利用实时数据加快创新

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/ANT201-Accelerate_innovation_with_real_time_data-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 组织必须实时运营，才能提高效率、满足客户需求并推动创新。本次讲座将重点解读实施无处不在的实时数据战略以获得竞争优势的紧迫性。一同探索现代流式数据架构和应用程序如何使组织能够实时提取有价值的见解，从而实现基于 AI 和 ML 驱动的预测分析。了解亚马逊云科技流数据服务的最新发布，深入了解在真实世界的应用场景，并探索如何使用它们来解决各种用例，以便做出快速、实时的决策，从而优化成本、提高客户参与度并推动增长。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 亚马逊云科技流媒体和消息服务部门的副总裁Mindy Ferguson在视频中首次亮相。她的团队负责监控关键的实时数据服务，如[Amazon Simple Queue Service](https://aws.amazon.com/cn/sqs/?trk=cndc-detail) (SQS)、[Amazon MQ](https://aws.amazon.com/cn/amazon-mq/?trk=cndc-detail)、[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/cn/kinesis/?trk=cndc-detail) Data Streams和[Amazon Managed Streaming for Apache Kafka](https://aws.amazon.com/cn/msk/?trk=cndc-detail)。这些服务在微服务之间移动数据以及打破传统数据孤岛加速组织间信息流动方面发挥着至关重要的作用。 回顾过去，Ferguson想起了十年前的一次会议，那次会议与现在的re:Invent相似。当时，该公司宣布了革命性的全托管服务[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/cn/kinesis/?trk=cndc-detail)。实时数据功能激发了人们对未来可能的兴奋和灵感。然而，仅仅过了十年，Ferguson对我们已经取得的进步感到惊讶——实时数据不再仅仅是潜在的可能性，而是推动各行业创新的强大现实。 Ferguson指出，今天的数据量比十年前增长了数十倍。这种数据爆炸既带来了历史性的机遇，也带来了巨大的挑战。一方面，数据驱动的见解可以改进并加速决策制定以及优化运营。然而，管理和从如此庞大的数据量中获取价值可能会让组织不堪重负。 为了解决这个挑战，Ferguson建议使用实时数据处理。通过在数据创建时立即采取行动，而不是等待数小时、数天或数周，公司可以在数据失去相关性之前充分利用其全部价值。例如，实时数据可以帮助企业检测欺诈活动和可疑行为。这使他们能够向客户发出威胁警报，甚至在我们注意到的时候阻止欺诈交易。 为了展示实时数据功能的作用，Ferguson重点介绍了两个客户案例。 在英国电信公司的案例中，一家全球领先的电信企业正在其英国宽带网络上推出一款全新的高清语音通话产品。为了确保提供稳定且高质量的用户体验，该公司需要实时监控其庞大的网络状况，以便及时发现并解决问题。通过将来自智能中心设备的网络指标数据与网络拓扑数据相结合，并加入地理数据进行分析，英国电信公司为客户支持团队提供了实时的诊断功能。这使得系统的响应时间缩短了80%，从之前的批处理系统的15分钟降低至仅3分钟的延迟，这对提供高效、快速的客户支持至关重要。 在Orange Theory Fitness的案例中，这家全球知名的健身连锁企业希望通过技术和数据分析来激励其会员不断提高健身水平。每个工作室每小时会收集并传输54000个数据点，让会员实时了解自己的运动表现和成果，例如溅点和燃烧值。通过对这些实时数据进行分析，Orange Theory可以展示会员是否在提高表现并实现健身目标，从而打造出一个基于实时反馈和数据驱动的健身体验。 弗格森详细介绍了公司如何利用实时数据和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)及AI技术来推动创新应用。她给出了两个例子：一个是Poshmark，这是一个拥有超过8000万用户的社交电子商务平台。Poshmark希望通过个性化的推荐和欺诈检测来提高收入。通过利用Flink对实时数据进行丰富并将其输入到个性化和欺诈检测模型中，Poshmark成功地将账户接管预防率从45%提高至80%，并提高了搜索点击率的8%，从而提升了转化率和收入。 其次，Ferguson详细介绍了国家冰球联盟与亚马逊云科技的合作伙伴关系，通过场内传感器和摄像头实时追踪冰球和球员位置。