Aufbau eines Ökosystems aus KI-gestützten Lösungen, um traditionellen Unternehmen den Übergang zu digitalen Kanälen zu erleichtern

ADVANCE nutzte eine Vielzahl von Cloud-nativen Datenspeicher- und Verwaltungstechnologien auf Alibaba Cloud, um seine Data Warehouse- und Datenanalysevorgänge für seinen Algorithmus für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu verwalten. Dies war ein integraler Bestandteil des Hauptgeschäfts des Unternehmens.

Historischer Kontext und aktuelle Hindernisse

Advance Intelligence Group (ADVANCE) ist ein führender Wettbewerber im südostasiatischen (SEA) Sektor, insbesondere in Indonesien. Es handelt sich um ein Technologieunternehmen im asiatisch-pazifischen Raum, das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert. ADVANCE hat ein Ökosystem aus KI-gestützten, kreditbasierten Produkten und Dienstleistungen für die Branchen Bankwesen, Fintech, Einzelhandel und E-Commerce geschaffen, um Unternehmen bei der digitalen Transformation, der Betrugsprävention und der Automatisierung von Prozessen zu unterstützen. Dies geschah mit der Vision, Unternehmen bei diesen Aufgaben zu unterstützen.

Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie haben unsere Lebensweise und unsere täglichen Aktivitäten dramatisch beeinflusst und sich dadurch erheblich verändert.

ADVANCE hat das erhebliche Potenzial künstlicher Intelligenz (KI) erkannt, um den Übergang konventioneller und Offline-Organisationen zu digitalen Plattformen und Online-Kanälen zu erleichtern und so die betriebliche Effizienz, das Wachstum und die Gesamtproduktivität zu steigern.

Andererseits erfordert ein komplexerer KI-Algorithmus eine Erhöhung der verfügbaren Verarbeitungsleistung und der Größe der Datensätze, die analysiert und für maschinelles Lernen verwendet werden. ADVANCE benötigte einen vertrauenswürdigen und kompetenten Partner, um einen riesigen Computercluster und eine Data-Warehousing-Plattform mit einem hohen Maß an Leistung, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz aufzubauen.

Rechencluster im großen Maßstab und Plattform für Data Warehousing

Alibaba Cloud ist im asiatisch-pazifischen Raum und im Rest der Welt nicht nur für seine technischen Innovationen bekannt, sondern genießt insbesondere in den Bereichen Datenspeicher-Middleware, Big Data-Verarbeitung und künstliche Intelligenz großes Ansehen.

ADVANCE stellte seine Kernanwendung mithilfe eines Containerisierungsframeworks namens Kubernetes bereit. Dies geschah in Verbindung mit der Infrastruktur als Service von Alibaba Cloud, die Cluster von Elastic Compute Service (ECS) und Server Load Balancer (SLB) umfasste.

Das Ergebnis war der Aufbau von Systemen, die skalierbarer und kostengünstiger waren. Darüber hinaus nutzte es Alibaba Cloud CDN, einen Anti-DDoS-Dienst und eine Web Application Firewall (WAF), um den Zugriff auf die Anwendungsfront zu beschleunigen, das System vor schädlichen Endbenutzeranforderungen zu schützen und die Wahrscheinlichkeit potenzieller Risiken zu verringern.

ADVANCE nutzte eine Vielzahl von Cloud-nativen Datenspeicher- und -verwaltungstechnologien auf Alibaba Cloud, um seine Data Warehouse- und Datenanalysevorgänge für seinen Algorithmus für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu verwalten. Dies war ein integraler Bestandteil des Hauptgeschäfts des Unternehmens. Beispielsweise nutzte die Gruppe ApsaraDB für Redis für In-Memory-Caching und Hochgeschwindigkeitszugriff; ApsaraDB für MongoDB für flexible und halbstrukturierte Datenspeicherung; DataWorks für Datenaggregation, -verarbeitung und -verwaltung zwischen einer Vielzahl von Datenquellen; und Realtime Compute für Apache Flink für die Echtzeitverarbeitung großer Datenmengen.

Die Rechenkapazität für groß angelegte parallele Rechenmodule wie Deep Learning, Videoverarbeitung und Visualisierung wurde von ADVANCE mithilfe des Alibaba Cloud Elastic GPU Service bereitgestellt. Darüber hinaus nutzte ADVANCE den Log Service und den Object Storage Service (OSS), um große Mengen an Systemprotokollen und Betriebstransaktionen sicher und effektiv zu sammeln, abzurufen und zu analysieren und gleichzeitig die Kosten zu optimieren.

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