Viasat 如何使用亚马逊云科技 AI 为卫星客户定制算法

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/AES203-How_Viasat_uses_AWS_AI_to_customize_algorithms_for_satellite_customers-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 卫星网络产生大量的实时网络数据。因此，训练和构建模型是复杂的，特别是对于实时数据流。在本论坛中，了解 Viasat 如何使用 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail)、[Amazon EMR](https://aws.amazon.com/cn/emr/?trk=cndc-detail)、AmazonKinesis Data Streams 和 Apache Flink 在云端构建实时模型。 ## 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1100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> ViaSat：通过云端驱动数据科学开启全球互联新时代 Founded in California nearly 40 years ago, ViaSat一直致力于突破卫星通信技术的界限，为全球未连接的社区提供网络连接。如今，该公司拥有19颗在地球同步轨道上运行的高容量卫星，另外还有11颗正在积极建造中的下一代卫星。这些庞大的卫星群为全球商业航空公司、企业、政府和消费者提供宽带互联网和一系列连接解决方案。 从为飞行中的乘客提供高速WiFi到将高速互联网引入墨西哥的乡村小镇，Viasat的使命是通过卫星网络的独特能力来消除数字鸿沟。正如Viasat的首席数据和开发官Sue Singh所说，公司采用垂直整合模式，从设计和制造卫星到管理卫星群和运营大量的地面基础设施。她强调说：“我们试图优化这些层级的每一个。”这体现了Viasat对其混合太空和地面系统的最大带宽、效率和性能的全面关注。 凭借创新和改进的文化，Viasat一直是较早利用云计算技术改造其网络运营的公司。如今，该公司在亚马逊云科技（Amazon Web Services）上运行大部分工作负载，使用包括EC2、RDS、S3、SageMaker等在内的各种服务。Singh透露：“我们最近的使用亚马逊云科技的数量超过了150个。”这表明了Viasat在云计算方面的广泛采用，以及其对利用云弹性和新管理服务来自动化过程和降低成本的承诺。 在卫星网络快速发展的过程中，Viasat已经将数据科学视为解锁其基础设施和信息资产价值的关键能力。公司拥有超过125名分布在各业务部门的数据科学家，积极开发[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型以优化其技术栈的每一个层次。从监控航天器的健康状况到预测网络流量模式，Viasat利用数据科学的预测能力来提高可靠性、性能和用户体验。 辛格详细介绍了各种应用案例，如卫星网络自动化、自动根本原因分析、网络安全和客户体验优化等。例如，Viasat正借助亚马逊云计算服务（Amazon Web Services）的SageMaker等服务来监测其卫星舰队运营中的异常情况。通过对在轨卫星的遥测数据进行分析，模型能够识别潜在问题并采取补救措施，从而实现对空间资产更智能、更自动化的管理。 在地面层面，Viasat在亚马逊云科技上开发了[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)方法管道，每天处理数千兆的网络流量数据并进行容量预测。这些模型提供了关于Viasat在全球范围内的使用情况趋势的关键可见性，从而允许进行动态容量规划以提高客户服务质量。辛格强调说：“这些应用的广泛性突显了数据科学如何已成为Viasat运营和竞争优势的重要组成部分。” 为了将[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)能力推广至整个企业，Viasat与亚马逊云科技的解决方案架构师、培训专家和专业服务顾问展开合作，共同在SageMaker上构建一个新的ML平台。这个由亚马逊云科技和Viasat组成的“老虎团队”在整个模型开发周期中提供了标准化的、自动化的和可扩展的技术构建块、工作流和流程方面的宝贵指导。 正如辛格所述，该团队设计了一个[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)式的亚马逊云科技环境，横跨多个亚马逊云科技账户，并利用EventBridge来协调ML工作流的各个阶段。Viasat还构建了自定义内核，以便将SageMaker与其现有的数据源和笔记本集成。他们建立了一个从基于笔记本的原型制作到开发和测试环境，最终到生产部署的结构化的过程。 亚马逊云科技为Viasat提供了一系列关于MLOps和SMOps模式的培训课程，使Viasat的工程师们能够利用这些新知识在新平台上实施强大的模型操作。据辛格尔表示，这种知识转移至关重要，因为Viasat的工程团队在过去并没有可扩展的ML平台的相关经验。 