天和榮利用AWS建設智慧家居雲平臺，支撐全球業務高速增長

深圳市天和榮科技有限公司（以下簡稱“天和榮”）是一家技術創新型企業。公司成立於 2010 年 6 月，業務範圍為新型智慧家庭產品的研發與銷售，擁有一流的軟硬體開發團隊，提供移動網際網路智慧硬體產品的全套解決方案。

天和榮創立的Netvue（即視通）品牌在亞馬遜等銷售平臺已佔有一定份額。公司產品包括移動網際網路時代的攝像機、智慧門鈴、智慧插座、家庭氣象站、空氣質量監測儀、移動報警儀等，並提供所有裝置相互協同工作的即視通雲平臺服務。

面臨的挑戰

智慧家居行業的發展離不開人們對個性化、智慧化家居生活的追求，而產品創新、品質保證則是智慧家居行業發展的基礎。穩定安全的雲端服務是智慧家居產品的核心要素之一。到今天，天和榮的即視通雲平臺已穩定運營多年，為全球使用者提供實時多媒體資料與遠端控制服務。但在過去，天和榮的雲平臺使用的是傳統  IDC  遠端託管模式，運維管理較為複雜，出現底層故障時無法快速自動轉移或恢復；彼時公司正處於初創期，人力資源較為緊張，缺少專職的運維人員，迫切需要一個低運維成本的雲端解決方案。
同時，隨著公司產品開始進入全球各地的市場，即使面向使用者相對較少的地理區域，天和榮也需要設法為其提供品質如一的雲端服務，同時保持可以接受的成本投入。
  另外，天和榮主打的智慧家居安防系列產品對雲服務的可靠性、可用性與安全性方面有非常高的要求。如果智慧安防攝像頭的雲端儲存功能停機超過一定時間，就可能給竊賊造成可乘之機。而且隨著業務不斷增長，天和榮的使用者數從幾十萬增長到了幾百萬，其對底層平臺的安全性和穩定性要求也不斷提高。
綜合來看，天和榮對運維自動化、安全性、可用性、全球化服務、前沿技術與雲端的結合等要素非常重視，希望雲服務商能夠很好地滿足這些需求，幫助公司業務穩定、快速地擴張和發展。

                                       

通過使用 AWS，天和榮業務開發上線時間大幅減少，同樣需求的開發時間平均降低 40%，部分業務的開發週期甚至由一週縮短為一天。” 

胡遊樂

深圳市天和榮科技有限公司 副總經理

為什麼選擇AWS

2012年，天和榮在尋找雲服務商時發現，只有 AWS 能滿足以上提到的多項要求，且AWS  團隊的售前售後支援非常完善，服務穩定性、安全性值得信賴。尤其是 AWS  在全球市場上的覆蓋非常廣泛，可以滿足天和榮向全球使用者提供服務的需求。經過對比，天和榮開始將自身的即視通雲平臺逐漸遷移到 AWS 上。從  2012年至今，天和榮與 AWS 的合作愈加深入，並在這種合作的基礎上對即視通雲平臺進行了幾次主要的升級改造。

早期，天和榮的業務相對簡單，因o-stream此只用到了AWS Elastic Beanstalk 、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）、 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）等。後來隨著公司業務不斷髮展，雲平臺架構也經歷了數次升級，天和榮開始使用更多高階服務和無伺服器套件。目前天和榮雲平臺使用的 AWS 服務包括： AWS Lambda 、Amazon S3、 AWS IoT Core 、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon API Gateway、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)、Amazon RDS、 Amazon DynamoDB 、 Amazon Rekognition 、Amazon Lex、 AWS Auto Scaling 、AWS Elastic Beanstalk、Amazon Route 53 等。

• 使用AWS IoT Core 替代接入層，實現架構迭代

2017 年，天和榮的產品即視通已經進入了全球各大主要地理區域的市場，隨之產生的一個需求就是在各個區域為即視通雲服務的客戶提供一致的使用體驗。

AWS IoT Core 的出現適時解決了天和榮面臨的挑戰：使用AWS IoT Core替換了天和榮原本的架構接入層後，無論何時何地，AWS IoT Core 都能帶來穩定和可靠的底層支援，高效地對智慧家庭安防裝置進行排程、部署和管理，併為企業提供簡潔一致的計費模式。同時，這一服務解放了運維人員，使得少數幾個人就可以維護幾十萬、幾百萬裝置的接入狀態，節省了運維投入，使企業有更多精力放在業務創新上。

"AWS IoT Core 按用量收費的模式對我們來說是非常合適的方案，AWS的全球覆蓋也避免了從距離較遠的節點為客戶提供服務的情況，幫助我們節省了成本。"胡遊樂說。“AWS IoT Core 還幫助許多技術實力不足的初創企業解決了雲平臺的技術挑戰，讓他們的產品能夠完成從零到一的跨越，更早推向市場，這也是對整個 IoT 行業的一大貢獻。”

• 實現無伺服器轉型，釋放初創公司生產力

2019年，通過與Amazon Alexa對接，天和榮開始啟用AWS Lambda，並快速將Severless(無伺服器)的理念運用在現有架構中。AWS Lambda為天和榮業務提供了諸多幫助：一方面，新的服務架構讓後端服務更細粒度，減少了後端各個部分之間的干擾，保證服務穩定性；另一方面，在運維層面也更加精細化，包括擴縮容、計費等都能精細化到100毫秒的水平，使成本估算更加方便。

