亚马逊云科技与大宇无限共寻出海“破圈”法则

得益于科技创新以及快速迭代的能力，中国企业全球化的核心竞争力仍在不断增强，并在出海征途上取得了更多的突破，而随着全球消费者需求的进一步变化和心态的开放，中国品牌将有机会破圈，跻身全球主流市场。

大宇无限是一家全球互联网科技公司，致力于用科技让世界每个角落充满期待。用前沿科技助力内容生产力和效率的提升，丰富全球用户的生活娱乐体验。旗下产品矩阵覆盖音视频移动应用、工具类APP、AIGC产品等，包括拉美、中东和北非国民级音乐播放器Lark Player、图片智能管理应用Bubble Cleaner、沉浸式AI魔术图片应用PICA.AI，累计服务用户超过10亿，活跃用户超过2亿。

随着C端移动APP产品不断积累海量的客户，如何变现成为大宇无限彼时的重要课题。基于2亿月活的用户基础，大宇无限打造了一个新的B端广告平台——BRIDGE MILE，用于满足全球用户对内容发现、探索、消费和创作的需求，覆盖全球100多个国家和地区。

大宇无限广告平台负责人邓康透露，BRIDGE MILE移动广告平台主要四个特点：第一，月活庞大，可以轻松触达10亿新型市场用户，有丰富的媒体矩阵，让品牌获取曝光，快速抢占用户心智，实现业务的增长；第二，自建了数据管理平台（Data Management Platform），在此基础上，建立丰富的用户标签，准确地帮广告主定向感兴趣的用户，依靠AI算法驱动，精准触达高净值的人群；第三，可以量身打造定制化的解决方案，提供一站式服务，提升用户的转化率，实现移动营销收益最大化；第四，对接行业权威的数据监测机构、归因平台，安全、准确，数据可控，帮助广告主实现业务优化，提升投入产出比。

事实上，面对庞大的C端用户市场，大宇无限同样面临着严峻的市场挑战。

首先，作为移动互联网产品，面对在线请求、在线服务波动性比较大，而且在增长的过程中会面对非常多的突发增长，这对大宇无限的基础设施提出了高要求。

“大宇无限C端业务快速增长过程中与亚马逊云科技合作，比较看重的是稳定的基础设施能力。”大宇无限技术副总裁李睿在接受笔者的采访时表示，其实在最早期的时候，大宇无限就已经开始使用非常多亚马逊云科技的托管服务，比如Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon Athena以及Amazon EMR服务，很好地帮助大宇无限克服了一些高吞吐状况下的挑战，同时大宇无限也在稳健的基础设施上面做出了持续的迭代。

其次，如何提高资源的利用率、通过基础IaaS服务化实现极致降本增效。据了解，2017年底到2018年，大宇无限就利用亚马逊云科技的Amazon EKS和 Amazon ECS两个服务实现了整体的容器化，在这个过程中。大宇无限把原来大量的单体服务模式转变成了更轻量化，更细粒度的排布方式。

而容器化给大宇无限带来的一个好处就是，系统架构能够很好地支持研发迭代的速度。

“当时每周有两个发布日，只能发布两次，在调整完之后我们每周能够支持上百次的发布，这样一来整体的迭代速度提升了50倍。”李睿表示，解耦的服务模式大幅降低了故障影响的范围，在整体结果上明显缩短了70%的故障时间。而且，容器化的改造为大宇无限后续Spot化带来了基础。

在李睿看来，Spot实例是比较具备特色的，也是最先由亚马逊云科技把它做成行业里比较标准的商业模式中的典范售卖模式。2018年大宇无限通过研究，决定将容器集群做到Spot化是非常好的降低成本的方式。

不过容器集群使用Spot实例要克服两个问题：一方面，被系统随时中断回收。最初服务设计有大量的有状态服务，是不允许中断的。所以大宇无限的第一步是对这些服务进行改造，让有状态的服务尽可能无状态化，能够容忍中断，在一定时间内，在一定的中断计算实例范围之内不会引发系统故障；另一方面，需要比较好的伸缩管理策略。亚马逊云科技生态有很多帮助云用户实现这些功能的供应商。大宇无限通过与Spot Instance（后改名Spot IO）的合作，实现了容器平台几乎全部由Spot实例支撑。

最后，如何充分利用云平台的大数据、AI能力，让海量数据为大宇无限C端、B端的出海业务高效赋能。

“面临海量的C端用户和海用户数据，我们最初也是基于快存储结构处理这些数据，但是我们发现没有充分的利用好云服务带来的弹性和灵活性。”李睿透露，通过与亚马逊云科技的共同研究和讨论，以Amazon S3为基座的智能湖仓数据生态为B端业务赋能，用Amazon S3以及端到端生态支持，实现海量数据收集、实时数据清洗和无限湖仓存储；基于机器学习Amazon SageMaker构建的广告平台，帮助大宇无限有效提升CTR（点击通过率），在插屏广告提升了8%，同时整体的eCPM (每一千次展示可以获得的广告收入)提升了10%。亚马逊云科技 AI 能力助力大宇无限广告增收，实现了20%的营收增长。

谈到未来与亚马逊云科技合作的重点向时，李睿给出了三个方向：首先，通过使用Amazon Clean Rooms实现BRIDGE MILE广告平台数据的聚合和合规化的问题；其次，在AIGC领域大语言模型与亚马逊云科技探索更多可能性；最后，加强新一代基础设施的合作，就新一代实例的应用探讨更多合作方向。