Viasat在[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)领域的工业化努力很快便取得了显著成果。例如，公司将其中一个最大、最复杂的预测模型成功部署到了SageMaker平台上。得益于SageMaker的自动扩展功能，该模型的训练时间从之前的20多个小时缩短至仅需几分钟。此外，重新设计的工作流程使得模型更新的频率提高了30多倍。 在全球范围内，亚马逊云科技通过与Viasat的紧密合作，帮助后者将云成本降低40%。这主要归功于优化了对Lambda和SageMaker等新管理服务的使用。更为重要的是，新平台所带来的标准化和自动化能力使得Viasat能够扩大规模并加速创新。正如辛格尔所言，Viasat如今已经具备了“将模型快速投入生产的DNA”，这种方式既可靠又可复制。 展望未来，Viasat将继续在实时数据科学领域进行探索。辛格尔指出，他们需要将平台和批量推理模式转换为实时模式，从而创造出一个名为“实时ML”的未来概念。通过在边缘智能地分析数据并作出响应，Viasat致力于创建一个自我修复的网络，以最大化正常运行时间和客户体验。为了实现这一目标，Viasat正不断扩大与亚马逊云科技的合作，以便在太空和地面站实现更多的边缘计算功能。辛格尔透露，下一代Viasat卫星将产生大量的数据，带宽容量将达到每秒1太比特。预计在未来几年内，全球将传输52亿字节的卫星数据——这是人类有史以来所说的话量的10倍以上。 通过运用亚马逊云科技的服务，例如Outposts和Local Zones，将计算和存储扩展到边缘区域，Viasat正致力于以前所未有的方式从实时数据中创造价值。结合先进的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)技术，这家公司预见了一个未来，其中的卫星和网络能够自主运行并无缝适应各种环境。 辛格尔表示：“与亚马逊云科技的合作伙伴关系让Viasat拥有了实现核心竞争优势所需的技能、技术和流程。在历经近40年卫星创新的挑战后，Viasat与亚马逊云科技的合作标志着一个由云驱动、数据科学主导的新篇章。双方对于改造卫星通信网络的共同承诺将使Viasat有能力在未来几十年内连接全球尚未连通的社区。” **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 领导者在其在亚马逊云科技re:Invent的演讲中概述了议程。  领导者探讨了如何通过AI/ML来捕获、处理和分析大量的太空数据，从而释放有益于社会的创新力量。  亚马逊云科技致力于助力太空行业客户实现更快的创新，为其提供针对太空行业的定制化解决方案，克服诸如延迟、带宽限制以及可扩展基础设施不足等挑战。  作为亚马逊云科技的客户支持团队（CSM），我们的使命是为客户提供一致且统一的支持体验，因为这不仅仅涉及到技术问题，还包括解决商业难题。  与亚马逊云科技建立的关键合作关系使我们能够共同打造一个基于SageMaker的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)平台。  CEO还介绍了其公司的全球卫星网络，这一网络能够在全球范围内提供数十亿次的连接。  在领导者的振奋人心的演讲结束并与亚马逊云科技互动之后，他慷慨地向观众表示感谢。  ## 总结 视频探讨了全球电信巨头Viasat如何借助亚马逊云计算服务打造可扩展的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)运营平台。Viasat拥有庞大的全球卫星网络，产生海量遥测数据。然而，他们在将模型投入实际应用方面遇到了困境。为了解决这个问题，Viasat寻求与亚马逊云科技展开合作。在短短14周的时间里，他们成功设计出一个基于[无服务器](https://aws.amazon.com/cn/serverless/?trk=cndc-detail)模式的SageMaker平台，并内置了定制内核以适应Viasat特有的环境。该平台采用多账户结构将开发、测试和生产隔离开，从而实现了平稳的模型推广。此外，他们还利用EventBridge协调工作流程，解决了之前的工作交接瓶颈问题。 为了验证新平台的有效性，Viasat对一个有故障的过时模型进行了重新设计。通过使用Lambda进行重构，他们将训练时间从20多个小时缩短至仅几分钟。这种新环境还使得持续的模型更新变得更加容易，从每年两次增加到了超过30次。得益于标准化和自动化环境的推动，四个人工智能平台工程师如今就能支持超过125名数据科学家。 这些变革使Viasat能够在降低运营成本的同时扩大[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)的规模和加快价值的实现速度。未来的计划包括在他们动态混合网络中实施实时[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)功能，以实现自动化的根本原因分析和修复。同时，Viasat也将进一步拓展生成性人工智能的应用，提高开发人员的工作效率。 ## 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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