天和荣利用AWS建设智能家居云平台,支撑全球业务高速增长
2020
深圳市天和荣科技有限公司(以下简称“天和荣”)是一家技术创新型企业。公司成立于 2010 年 6 月,业务范围为新型智能家庭产品的研发与销售,拥有一流的软硬件开发团队,提供移动互联网智能硬件产品的全套解决方案。
天和荣创立的Netvue(即视通)品牌在亚马逊等销售平台已占有一定份额。公司产品包括移动互联网时代的摄像机、智能门铃、智能插座、家庭气象站、空气质量监测仪、移动报警仪等,并提供所有设备相互协同工作的即视通云平台服务。
面临的挑战
智能家居行业的发展离不开人们对个性化、智能化家居生活的追求,而产品创新、品质保证则是智能家居行业发展的基础。稳定安全的云端服务是智能家居产品的核心要素之一。到今天,天和荣的即视通云平台已稳定运营多年,为全球用户提供实时多媒体数据与远程控制服务。但在过去,天和荣的云平台使用的是传统 IDC 远程托管模式,运维管理较为复杂,出现底层故障时无法快速自动转移或恢复;彼时公司正处于初创期,人力资源较为紧张,缺少专职的运维人员,迫切需要一个低运维成本的云端解决方案。
同时,随着公司产品开始进入全球各地的市场,即使面向用户相对较少的地理区域,天和荣也需要设法为其提供品质如一的云端服务,同时保持可以接受的成本投入。
另外,天和荣主打的智能家居安防系列产品对云服务的可靠性、可用性与安全性方面有非常高的要求。如果智能安防摄像头的云端存储功能停机超过一定时间,就可能给窃贼造成可乘之机。而且随着业务不断增长,天和荣的用户数从几十万增长到了几百万,其对底层平台的安全性和稳定性要求也不断提高。
综合来看,天和荣对运维自动化、安全性、可用性、全球化服务、前沿技术与云端的结合等要素非常重视,希望云服务商能够很好地满足这些需求,帮助公司业务稳定、快速地扩张和发展。
通过使用 AWS,天和荣业务开发上线时间大幅减少,同样需求的开发时间平均降低 40%,部分业务的开发周期甚至由一周缩短为一天。”
胡游乐
深圳市天和荣科技有限公司 副总经理
为什么选择AWS
2012年,天和荣在寻找云服务商时发现,只有 AWS 能满足以上提到的多项要求,且AWS 团队的售前售后支持非常完善,服务稳定性、安全性值得信赖。尤其是 AWS 在全球市场上的覆盖非常广泛,可以满足天和荣向全球用户提供服务的需求。经过对比,天和荣开始将自身的即视通云平台逐渐迁移到 AWS 上。从 2012年至今,天和荣与 AWS 的合作愈加深入,并在这种合作的基础上对即视通云平台进行了几次主要的升级改造。
早期,天和荣的业务相对简单,因o-stream此只用到了AWS Elastic Beanstalk 、Amazon Relational Database Service(Amazon RDS)、 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)等。后来随着公司业务不断发展,云平台架构也经历了数次升级,天和荣开始使用更多高阶服务和无服务器套件。目前天和荣云平台使用的 AWS 服务包括: AWS Lambda 、Amazon S3、 AWS IoT Core 、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon API Gateway、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Amazon RDS、 Amazon DynamoDB 、 Amazon Rekognition 、Amazon Lex、 AWS Auto Scaling 、AWS Elastic Beanstalk、Amazon Route 53 等。
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使用AWS IoT Core 替代接入层,实现架构迭代
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实现无服务器转型,释放初创公司生产力
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AWS AI服务加快人工智能需求落地
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优质服务,AWS支持团队及时响应客户需求
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使用AWS IoT Core 替代接入层,实现架构迭代
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2017 年,天和荣的产品即视通已经进入了全球各大主要地理区域的市场,随之产生的一个需求就是在各个区域为即视通云服务的客户提供一致的使用体验。
AWS IoT Core 的出现适时解决了天和荣面临的挑战:使用AWS IoT Core替换了天和荣原本的架构接入层后,无论何时何地,AWS IoT Core 都能带来稳定和可靠的底层支持,高效地对智能家庭安防设备进行调度、部署和管理,并为企业提供简洁一致的计费模式。同时,这一服务解放了运维人员,使得少数几个人就可以维护几十万、几百万设备的接入状态,节省了运维投入,使企业有更多精力放在业务创新上。
"AWS IoT Core 按用量收费的模式对我们来说是非常合适的方案,AWS的全球覆盖也避免了从距离较远的节点为客户提供服务的情况,帮助我们节省了成本。"胡游乐说。“AWS IoT Core 还帮助许多技术实力不足的初创企业解决了云平台的技术挑战,让他们的产品能够完成从零到一的跨越,更早推向市场,这也是对整个 IoT 行业的一大贡献。”
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实现无服务器转型,释放初创公司生产力
