不同的产品所有者开发模型，并迅速将这些模型交给他们，”Rehn 表示。“我们需要专注于实际的业务问题，而不是基础设施。” 上市速度对于 TUI 的敏捷性和竞争优势至关重要。
然而，TUI 数据科学家无法高效地开展工作。不同地理位置的不同团队使用了多种开源工具。如果没有标准的开发环境，在生产环境中部署模型会既困难又耗时，并导致数据科学家们无法专心致志地创建和优化模型。
为了应对这些挑战，TUI 希望采用 MLOps 方法开发和部署机器学习模型，该方法遵循与 DevOps 相同的持续开发理念。
“Data Reply 与我们并肩合作，共同建立了一种适合我们的 MLOps 方法，我们将在整个公司内推广这种方法。”
Dominic Rehn
Head of Digital Data Science, TUI
解决方案 | Data Reply 提供 MLOps 以帮助 TUI 进行优化
TUI 对几家公司进行了评估，最终选择了 Data Reply 以帮助他们完成这一旅程。决定性因素是，Data Reply 在 Amazon Web Services（AWS）方面拥有专业知识，并且深入了解 MLOps，包括它的 MLOps 加速器。“我们已经在使用 AWS，因此我们需要了解 AWS 并在机器学习运营方面拥有真正经验和能力的人员，”Rehn 说道。
该项目取得了良好的开端，因为 TUI 能够清晰地表明他们希望实现的目标。“TUI 希望将他们的机器学习付诸实施，”Data Reply 的机器学习运营顾问 Aditya Jain 表示。“他们希望在生产中使用更多的机器学习模型。他们需要一个稳定的框架，以构建这些模型、对其进行版本控制、以可持续的方式部署它们并对其进行监控。他们设定了明确的目标，而 MLOps 是实现这些目标的正确方法。”
Data Reply 与 TUI 合作，共同开展了一个分为三个阶段的项目，包括评估、实施和审查，以创建根据 TUI 的要求定制的 MLOps 解决方案。通过与 TUI 的数据科学家和工程师们合作，Data Reply 得以了解该公司的运营方式，并在适当的情况下使用现有的工具和流程在 AWS 上构建了一个真正定制的解决方案，而不是更换所有的资源并从头开始。“这样就非常有效地利用了我们的时间，”Rehn 说道。“Data Reply 专注于审查相关流程，而不是试图推倒重来。他们提出的方案既相关又有用。”
该解决方案是使用完全托管式服务 Amazon SageMaker 构建的，这项服务汇集了大量工具，可以为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习。Data Reply 还实施了 Amazon SageMaker Feature Store，这是一个完全托管式的专用存储库，用于存储、共享和管理机器学习模型特征。“此特征存放区使我们能够测试一些事物，并确保我们了解事物是如何运作的，以及它们是否对我们有好处，而不会产生巨额成本，”Rehn 表示。“我们可以迅速确定我们是否希望继续下去。”
TUI 使用其他 AWS 服务，以支持他们的数据科学家和 MLOps，包括有助于保持应用程序可用性并允许您自动添加或移除 EC2 实例的 Amazon EC2 Auto Scaling，以及可提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能的对象存储服务 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）。Amazon CloudWatch 服务可以监控应用程序、响应性能变化、优化资源使用情况、提供对运行状况的洞察，以及帮助 TUI 确保事物按部就班地运转。
成果 | MLOps 缩短了交付时间并创造了 700 万欧元的收益
从开始到结束，由评估、实施和审查组成的三步流程只用了大约 6 个月的时间，并提供了多种好处。TUI 设立了 MLOps 工程师职位，以帮助将数据科学家们完成的工作投入到生产环境，而不是让他们的数据科学家处理从开发到生产的所有事务。这样，数据科学家们就能够更加专注于商业价值。它还帮助改善了 TUI 内部的数据文化，使企业更了解需要哪些资源才能构建产品，而不仅仅是开展项目。
简化架构和工作流还帮助将新数据科学家所需的入职培训时间从 2 个月削减到 2 周，缩短了 75%。此流程还将模型开发和部署时间缩短了大约 66%，在最初的 6 个月内就上线了 10 个新模型。
自从实施 MLOps 解决方案以来，TUI 已经能够使用数百个模型。这些模型为 TUI 创造了更多的利润。“在我们迄今为止通过该平台交付的使用案例中，我们推出的模型每年为我们带来大约 600 万到 700 万欧元的利润，”Rehn 说道。“我们现在正在考虑一些计划，以了解如何进一步实施这些模型，以获得每年大约 2000 万欧元的利润。”
尽管这些好处令人印象深刻，但使用 Data Reply 的过程同样令人难忘。“很多咨询公司只想进场并重建整个公司，”Rehn 表示。“而我们从 Data Reply 获得的不仅仅是架构图。他们研究了我们的工作方式、审查了流程中的角色、提出了改进方法，并帮助我们了解了我们在哪些方面有所欠缺。Data Reply 与我们并肩合作，共同建立了一种适合我们的 MLOps 方法，我们将在整个公司内推广这种方法。”
关于 TUI 集团
TUI 集团是一家全球旅游平台公司，业务范围涵盖整个旅游价值链。该公司完全或部分拥有 400 家酒店、16 艘游轮、若干个旅游运营商以及一个提供了超过 16 万次旅行、活动和体验的数字平台。该公司还拥有 1200 家旅行社和在线门户网站以及五家拥有大约 130 架飞机的航空公司，并为全球的所有主要度假国家/地区提供通航服务。
关于 AWS 合作伙伴 Data Reply
Data Reply 是 Reply 集团旗下的一家公司，可提供多种高级分析和由人工智能提供支持的数据服务。该公司跨越不同的行业和业务职能运营，并直接与高管级专业人员和首席官员合作，使他们能够通过有效地使用数据取得有意义的成果。在大数据工程、数据科学、人工智能、机器学习和生成式人工智能等方面，该公司拥有强大的能力。
使用的 AWS 服务
Amazon S3
Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）是一项对象存储服务，在可扩展性、数据可用性、安全性和能效方面业界领先。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务，它汇集了大量工具，可为任何使用案例提供高性能、低成本的机器学习（ML）。
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Amazon EC2 Auto Scaling
Amazon EC2 Auto Scaling 可以帮助保证应用程序的可用性，并允许您使用自定义的扩缩策略自动增减 EC2 实例。
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Amazon CloudWatch
Amazon CloudWatch 服务可以监控应用程序、响应性能变化、优化资源使用并提供对运营状况的见解。
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