这些实时数据通过Kinesis和Flink流传输，用于驱动一个名为Face Off Probability的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型，为球迷提供实时的预测分析，例如哪个球员可能赢得比赛的开球。 在拓展这些应用的过程中，Ferguson注意到有些组织甚至利用实时数据来支持先进的生成性AI应用，如Adobe的Firefly。接着，她邀请了Adobe的主要科学家Harsh Perk，分享他们是如何利用实时数据来推动创新的。 Perk从Adobe如何管理其产品和服务中的数据生命周期开始谈起，重点讲解了规模、延迟、可靠性和经济性等方面。他展示了一个从基础数据模型到AI/ML应用的使用案例金字塔。 接下来，Perk概述了Adobe为了支持超过10亿设备而构建的实时流媒体架构。这个架构使用了诸如Kinesis、Lambda、Flink、S3和EMR Serverless等服务，每天处理100TB的数据，延迟低于10ms。他还解释了Adobe如何与亚马逊云科技紧密合作8年，共同发展了关键服务，如Kinesis、Lambda、Flink、EMR和ECS。 随后，来自亚马逊云科技的Arvind Thiagarajan加入到了Ferguson和Perk的演讲中。他总结了亚马逊云科技在流媒体服务方面的创新，包括三个方面：规模和成本效率、易用性和集成。 Thiagarajan详细阐述了Amazon MSK、[Amazon Kinesis](https://aws.amazon.com/cn/kinesis/?trk=cndc-detail) Data Streams和Amazon Managed Streaming for Apache Flink的最新创新，以提高规模、成本效率、易用性和集成。 在过去的一年里，Kinesis数据流采用了新的按需模式，将吞吐量提高了10倍，以满足高负载工作负载的需求。 对于Flink，它支持将实时数据与Amazon Monitor进行集成，从而简化了物联网应用程序的构建过程。 最后，Ferguson强调，亚马逊云科技能够满足客户在实时数据处理过程中的各种需求，并与合作伙伴共同为客户今天的需求和未来的需求量身定制解决方案。她呼吁与会者提供反馈意见，参加re:Invent的相关会议，并继续参与到实时数据的讨论中。 总的来说，这个富有洞察力的视频展示了数据的指数级增长以及实时数据流如何帮助组织创造价值，加快洞察和创新的速度。演讲者强调了像Kinesis、MSK和Flink这样的服务作为实时数据的核心驱动力，它们涵盖了从客户个性化到欺诈检测再到前沿[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)应用的各个方面。通过客户案例和技术细节，他们展示了亚马逊云科技是如何快速创新，使得实时数据变得更加易于获取、经济高效且具有更高的可扩展性。视频清晰地传达了一个信息：实时数据不再是一个遥不可及的理想，而是当今各个行业变革的关键驱动力。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 亚马逊云科技的领导者庆祝Kinesis上线10周年，回顾实时数据如何助力向实时数据驱动的世界转型。  凭借实时数据，企业得以实时监测欺诈活动和可疑行为，从而保护客户。  亚马逊云科技的流数据技术提升了数据处理和存储的效率，大大降低了成本。  英国电信通过运用Flink技术将设备和网络数据流相结合，实现了80%的延迟减少，并实时排查网络热点。  橙理论健身利用亚马逊云科技的技术提供了数据驱动的见解，激发会员提高他们的健身水平。  国家冰球联盟借助亚马逊云科技的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型开发了Face Off Probability统计数据，为冰球迷在比赛前提供洞察。  领导者鼓励与会者通过活动应用提供反馈，以帮助改进未来的会议。  ## 总结 视频探讨了实时数据流如何助力企业从其数据中挖掘价值。Mindy Ferguson表示，由于数据会迅速失效，因此在产生时实时捕捉至关重要。她给出了一个例子，即在欺诈交易被发现前进行预测。接着，亚马逊云科技的流服务，如Kinesis和MSK，展示了在成本、规模、易用性和集成方面的创新优势。它们强调了一些新实例类型能提升性能并降低成本的优点，以及跨账户之间更易共享数据的便利。随后，来自Adobe的Harsh Perk分享了他们如何通过使用Kinesis、Lambda和EMR等云服务来处理低延迟大量数据，实现个性化和人工智能。他强调了数据模型和分类学的重要性。总的来说，实时数据流使得更快地获得洞察力和做出决策成为可能，同时支持人工智能和[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的发展，并降低了企业的运营成本。亚马逊云科技提供了全面管理的、高度可扩展的流服务，具备丰富的集成和创新性的性能与易用性。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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