Amanote 在 AWS 上为学生们优化了笔记应用程序，可以处理数百万个查询

Amanote 正在帮助改变高等教育和员工培训场景中的学习方式。使用该公司的应用程序，可以轻松为课程作业添加注释和备注。这包括为学习管理系统（LMS）创建的基于幻灯片、PDF 和视频的教育内容。Amanote 帮助教育工作者和教师们提供更具互动性的课程、添加口头讲解以及获得反馈以帮助改进课程内容。对学生们来说，该应用程序可以提高记笔记的效率，从而提高学习效率。该应用程序有助于生成带有颜色编码的笔记摘要，并支持与其他学生共享笔记，这两项功能都可以帮助学生们强化学习和复习实践。

Amanote 的灵感来自于创始人兼首席执行官（CEO）Adrien Fery 在攻读计算机科学硕士学位时的直接经历。他认为需要将记笔记过程数字化，以提高学习过程的效率，因此开始开发解决方案。由于很多大学的传统 IT 系统具有复杂的技术要求，Fery 决定将 Amanote 作为一个软件插件提供以便能够轻松安装，这样就避免了漫长的软件实施时间。该公司成立于 2016 年，新的应用程序完全是在 AWS 上构建的。“我们之所以选择 AWS，是因为他们拥有卓越的技术和广泛的无服务器服务，”他说道。“这样就为我们提供了毫不妥协地开发完全无服务器环境所需的全部组件。”

首次发布时，Amanote 提供了一款笔记应用程序，供学生们独立下载和使用。2020 年，该公司开始开发他们的应用程序，以使其能够与 LMS 提供商的软件集成，此外，该公司还直接为大学和高等教育机构提供了一款全面的笔记解决方案，以进一步增强学生们的学习体验并提供更高级的功能。例如，支持持续将课程内容与学生们的笔记同步，即使在更新了课程内容之后。

为了支持这一举措并帮助开发应用程序，Amanote 申请了 AWS Activate 资金，这笔资金免费提供 AWS 服务抵扣金，以帮助为初创企业提供在 AWS 上进行构建、启动和扩展时所需的资源。该计划还提供了参加教育活动的机会，以帮助公司寻找潜在的新客户并与同行们进行交流。Amanote 还获得了 AWS 解决方案架构师的支持，以帮助他们进行架构设计。“我们可以获得 AWS 支持，想不到作为一家初创企业，我们还能享受这样的待遇，”Fery 表示。“在 AWS 的帮助下，我们开发了一款经济实惠的解决方案，这款解决方案用途广泛并且便于学生们使用。”

Amanote 现在可以自动扩展，以满足每月增加的 2 万名新用户的需求。它还可以将系统设置为在高等院校放假期间使用率低时自动关闭电源。AWS Lambda 是这款应用程序的核心，每月可以处理每个客户生成的 100 万到 300 万个查询。这些查询支持这款应用程序的多种功能。这些功能包括设置用户账户、保存个人笔记以及通过交换课程作业信息与同学们合作。“我们需要专注于开发新的产品功能，而不是管理基础设施，”Fery 说道。“使用 AWS 无服务器服务意味着，我们可以腾出时间专注于重要的事情，也就是开发和发展业务。”

所有 API 请求都首先发送到 Amazon API Gateway，该公司可以使用这项服务创建、维护和保护任何规模的 API。这样有助于确保所有通信都连接到正确的 AWS Lambda 函数。从一开始，Amanote 就使用了一款经济高效的 AWS 数据库解决方案，以通过 Amazon DynamoDB 存储文档元数据和管理许可。Amazon DynamoDB 是一种无服务器的完全托管式 NoSQL 数据库，可以在任何规模下实现低于 10 毫秒的性能。通过在 AWS 上进行构建，Amanote 受益于高水平的基础设施安全性。借助 Amazon GuardDuty，利用机器学习（ML）快速揭示任何威胁或异常用户活动，Amazon GuardDuty 通过智能威胁检测功能保护 AWS 账户。这样可以确保向该公司的客户保证此应用程序是安全的。该公司利用 AWS 全球基础设施在全球范围内实现了低延迟连接，这项服务为所有应用程序提供了安全、广泛、可靠的全球云基础设施。这意味着，该公司可以快速、安全地将他们的产品交付给全球客户，而无需更换任何系统。

该公司的很多客户都声称，使用 Amanote 应用程序取得了显著的成效，包括意大利摩德纳的一家重要的大学客户。“由于 Amanote 易于实施，我们能够立即取得成效，”摩德纳大学教学设计师 Valeria Folloni 表示。“尽管专项预算捉衿见肘，但我们在非常短的时间内取得了实实在在的成果，而且我们还会坚持不懈地进行改进。”
在下一阶段的开发中，Amanote 将让他们的应用程序利用人工智能（AI）功能的强大力量。对于内部开发工作，该公司目前正在测试 Amazon Q，这是一个由生成式人工智能提供支持的助手，专为可根据业务量身定制的工作而设计。为使教师们能够使用他们首选的人工智能大型语言模型，该公司还在评估 Amazon Bedrock，以帮助利用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序。该公司还开始使用 Amazon Kinesis Data Firehose 测试包含大量机器学习功能的数据流，以便将近乎实时的数据流加载到分析服务中。这样有助于自动检测学生们何时在课程作业中遇到困难，并为教学人员和培训人员提供有关可以在哪些方面进行改进的洞察。

在包括亚洲、欧洲和美国在内的四大洲的 50 个国家里，Amanote 现在拥有了 50 多万名用户。凭借稳健的应用程序平台，该公司现已在 AWS Marketplace 上推出。“我们发现使用 AWS 可以实现巨大的效益，”Fery 说道。“文档非常棒，AWS 服务易于使用，我们总是能够找到解决方案。我们需要做的一切都可以在 AWS 上做到。”