其他行业 · AI应用
利用AWS扩展AI驱动洞察
Humanising Autonomy面临高效处理大量视频数据同时确保隐私合规的挑战。为此，他们将基础设施迁移到AWS，利用Amazon EC2和AWS Lambda等工具提升软件性能并简化数据处理。视频处理时间从一天缩短至30分钟（约100个视频），并通过在线门户改善了软件分发。最终实现了可扩展的基础设施，支持业务增长，并通过更快、更有效的洞察交付提升了客户体验。
视频批处理时间
约30分钟
来源披露
01
业务背景
Humanising Autonomy面临高效处理大量视频数据同时确保隐私合规的挑战。为此，他们将基础设施迁移到AWS，利用Amazon EC2和AWS Lambda等工具提升软件性能并简化数据处理。视频处理时间从一天缩短至30分钟（约100个视频），并通过在线门户改善了软件分发。最终实现了可扩展的基础设施，支持业务增长，并通过更快、更有效的洞察交付提升了客户体验。
02
遇到的问题
Humanising Autonomy面临业务增长带来的挑战：原有基础设施无法高效处理大量视频数据（一天处理约100个视频需工程师全程监督），同时需要确保严格的数据隐私合规，并为客户提供更专业、流畅的软件分发体验。
03
AI 解决方案
在AWS上扩展架构，构建无服务器在线平台。利用Amazon EC2、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon API Gateway、AWS Batch、Amazon EventBridge等服务，实现视频批量自动化处理；通过API Gateway为客户提供软件、SDK和API密钥的在线分发门户；使用AWS KMS和CloudHSM加密服务对数据进行保护和匿名化；借助CloudWatch、X-Ray和Control Tower监控内部访问，确保符合伦理AI和隐私标准，支撑业务弹性扩展。
04
实施结果
视频批处理时间：约30分钟（缩短90%以上）
05
风险与边界
未披露
“Using AWS, it takes just 30 minutes and all it needs is a few minutes to set up. The engineer is then free to work on other tasks.”
Raunaq Bose · Co-Founder and Chief Executive Officer
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。