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[導讀]北京——2022年10月21日,亞馬遜云科技宣布,貨拉拉海外品牌Lalamove選擇亞馬遜云科技為首選云提供商,持續(xù)革新行業(yè)效率,高效拓展全球業(yè)務?;趤嗰R遜云科技全球的云基礎設施和引領行業(yè)的安全合規(guī)理念與實踐,Lalamove在新加坡、巴西圣保羅等地區(qū)進行了 IT 部署,快速實現(xiàn)了在東南亞和拉丁美洲的業(yè)務突破。Lalamove還利用亞馬遜云科技豐富的云服務,構建了高性能、高可靠性和高擴展性的智慧貨運平臺,有效地支撐其全球海量的業(yè)務請求,并實現(xiàn)了迅速迭代;尤其是利用豐富的亞馬遜云科技人工智能服務實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新,如利用ATextract優(yōu)化司機招募流程并防止假證件等欺詐行為,通過Amazon SageMaker持續(xù)優(yōu)化貨運效率,并借助Amazon Rekognition圖像視頻分析服務開展智能營銷等。值得一提的是,通過采用高能效的Amazon Graviton芯片優(yōu)化云上工作負載,Lalamove實現(xiàn)了20%的云上成本節(jié)約,并且僅過去一年就減少了約40%的碳排放。


北京——2022年10月21日,亞馬遜云科技宣布,貨拉拉海外品牌Lalamove選擇亞馬遜云科技為首選云提供商,持續(xù)革新行業(yè)效率,高效拓展全球業(yè)務?;趤嗰R遜云科技全球的云基礎設施和引領行業(yè)的安全合規(guī)理念與實踐,Lalamove在新加坡、巴西圣保羅等地區(qū)進行了 IT 部署,快速實現(xiàn)了在東南亞和拉丁美洲的業(yè)務突破。Lalamove還利用亞馬遜云科技豐富的云服務,構建了高性能、高可靠性和高擴展性的智慧貨運平臺,有效地支撐其全球海量的業(yè)務請求,并實現(xiàn)了迅速迭代;尤其是利用豐富的亞馬遜云科技人工智能服務實現(xiàn)業(yè)務創(chuàng)新,如利用ATextract優(yōu)化司機招募流程并防止假證件等欺詐行為,通過Amazon SageMaker持續(xù)優(yōu)化貨運效率,并借助Amazon Rekognition圖像視頻分析服務開展智能營銷等。值得一提的是,通過采用高能效的Amazon Graviton芯片優(yōu)化云上工作負載,Lalamove實現(xiàn)了20%的云上成本節(jié)約,并且僅過去一年就減少了約40%的碳排放。

Lalamove通過共享模式整合社會運力資源,完成海量運力儲備,并依托移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術,搭建“方便、科技、可靠”的智慧貨運平臺,幫助貨主和司機快速建立線上連接,一鍵下單即可實現(xiàn)安全、透明的貨運交易流程,革新了貨運效率。Lalamove在全球擁有800多萬的用戶,并建立了150萬司機網(wǎng)絡,業(yè)務已遍布港臺及東南亞、南美等地區(qū)的30多個城市和地區(qū),成為了當?shù)叵猜剺芬姷膰衿放啤?

隨著業(yè)務全球化的發(fā)展,Lalamove對IT 系統(tǒng)提出更高要求,特別是在系統(tǒng)性能、可靠性、可拓展性以及安全合規(guī)層面?;趤嗰R遜云科技,Lalamove構建的智慧貨運平臺不僅確保了系統(tǒng)的高可靠性和可擴展性,高效滿足了業(yè)務的發(fā)展需求,還通過亞馬遜云科技多項人工智能和機器學習服務實現(xiàn)了業(yè)務場景的創(chuàng)新,讓貨運更智能、更高效。

Lalamove智慧貨運平臺利用Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)容器服務有效提升了平臺的穩(wěn)定性,降低運維壓力;利用Amazon Aurora云原生數(shù)據(jù)庫和Amazon ElastiCache高速內(nèi)存數(shù)據(jù)庫有效解決流量高峰時期的性能瓶頸?;趤嗰R遜云科技,Lalamove的智慧貨運平臺每秒可處理超過3萬條請求,系統(tǒng)無故障運行率大于99.98%,并能夠應對4倍于平時的突發(fā)流量高峰,同時在全球每月可部署1500+新應用或新功能。

安全快捷的招募流程是決定司機是否選擇Lalamove的關鍵?;贏mazon Textract人工智能服務Lalamove構建了全新的貨運司機招募系統(tǒng),避免了以往低效的人工審核流程,同時提供防欺詐功能。Amazon Textract在自動識別提取司機證件信息的基礎上,還能夠?qū)χ付ǖ年P鍵信息進行進一步檢測,有效避免假證件等欺詐行為的發(fā)生。新的司機招募系統(tǒng)幫助Lalamove降低了近10倍的文檔審核成本,并可在5秒內(nèi)反饋司機上傳的證件信息是否合格,使得司機招募的總入職時間也從原來的數(shù)周減少到一小時。

分播單是Lalamove智慧貨運的關鍵業(yè)務場景之一,如何用最短時間將用戶訂單就近分發(fā)給合適的車型和司機是這一場景的核心需求。Lalamove利用Amazon SageMaker機器學習服務構建了“數(shù)據(jù)科學工作臺”,幫助Lalamove的數(shù)據(jù)科學家快速創(chuàng)建機器學習模型,全面考量人、車、貨、路等貨運關鍵元素,優(yōu)化迭代平臺算法,從而構建了更具競爭力的智慧貨運平臺。借助這一平臺,Lalamove成倍地提升了分播單效率,只需一秒即可完成用戶訂單的推送,十秒內(nèi)即可完成用戶訂單的匹配。

在智能營銷領域,Lalamove創(chuàng)造性地利用Amazon Rekognition圖像視頻分析服務,檢測路面車輛車身上貨運相關信息,衡量Lalamove在當?shù)氐膶嶋H業(yè)務情況,為提升業(yè)務運營提供數(shù)字洞察。

貨拉拉CTO張浩表示:“Lalamove的業(yè)務是構建在亞馬遜云科技之上的,從成立到現(xiàn)在的九年時間里,借助亞馬遜云科技遍布全球的基礎設施和云服務,我們打造出了顛覆傳統(tǒng)行業(yè)的智慧貨運平臺,實現(xiàn)了人、車、貨、路等關鍵元素的線上化與智能化,改變了整個貨運行業(yè)的交易模式。展望未來,Lalamove希望繼續(xù)攜手亞馬遜云科技,進一步深化智慧貨運平臺的功能,降低IT成本,提高迭代效率,持續(xù)不斷地革新貨運效率?!?

“賦能客戶的業(yè)務成長是亞馬遜云科技的使命,也是我們對于用戶的價值所在。”亞馬遜云科技中國區(qū)數(shù)字原生事業(yè)部總經(jīng)理梁巖表示:“我們很榮幸從Lalamove成立初始就與其攜手,并在過去的九年里見證Lalamove海外業(yè)務的不斷壯大。通過提供更深入的云原生服務和人工智能、機器學習技術,我們希望能支持Lalamove打造更多創(chuàng)新的業(yè)務和應用場景,以共享模式和智能化、個性化的物流體驗惠及全球更多的人和企業(yè)。”


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