亚马逊云科技（aws）宣布智能家居视音频解决方案( 二 ) 智东西3月3日报道

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为了改善国际链路的稳定性，从2020年开始，觅睿科技就将原有基础设施和云服务向亚马逊云科技迁移，美国、英国、法国等多个亚马逊云科技地理区域的云上架设P2P（点对点）转发服务器，使其终端设备的P2P传输延时在600毫秒以内，连接成功率大于99% 。
祝友志说，迁移完成后，他们发现第一次图像预览速度在1秒以内，能够保证设备连接的稳定性。

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▲觅睿科技云业务总监祝友志
基于亚马逊云科技AmazonSageMaker和AmazonSageMakerDataLabeling ，觅睿科技简化了机器学习流程，实现了针对不同硬件和使用场景的AI智能分析算法快速训练和迭代。

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此外，针对觅睿科技的智能系统，亚马逊云科技为其提供了无服务器事件驱动型计算服务AmazonLambda和云资源及应用程序监控服务AmazonCloudWatch 。用户的智能家居系统能够进行系统健康检查、故障自愈和分类定向警告，实现全方位系统监控。
三、构建云原生存储架构，数据稳定性提升至99.99%
数据合规、安全问题是中国企业出海急需解决的难题。
王晓野说：“早期中国企业出海的优势在于低成本的人工和高质量的产品，对于数据合规问题考虑靠后，但现在，更多用户会首先关注数据合规问题，其次才会考虑产品的性能等。”

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▲亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野
觅睿科技将各种音视频等数据加密后存放在AmazonS3上，祝友志说：“从上线以来，智能家居设备的数据无任何丢失。”
在保证数据稳定性上，亚马逊云科技的云服务器AmazonElasticComputeCloud（AmazonEC2）具有弹性扩展、安全、高可用性的特点，并且提供经过多种优化、适用于机器学习实例类型和计算密集型深度学习的GPU ，能够快速处理数据并优化模型，加快觅睿科技推出智能家居解决方案的速度。
亚马逊云科技还为出海企业构建了云原生存储架构AmazonDocumentDB ，为了适应市场需求，觅睿科技将云服务和数据从自建MingoDB迁移至AmazonDocumentDB后，数据稳定性从95%提升至99.99% ，降低运维成本的同时可扩展性也进一步提升。

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四、5G技术发展，创新云边协同场景
在图像识别领域，亚马逊云科技的AI服务AmazonRekognition能够为觅睿科技提供对象与场景检测、不安全的图像检测等功能。

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现在，智能家居产品的形态、提供服务的场景越来越多样化，使得智能家居行业的发展更加多元化。
当智东西问到智能家居行业的未来发展趋势时，王晓野说：“AI能力是智能家居发展的核心诉求，再加上海量数据存储能力，更加合法合规的数据要求等都是行业的发展趋势。”
王晓野补充道，随着5G技术的发展和普及，结合云端、边缘侧和低功耗技术突破，这也会为智能家居行业发展带来不一样的云边协同场景。