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2023

中科网联 CCData 借助 Amazon SageMaker 实现高效融媒体测量

中科网联 CCData 是一家市场领先的连接传媒和消费的全域数据智能技术服务商。公司的服务包括 CMM 融媒体测量,LOS 位置观察服务,DMI 数据与模型智能,IDP 智能决策平台等。
通过采用亚马逊云科技 Amazon SageMaker 机器学习服务并与亚马逊云科技数据实验室团队合作,中科网联将 CMM 融媒体测量所需的机器学习工作负载整体迁移到亚马逊云科技,在 Amazon SageMaker 上实现了超过 3000 张图片 / 秒的处理性能,模型总体性能提升超过 10 倍,并让技术团队获得了计算机视觉模型迭代和 MLOPS 方面的技术能力。

10 倍

模型性能显著提升

92%

月度推理成本实现大幅节约

1 个月

从概念验证到迁移部署的周期

自主可控

将推理模型从“黑盒”模式转变为可自主定义

概述

中科网联 CCData 是一家市场领先的连接传媒和消费的全域数据智能技术服务商。公司的服务包括 CMM 融媒体测量,LOS 位置观察服务,DMI 数据与模型智能,IDP 智能决策平台等。

通过采用亚马逊云科技 Amazon SageMaker 机器学习服务并与亚马逊云科技数据实验室团队合作,中科网联将 CMM 融媒体测量所需的机器学习工作负载整体迁移到亚马逊云科技,在 Amazon SageMaker 上实现了超过 3000 张图片 / 秒的处理性能,模型总体性能提升超过 10 倍,并让技术团队获得了计算机视觉模型迭代和 MLOPS 方面的技术能力。

Amazon Web Services Case Study: Gemsouls

机会 | 寻求新的联络中心功能 在媒体行业探索数据智能的新方向

中科网联数据科技有限公司(简称中科网联 CCData),是一家市场领先的连接传媒和消费的全域数据智能技术服务商。公司致力于以数据资产+数据智能平台的模式,赋能数字经济中的企业数字化和商业智能化。公司的服务包括 CMM 融媒体测量,LOS 位置观察服务,DMI 数据与模型智能,IDP 智能决策平台,已成为国内屈指可数的媒体与消费大数据公司。

在媒体与广告传媒行业,数字监测已经经过了数十年的发展,在新的市场竞争下,媒体行业客户需要借助数据分析和人工智能应用实现业务的转型和内容的优化提升。中科网联 CCData 所提供的媒体测量服务能够为行业客户提供所需的数据和洞察力。目前中科网联 CCData 的服务大部分依托于本地数据中心的托管,并将服务部署在 8 个机柜中。伴随着行业客户对数据智能需求的增长,本地数据中心在容量、服务种类和计算能力上已经无法适应新的业务形态。

此外,随着人工智能技术的日益成熟,中科网联 CCData 也开始在业务中导入更多的人工智能来提供更加高效的测量数据识别,并且尝试通过计算机视觉对台标、媒体内容进行辨识和打标签。然而,高昂的成本、复杂的操作模式和无法自定义调优的 “黑盒” 式模型处理始终无法达到预期。

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在最初部署时,针对初始模型吞吐量低、收视率场景中部分台标识别精度等问题,亚马逊云科技的数据实验室团队帮助我们的技术部门构建了全新的推理模型,经过不断优化训练集,使模型吞吐提高了 10 倍。”

Andy
中科网联 CCData 研发总监

解决方案 |在亚马逊云科技上通过托管机器学习提升媒体测量识别率

为了消除对本地数据中心的依赖,解决既有机器学习服务的性能问题,中科网联 CCData 开始评估和选择符合自身业务特点的云服务提供商,并将 CMM 融媒体测量中的智能电视收视率项目作为试点。通过评估云服务提供商的模型吞吐量和准确性,在综合考虑成本和性能后,中科网联 CCData 坚定地选择了亚马逊云科技。

在中科网联 CCData 看来,亚马逊云科技提供了全面、深入的人工智能(AI)和机器学习(ML)服务来满足各项业务需求,包括提升用户体验、提高生产力、优化业务流程与加速业务创新。借助开箱即用的人工智能服务,中科网联 CCData 可以将人工智能功能快速添加到现有业务应用程序中。