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2019年,通过与Amazon Alexa对接,天和荣开始启用AWS Lambda,并快速将Severless(无服务器)的理念运用在现有架构中。AWS Lambda为天和荣业务提供了诸多帮助:一方面,新的服务架构让后端服务更细粒度,减少了后端各个部分之间的干扰,保证服务稳定性;另一方面,在运维层面也更加精细化,包括扩缩容、计费等都能精细化到100毫秒的水平,使成本估算更加方便。
因为天和荣的业务遍布全球,在不同区域、不同用户规模的情况下,分摊到每台设备的成本也不同,在原有架构下,很难支撑定价、业务端推广等动作,启用 AWS Lambda后,不仅为天和荣节约了投入,也方便公司为业务制定更准确的成本模型。
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AWS AI服务加快人工智能需求落地
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如今,即视通不断加速产品创新,已经通过Amazon Rekognition 和 Amazon SageMaker 快速搭建了人工智能服务平台,以实现人形侦测和人脸识别功能,打造差异化服务。某次电商促销季,由于公司大部分资源都在准备促销事宜,很难抽出资源来做智能门铃产品的人脸识别功能,为此天和荣出于缩短开发周期、快速上线的目的选择了开箱即用的 Amazon Rekognition,在很短的时间内就为即视通平台增加了人形侦测、人脸识别等能力。使用一段时间后,发现 Amazon Rekognition 的各项指标都相当出色,成本也很友好,就一直沿用下来。
另外,随着业务和市场的发展,天和荣的部分用户还产生了一些定制化的 AI 需求,例如希望智能门铃产品在监控视频画面中不仅能识别快递,还能识别出快递所属公司等等。针对这部分需求,Amazon SageMaker也在很好地帮助天和荣快速开发对应的功能,不仅有效控制为小众用户提供定制功能的成本,也降低了创新业务的试错风险。经过多年发展,综合使用众多 AWS服务,天和荣即视通云平台已形成了一套完善的系统架构。
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优质服务,AWS支持团队及时响应客户需求
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除了帮助天和荣即视通云平台稳步进行升级改造之外,AWS的支持团队也给胡游乐留下了深刻的印象。在遇到一些问题时,AWS的支持团队都展现出极大的热情和专业的态度。早期天和荣在做智能门铃业务时,其团队准备做 WWA(Works With Alexa)认证,由于当时缺少同行业的成熟经验与案例参考,与 AWS 的支持团队沟通后,AWS 的支持团队帮助联络Amazon Alexa团队,在短时间内快速解决问题通过认证。
AWS的支持团队还主动为天和荣提出节省成本的解决方案。在智能门铃项目中,天和荣为用户提供人脸识别增值服务,在接入Amazon Rekognition 后,开始并不能保证营收。AWS支持团队提出的新方案可以降低API调用次数,从而使成本降低到原来的三分之一,大大节省了成本。
获得的收益
在AWS完善的服务和技术团队的帮助下,天和荣即视通云平台获得了显著的竞争力改善。
一方面是开发效率显著提升。业务开发上线时间大幅减少,同样需求的开发时间平均降低 40%,部分业务的开发周期甚至由一周缩短为一天;另一方面是运维成本大幅减少。整个云平台只有 1 人兼职运维,包括开发人员在内只有 2-3 人,人力成本得到了很好的控制,节省了大约50%-60%的运维成本。最后,AWS云服务还保证了即视通云平台每年故障时间低于24小时的设定目标,并且在人力投入几乎没有增长的前提下,很好地支持了天和荣在全球范围内的业务扩张,尤其是欧美四个大区的业务增长,用量从原来的几十万增长到了几百万、几千万。
今天的天和荣已经走上了企业发展的快车道,产品和服务在全球市场都有很好的增长势头。未来,天和荣计划更全面地转向无服务器架构,更多使用 AI 相关服务和工具,使用AWS托管服务替代部分自研工具,将主要精力集中在产品和业务方面,挖掘用户的定制化需求,通过前沿 AI 创新为用户带来更好的使用体验。
天和荣客户视频
天和荣即视通云平台基于AWS的系统架构示意图
关于天和荣
深圳市天和荣科技有限公司 是一家技术创新型企业。公司成立于 2010 年 6 月,业务范围为新型智能家庭产品的研发与销售,拥有一流的软硬件开发团队,提供移动互联网智能硬件产品的全套解决方案。
为什么使用AWS
- 自动化部署运维,降低运维成本
- AI 服务帮助提升市场竞争力
- 确保海量设备数据安全
- 深入业务场景提供专业支持
使用的AWS服务
AWS IoT Core
AWS IoT Core 是一款托管的云服务,让互联设备可以轻松安全地与云应用程序及其他设备交互。
Amazon Kinesis Video Streams
利用 Amazon Kinesis Video Streams,您可以轻松而安全地将视频从互联设备流式传输到 AWS,用于分析、机器学习 (ML)、播放以及其他处理。
Amazon Rekognition
使用经过验证的、高度可扩展且无需机器学习专业知识就可使用的深度学习技术,Amazon Rekognition 可以轻松将图像和视频分析功能添加到您的应用程序中。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。
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