通过使用 AWS，Visii 可在基础设施上运行机器学习（ML）工作负载，其成本效益是之前云环境的 3.5 倍。公司的视觉搜索技术提供了关键字搜索的替代方案，同时拓宽客户网站的搜索功能。Visii 使用 Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）一次管理数千条用户的消息以减少停机时间，从而提高其敏捷性。
Visii 最初是一个利用部分时间完成的项目，该项目研究和开发其正在申请专利的产品和技术平台的核心要素。2016 年底，这家初创公司准备凭借其视觉搜索技术上市。Visii 最初的基础设施在托管云中运行，但公司在内部构建了“消息收发服务”，因为其提供商无法支持如此复杂的环境。
该系统控制用户的图像搜索请求，同时调节新搜索传入的速度，以避免处理机器学习算法的服务器不堪重负。但是，考虑到业务增长，Visii 不确定该系统还能额外处理多少流量。Visii 首席技术官 George Whitelaw 表示：“我们当时的提供商体验已经过时且令人苦不堪言。”
“我们只能预留实例并提前购买计算时间，灵活性极低。这迫使我们为不确定几周后仍使用的服务预先投入大量资源。” Visii 迫切需要敏捷、灵活、具有成本效益且对初创公司友好的云环境。
一位理解 Visii 所经历挫折的朋友向 Whitelaw 建议接触 Amazon Web Services（AWS）。经过审查 AWS 解决方案，团队很快了解到 Visii 的消息收发服务如何在 AWS Cloud 中更高效地运行。Visii 现在使用 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）来提供安全的计算容量并运行其面向公众的 API。公司还利用 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）进行大规模对象存储。
由于 Visii 的主要优先事项是灵活的基础设施，AWS 建议使用 Amazon Simple Queue Service（Amazon SQS）取代其部分消息收发服务。Whitelaw 表示：“这对我们来说至关重要。”“通过使用 Amazon SQS，我们可以在机器学习算法分析图像时保持可持续的生产速度。相比于我们以前的设置，该工具不仅更加简单，而且价格低廉。” 在使用 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）存档图像之前，Amazon SQS 可以轻松缓冲数千张本来会阻塞生产线的新图像。
Visii 还依靠弹性负载平衡在其 Amazon EC2 实例之间有效地分配传入流量，并且依靠 AWS Auto Scaling 监控其应用程序，从而帮助确保系统平稳运行。这意味着 Visii 在计划服务新客户时不再需要担心扩展。最后，Visii 使用 Amazon Route 53 路由用户请求。
迁移到 AWS Cloud 之后，Visii 发现其基础设施的运行成本效益提升了 3.5 倍，部分原因是将三台 Rackspace 服务器整合到 Amazon SQS 中。Visii 还使用 Amazon EC2 竞价型实例市场来保持较低的计算成本。“自从使用 Amazon EC2 竞价型实例以来，我们已经节省 45% 的每月计算成本，对此我们非常满意，”Whitelaw 书哟到，“事实上，我们在短短七周内就达成此成本节省。”
但是，Visii 的主要目标是成为一家更敏捷的企业。Whitelaw 说道：“将 AWS 上所需的部署流程与 Rackspace 所需的部署流程进行比较之后，我们发现公司的敏捷性提高了五倍。”“这意味着我们现在有空闲时间来培养创造力，并专注于我们的核心业务。
首席技术官还认为，组织现在更加精简。Whitelaw 表示：“对于员工来说，DevOps 曾经是一项复杂的任务，但现在由我们的开发团队共同完成。”“我们已经消除单一故障点。“
Visii 通过加入 AWS 初创公司扶持计划及享受其提供的一系列优势（包括自己的专属客户经理）实现转型。Whitelaw 说道：“AWS 的客户经理对我们的成功至关重要。”“我们得到的大量支持经常让我们感到惊讶。AWS 真诚地相信我们，抓住一切机会支持我们。每当朋友向我提出初创公司的想法时，我都会指引他们使用 AWS。”
实际上，Visii 通过其客户经理提出申请并被 AWS Activate 初创公司计划纳入其中。该计划为 Visii 提供抵扣金、培训和支持，以帮助这家初创公司在 AWS Cloud 中构建基础设施。Visii 被选为 AWS 伦敦峰会的七家最具创新性的初创公司之一，这也有助于其获得额外资金资助。Whitelaw 表示：“AWS Activate 计划为我们提供了以最低风险进行实验的环境。如果使用其他云提供商，我们就不会拥有这样的机会。”
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