因為天和榮的業務遍佈全球，在不同區域、不同使用者規模的情況下，分攤到每臺裝置的成本也不同，在原有架構下，很難支撐定價、業務端推廣等動作，啟用 AWS Lambda後，不僅為天和榮節約了投入，也方便公司為業務制定更準確的成本模型。

• AWS AI服務加快人工智慧需求落地

如今，即視通不斷加速產品創新，已經通過Amazon Rekognition 和 Amazon SageMaker 快速搭建了人工智慧服務平臺，以實現人形偵測和人臉識別功能，打造差異化服務。某次電商促銷季，由於公司大部分資源都在準備促銷事宜，很難抽出資源來做智慧門鈴產品的人臉識別功能，為此天和榮出於縮短開發週期、快速上線的目的選擇了開箱即用的 Amazon Rekognition，在很短的時間內就為即視通平臺增加了人形偵測、人臉識別等能力。使用一段時間後，發現 Amazon Rekognition 的各項指標都相當出色，成本也很友好，就一直沿用下來。

另外，隨著業務和市場的發展，天和榮的部分使用者還產生了一些定製化的 AI 需求，例如希望智慧門鈴產品在監控視訊畫面中不僅能識別快遞，還能識別出快遞所屬公司等等。針對這部分需求，Amazon SageMaker也在很好地幫助天和榮快速開發對應的功能，不僅有效控制為小眾使用者提供定製功能的成本，也降低了創新業務的試錯風險。經過多年發展，綜合使用眾多 AWS服務，天和榮即視通雲平臺已形成了一套完善的系統架構。

• 優質服務，AWS支援團隊及時響應客戶需求

除了幫助天和榮即視通雲平臺穩步進行升級改造之外，AWS的支援團隊也給胡遊樂留下了深刻的印象。在遇到一些問題時，AWS的支援團隊都展現出極大的熱情和專業的態度。早期天和榮在做智慧門鈴業務時，其團隊準備做 WWA（Works With Alexa）認證，由於當時缺少同行業的成熟經驗與案例參考，與 AWS 的支援團隊溝通後，AWS 的支援團隊幫助聯絡Amazon Alexa團隊，在短時間內快速解決問題通過認證。

AWS的支援團隊還主動為天和榮提出節省成本的解決方案。在智慧門鈴專案中，天和榮為使用者提供人臉識別增值服務，在接入Amazon Rekognition 後，開始並不能保證營收。AWS支援團隊提出的新方案可以降低API呼叫次數，從而使成本降低到原來的三分之一，大大節省了成本。

獲得的收益

在AWS完善的服務和技術團隊的幫助下，天和榮即視通雲平臺獲得了顯著的競爭力改善。
 一方面是開發效率顯著提升。業務開發上線時間大幅減少，同樣需求的開發時間平均降低  40%，部分業務的開發週期甚至由一週縮短為一天；另一方面是運維成本大幅減少。整個雲平臺只有 1 人兼職運維，包括開發人員在內只有 2-3  人，人力成本得到了很好的控制，節省了大約50%-60%的運維成本。最後，AWS雲服務還保證了即視通雲平臺每年故障時間低於24小時的設定目標，並且在人力投入幾乎沒有增長的前提下，很好地支援了天和榮在全球範圍內的業務擴張，尤其是歐美四個大區的業務增長，用量從原來的幾十萬增長到了幾百萬、幾千萬。

今天的天和榮已經走上了企業發展的快車道，產品和服務在全球市場都有很好的增長勢頭。未來，天和榮計劃更全面地轉向無伺服器架構，更多使用  AI 相關服務和工具，使用AWS託管服務替代部分自研工具，將主要精力集中在產品和業務方面，挖掘使用者的定製化需求，通過前沿 AI  創新為使用者帶來更好的使用體驗。

 

天和榮即視通雲平臺基於AWS的系統架構示意圖

                       

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關於天和榮

深圳市天和榮科技有限公司是一家技術創新型企業。公司成立於 2010 年 6 月，業務範圍為新型智慧家庭產品的研發與銷售，擁有一流的軟硬體開發團隊，提供移動網際網路智慧硬體產品的全套解決方案。

為什麼使用AWS

• 自動化部署運維，降低運維成本
• AI 服務幫助提升市場競爭力
• 確保海量裝置資料安全
• 深入業務場景提供專業支援

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使用的AWS服務

AWS IoT Core

AWS IoT Core 是一款託管的雲服務，讓互聯裝置可以輕鬆安全地與雲應用程式及其他裝置互動。

Amazon Kinesis Video Streams

利用 Amazon Kinesis Video Streams，您可以輕鬆而安全地將視訊從互聯裝置流式傳輸到 AWS，用於分析、機器學習 (ML)、播放以及其他處理。

Amazon Rekognition

使用經過驗證的、高度可擴充套件且無需機器學習專業知識就可使用的深度學習技術，Amazon Rekognition 可以輕鬆將影像和視訊分析功能新增到您的應用程式中。

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項完全託管的服務，可以幫助開發人員和資料科學家快速構建、訓練和部署機器學習 (ML) 模型。