2022 年 11 月,中科网联 CCData 开始在亚马逊云科技上对 Amazon SageMaker 托管机器学习服务进行概念验证(POC),测试计算机视觉对于智能电视台标的识别,并将结果与企业现有媒体测量服务整合,为主流媒体客户提供业务洞察。在构建 POC 的过程中,亚马逊云科技的解决方案架构师和服务专家团队提供了规范的架构指导和最佳实践,协助消除技术障碍。中科网联 CCData 获得了符合业务需求的定制架构和工作原型,并对亚马逊云科技的数据库、分析、人工智能、机器学习等服务有了更深层次的了解。

2022 年 12 月底,在 POC 取得良好的结果后,中科网联 CCData 正式对业务负载和机器学习进行迁移,并实现了由 Amazon SageMaker 支持的 CMM 融媒体测量。脱敏数据和训练模型所需的图片由 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 对象存储服务取代本地数据中心在云上统一存储,进一步提升数据的可靠性和安全性。在 CMM 融媒体测量前置数据处理过程中采用了 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)云端虚拟服务器提供计算支持,并结合 Elastic Load Balancing 实现自动化的传入流量分配。目前已实现业务在亚马逊云科技上的稳定运转。

成果 | 通过 Amazon SageMaker 将机器学习的模型性能提升 10 倍

相比于使用其他的云服务提供商的机器学习服务 280 张图片 / 秒的模型性能,中科网联 CCData 将 CMM 融媒体测量所需的机器学习工作负载整体迁移到亚马逊云科技后,在 Amazon SageMaker 上实现了超过 3000 张图片 / 秒的处理性能,模型总体性能提升超过 10 倍。这种性能的大幅提升也让中科网联自身的产品能够在更短的时间内为媒体行业客户提供所需的洞察。
不仅是性能上的提升,将机器学习工作负载迁移到亚马逊云科技也为中科网联 CCData 大幅节约了推理成本。Amazon SagMaker 的灵活定价模式能够满足特定业务场景对于机器学习资源的需求,这种灵活的方式让中科网联 CCData 可以根据实际情况选择合适的服务套餐,与之前相比在月度推理成本上节约了近 92%。

借助亚马逊云科技专业数据团队和 Amazon SageMaker 强大功能的支持,中科网联 CCData 的技术团队获得了模型优化能力,能够将机器学习的模型和经验应用到更多的业务场景中。“过去我们采用的是‘黑盒’模式的机器学习服务,只能够获得结果,而无法实现自主定义,在亚马逊云科技数据实验室的支持下,我们的技术团队获得了计算机视觉模型迭代和 MLOPS 方面的技术能力,我们可以尝试将 Amazon SageMaker 与更多的业务打通,用 AI 推动更多的业务创新。” 中科网 CCData 联研发总监 Andy 谈到。

未来,中科网联 CCData 将在 CMM 融媒体测量的业务场景中继续整合亚马逊云科技的创新技术与解决方案,同时将更多的人工智能能力集成到媒体内容工作流中,为媒体行业用户和观众提供包括媒体内容识别与发现、内容搜索等能力。中科网联 CCData 也会为内容制作方提供更加精细化地测量和分析服务,帮助其深入理解观众需求,从而创作出更多受市场欢迎的内容和服务,实现由数据驱动的盈利增长。

关于中科网联

中科网联数据科技有限公司(简称中科网联 CCData),是一家市场领先的连接传媒和消费的全域数据智能技术服务商。公司致力于以数据资产+数据智能平台的模式,赋能数字经济中的企业数字化和商业智能化。公司的服务包括 CMM 融媒体测量,LOS 位置观察服务,DMI 数据与模型智能,IDP 智能决策平台,已成为国内屈指可数的媒体与消费大数据公司。

使用的亚马逊云科技服务

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。

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Amazon S3

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 是一种对象存储服务,提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能。

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Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)提供最广泛、最深入的计算平台,拥有超过 500 个实例,可选择最新的处理器、存储、网络、操作系统和购买模型,以帮助您最好地满足工作负载的需求。

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Elastic Load Balancing

Elastic Load Balancing (ELB) 在多个目标和一个或多个可用区 (AZ) 中的虚拟设备之间,自动分配传入的应用程序流量。

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