易点天下的智能化营销服务思维

云服务正在席卷所有行业的底层基础设施，就像互联网、蒸汽机一样。以此同时，在云计算时代的基座之上，繁衍出了各种新型的行业，并在云计算的“孵化”下快速的发展。

易点天下业务开始于2011年，其业务主要是全球营销和推广，目前覆盖了235个国家，涵盖了全球近70亿以上的设备，帮助广告主带来5亿多的相关用户，包括下载、安装、电商的承担等一系列的转化服务。

“易点天下的目标一直都是通过自身研发的一系列云端的平台、工具和产品，帮助广告主在全球市场完成商业价值。”易点天下创始人兼CTO王一舟在接受笔者的采访时表示，不同的行业，其完成商业目标的口径和方式也会不同——比如，安装和下载主要是针对工具类的应用。另一方面，包括电商领域和游戏领域的产品，这类更多的是基于销售结果进行分成的CPS业务合作。

事实上，易点天下成立之初的业务规划主要是依托于传统互联网，2013年移动互联网兴起，易点天下做出了战略调整，砍掉传统互联网所有业务线，专注于整个移动端的全球广告营销。

“在传统互联网阶段，虽然很多第三世界国家的互联网渗透率非常低，但是基本上每个人都会有一台移动设备，这也是整个移动互联网和传统互联网区别最大的地方。”王一舟认为，当前易点天下面临的挑战主要是来自两个层面：从技术来看，如何真正面向全球市场，针对不同的基础设施结构，甚至是网络和设备质量的情况下，为客户提供一致的服务体验； 从业务的角度来看，如何真正意义上的提升智能营销能力，做到真正的精准投放和分析，为广告主带来商业价值。

试想一下，70亿设备覆盖的背后，意味着每天数据千亿甚至更大体量规模的广告访问，而在这背后产生的海量数据，又该如何去管理、挖掘？客观来讲，业务场景的不同，也会产生各种各样的需求，因此，在这一过程中，易点天下也一直在不断地寻找优化和迭代的解决方案。

易点天下与亚马逊云科技的正式合作于2015年开始，并在2019年成为亚马逊云科技合作伙伴网络(APN)进阶级合作伙伴。

“我们也是一步步伴随着公有云一起成长，不断地优化和迭代。”王一舟透露，过去5年多的时间，易点天下一直在做“云原生+容器化+无服务化”，以此来应对资源弹性伸缩的难题。“业务高峰期，为支持业务的需求可能会开启上千台虚拟机，但是业务流量过后，服务器的利用率可能只有平时的20%，并且会持续产生成本、折旧等问题，如何让资源池有弹性的伸缩，最理想的方案应该是与企业当前的业务需求相吻合。”

在这一过程中，易点天下以“云原生+容器化+无服务化”的技术架构为支撑，应用了Amazon EKS、Amazon Fargate、Amazon Lambda等一系列工具，有效的降低了65%以上的运行和维护成本。

值得一提的是，公有云与传统的IDC在竞价方面有着很大的区别，也是某种程度上亚马逊云科技和其他公有云厂商差异化服务的体现。

比如，业务始终都是要按照企业的峰值来储备机器和服务器的，当峰值之后，有些服务器会闲置，在云端也会有同样的问题。为此，亚马逊云科技提出了竞价模式，客户只需要针对闲置的服务器给出低于平常的租金价格，就可以正常使用。

“亚马逊云科技在这块做得非常深入，不光是利用常规的Amazon ECS的服务器，也包括Amazon SageMaker集中式的云原生AI工作平台，它底层对接的任务训练的集群，天然也会支持去做竞价发出，对于用户来说，甚至不需要工程师做专门的配置，就会直接完成工作。”在王一舟看来，Amazon SageMaker的优势是在于它很完整地整合了过程中的绝大多数工具，形成了一个工具链、工具集，让算法工程师可以在一个地方完成所有过程的操作，而且在这个过程中，很多环节深度集成了亚马逊云科技的现有服务，比如Amazon SageMaker可以调用Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)的数据，包括S3不同存储类型的数据，以及数据库里面的数据等。

在全球化业务布局的背景下，易点天下面对的难题不仅是来自于海量、复杂的数据收集和管理，还包括不同国家和地区之间的政策影响。

“随着业务规模的扩大，对于IT基础设施的要求也会越来越复杂，因为数据量越大，会综合去考虑实施、维护和使用成本，就意味着用户如果保持以前的IDC模式，即使在每天只有十个客户，为了保证价格的一致性，也需要在这个区域维护一个庞大的架构，从存储到运算到负载到网络，都需要去完成。” 王一舟表示，亚马逊云科技在全球各个区域都有数据中心分布，而且是一个账号全部通用，用户完全不需要再去考虑不同市场的问题，整体的资源可以做统一的管理 。

写在最后

谈到易点天下未来的业务规划，王一舟提到了三个方向：首先，从效果广告出发，做到精准投放和分析。而精准的核心在于数据，因此，易点天下希望未来通过区块链和联邦学习(Federal Learning)，以更低的成本实现用户和服务商之间更公平、更信任的，并且能够保证数据安全的方式，来完成数据的共享和数据的学习和运算，帮助广告主更好的达成商业目标。

其次，持续加大关于云原生技术层面的投入，包括云原生、容器、无服务化运算。即使在足够弹性化的今天，大多数的业务场景中，我们可以预测到的日常平均的服务器的占有率可能也不会高于60%，就意味着至少还有40%的空间可以去提升的。

最后，关于创意。当进入视频创意层面，如何利用人工智能对视频创意进行理解、加工、分析，甚至是编辑，是非常核心的课题。除此以外，网络虚拟主播的出现，也预示着新兴需求的出现，通过非实体形象的方式来传递，满足一些个性化需求。

这种形式以传统的视频编辑方法，制作成本非常高，不过随着人工智能普及和应用，会极大地降低成本，提升视频的制作和流转，最后逐步优化。