竞争日趋激烈的云市场，亚马逊云科技如何诠释“客户至尚”

原创
作者：赵立京 2022-01-04 12:25:33

云计算

【51CTO.com原创稿件】在企业IT服务领域，要让用户“满意”，不仅要产品拥有创新技术和卓越品质，更要求能够洞察用户的深层需求，以新技术+产业融合，持续为客户创造价值。岁末年初，少不了各种盘点和评选，一项专门针对IT用户满意度调查的评选活动日前也落下帷幕。

作为国家工业和信息化部及国家信息化专家咨询委员会的重要研究支撑机构，自2002年开始，计世资讯每年都会发布”中国IT用户满意度调查结果“，至今已20年。“中国IT用户满意度调查”早已成为国内IT领域极具权威性和影响力的调研评选活动。此次评选涉及软件类、硬件类、云服务类、信息技术应用创新类等。其中在云服务类，亚马逊云科技获得了六项“用户满意度第一”的亮眼成绩。

硬核实力助力企业出海

随着人口红利的消退，国内移动互联网增速明显放缓，在本土市场竞争激烈的情况下，海外市场成为新的流量入口。同时，突如其来的疫情让不少企业措手不及，陷入停摆危机。企业正在寻找新的市场复产、转型，在这样的背景下，一部分企业开始试水“出海”，希望“出海”可以帮助企业绝地突围。

在出海的进程中，日趋成熟的云计算技术为企业提供了一种加速产品和服务升级迭代的路径。面对企业的弹性需求，私有云高额的固定成本成为了阻碍业务扩张的一大绊脚石，因此对于大部分出海企业来说，公有云更适合在海外市场开疆辟土。由于出海企业所处的行业不同，业务要求不同，加上出海的国家和地区在法律法规方面也存在很大差异，因此公有云厂商需要具备更高的灵活性和更加快速的反应能力。总体而言，企业用户在借助公有云出海时会重点关注以下几个方面：节点覆盖的广度、跨国网络的稳定性和流畅性、合规性和数据安全、是否能提供与国内同一标准的服务等。

亚马逊云科技自从2006年起，就开始以云服务的方式向企业提供出海云计算解决方案服务。今天，亚马逊云科技在全球26个地理区域有84个可用区，另有5个本地扩展区，13个Wavelength区域，97个Direct Connect站点，220多个边缘节点，服务全球245个国家和地区。全球范围内丰富的云计算服务经验，是企业出海服务的很好选择；亚马逊云科技目前提供超过 200 项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习等方方面面；安全与合规是亚马逊云科技的首要任务，也是创新的根本保障。亚马逊云科技的技术架构保证了它可以为客户提供灵活、安全的出海云计算服务，甚至可以满足全球银行和其他高度监管组织的安全需求。亚马逊云科技使用相同的安全硬件和软件来构建和运营每一个区域，其服务及背后的供应链都经过了相关审查，可以满足任何高敏感度工作负载的需求。依托这种能力，亚马逊云科技已为全球数百个国家和地区的企业提供了安全合规的出海云计算解决方案。
由此可见，亚马逊云科技可以担当中国企业迈向全球化的技术桥梁和保障。

在亚马逊云科技的助力下，TCL在实施“全球领先”战略的开局之年，就交出了一份亮眼的成绩单。在新冠疫情经济衰退，贸易保护主义等诸多因素影响下，作为一家中国的制造业公司，TCL的海外业务反而保持了增长。

TCL实业控股CTO孙力表示，“亚马逊云科技遍布全球的基础设施覆盖，能够更好的满足我们跨区域管理数据，并实现安全合规。同时亚马逊云科技提供了种类丰富、功能强大的云服务，其智能湖仓架构作为新一代完善的数据管理解决方案，有利于我们智能数据湖项目的成功。最重要的是亚马逊云科技的技术团队跟我们一起，高效地帮助我们做出了切实可行的解决方案，成为我们的好帮手，帮助我们一步一步走向成功。”

用“云边”结合的方式构建 AI 视觉检测平台

当今，机器学习已经深度融入到了工业制造的整个过程中。以质量检测为例，在过去，产品的外观质量检测由人工肉眼判断或传统视觉检测完成。传统视觉检测是通过生产线上安装的工业照相机对每件产品进行外观拍摄，将照片与“标准样品”进行比对，由此判断产品是否存在外观缺陷。这种人工检测效率低、传统视觉检测漏检率和误检率高。为了解决这些问题，提升检测效率和精确度，构建一个AI 视觉检测平台，实现质量检测的自动化和智能化成为了必须。

作为全球能源管理和自动化领域数字化转型的专家，施耐德电气利用亚马逊云科技广泛而深入的云服务，包括机器学习、数据库和计算服务，在云端实现了数据存储和标注及模型训练，并把云端模型下发到产线边缘侧，执行边缘推理。该解决方案率先在施耐德电气武汉工厂上线，显著提高了生产线的检测效率，将误检率降低 0.5% 以内，并实现了零漏检率。

具体来说，亚马逊云科技机器学习服务 Amazon SageMaker 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模型。借助 Amazon SageMaker，施耐德电气能够成功且准确地构建适应实际制造场景的机器学习模型，通过将生产线的产品图像与合格产品的标准样品进行对照，通过自动化的工业视觉检测来识别产品中的复杂缺陷；亚马逊云科技的 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）服务可帮助客户在云中设置、操作和扩展关系型数据库。该解决方案使用工业相机捕捉生产线上的产品图像，将每个产品的正样本图像索引存储在 Amazon RDS 中，以便 Amazon SageMaker 引擎进行调用来实现推理计算；Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）是一种高度安全、可靠且可扩展的容器运行方式。施耐德电气使用 Amazon ECS 轻松部署、管理和扩展容器化应用程序，实现机器学习模型在生产线边缘设备的容器中的轻松部署和管理。

施耐德电气中国区供应链绩效及数字化副总裁顾俊表示：”亚马逊云科技正在帮助我们加快数字化转型之旅。AI工业视觉检测平台展示了如何通过使用机器学习等先进的云服务进行创新，大幅提升工厂效率。我们期待未来向全球更多制造企业分享智能工业视觉质量检测解决方案。”

结语

亚马逊云科技在本届中国IT用户满意度调查中是所有参评企业中获选最多的企业，这充分体现了亚马逊云科技在云计算、大数据、人工智能等领域技术、产品、平台和服务的显著成效，是“客户至尚”、从客户需求出发的理念的体现。未来，亚马逊云科技将继续以客户为中心，赋能客户持续创新。

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