如何通过机器学习赋能智能研发协作？

无论是开发者还是研发团队都希望获得高效的智能研发体验。作为一家以人工智能技术为核心的企业服务公司，LigaAI在西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域上构建了新一代智能研发协作平台SaaS服务。

采用Amazon SageMaker等多项亚马逊云科技服务，LigaAI以人工智能赋能工作场景，让开发者们得以把繁杂琐事交给机器去完成，提升广大研发团队的协作效率。

一、业务需求与挑战

在数字创新时代，如何提升研发效能并实现降本增效已成为开发团队所关注的核心问题。成立于2020年，LigaAI以人工智能技术为核心，致力于通过AI技术提升广大研发团队的协作效率。

“在研发协作平台领域，已经有一些高市占率的产品，但他们依旧只是解决了将工作信息从「线下」搬到「线上」的问题，其中许多信息同步环节仍需要大量的人工操作，并没有产生本质的变化和效率提升。”LigaAI联合创始人兼CTO张思说道。

“我们的团队来自于知名互联网企业且有着深厚的AI商业化能力，了解开发者的痛点和需求，因此我们正在打造一个能适应更广泛协作、个性化、自动化、智能化的工作平台，让开发者们如虎添翼。”

基于以上愿景，新一代智能研发协作平台LigaAI通过人工智能赋能工作场景，让开发者们得以把繁杂琐事交给机器完成，为自己留出更多时间和精力去钻研技术、探寻灵感，创造更大的价值。

定义产品形态时，乘着软件即服务（SaaS）的东风列车，LigaAI以SaaS形式为用户提供便捷体验，持续交付新功能。

构建SaaS产品离不开成熟的工具与云平台，LigaAI也需要选择一个可信赖的云服务提供商，以获得所需的基础资源与AI能力。

二、为什么选择亚马逊云科技（Amazon Web Services）

在选择云服务提供商的过程中，LigaAI从技术领先度、服务易用性与成本等多方面进行了综合评估，最终选择了由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域服务。

01 易用且具备成本效益的机器学习服务

LigaAI通过Amazon SageMaker托管机器学习服务，获得了快速应用AI的能力，成功为开发者及研发团队提供由机器学习驱动的智能化体验。

“在评估中我们发现，使用Amazon SageMaker可以用更低的成本开发模型、进行训练，与Amazon S3做集成实现模型的保存和生产发布。一切都在托管的基础设施上完成，我们可以更加专注业务研发。”张思谈道。

02 丰富的托管服务，简化SaaS产品的构建过程

依托于云上的托管服务，产品前期的技术门槛被大幅降低，而LigaAI也借助企业级的SLA增强自身产品的可靠性。在Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)的帮助下，LigaAI可以在亚马逊云科技上使用Kubernetes轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。

在SaaS应用的数据管理场景中，Amazon Aurora的分布式、容错能力以及具备自我修复的存储系统也为LigaAI提供了超过 99.99％ 的可用性，以支撑不断增长的用户需求。

03 用户至上的理念，友好的支持计划与服务

作为技术型企业，LigaAI也希望在构建SaaS服务的过程中获得更多支持，而西云数据用户至上的理念、专业的技术能力、以及针对初创企业的扶植计划为我们提供了所需的资源。

“面对我们提出的许多产品和技术的咨询，西云数据都能提供快速响应；加入亚马逊云科技的SaaS Factory计划，我们能直接与解决方案架构师和SaaS专家对接技术和业务内容、最佳实践。这很好地提升了我们的信心与技术能力，加速了SaaS解决方案的构建与交付过程。”张思如是评价道。

三、获得的成效

通过应用由西云数据运营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域的服务，LigaAI在短时间完成了智能研发协作平台SaaS服务的构建并成功将其推向市场，为企业自身以及开发者与研发团队用户带来了多方面的成效。

01 机器学习驱动的协作新体验

通过引入Amazon SageMaker服务提供人工智能支持，LigaAI提供了更加灵活智能的需求排期与工作指派能力，让项目管理者或团队领导能够借助自动化的任务拆分与工作指派确保工作处于计划进度，消除延期风险。

而人工智能的大规模应用也成为LigaAI的核心优势。“市场中的同类产品在把开发流程从线下搬到线上时，需要开发者自己录入信息。其中包括很多枯燥、机械、重复性的信息，不仅费时费力，还造成数据失真。而LigaAI则用由Amazon SageMaker所驱动的AI等自动化技术替代了 20~50% 的人工数据录入，并且还能提供智能分析的能力，让用户从AI的应用中真正体验到效率的提升。”张思谈道。

02 加速产品迭代创新

通过大规模应用Amazon EKS、Amazon SageMaker、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB等托管服务，LigaAI能够在几天时间内完成开发测试环境的搭建，并避免运维带来的额外工作量，全身心投入到新功能的研发工作中。

张思提到：“机器学习的算法训练需要消耗大量的计算资源。我们大量应用了竞价实例，仅AI训练一个场景我们就实现了约 50~70% 的成本节约，云上成本的降低也意味着我们能够用更少的成本来运营业务，在云上尝试与验证更多新的技术，并且为用户提供更具价格优势的服务。”

03 共同服务生态行业客户

LigaAI也通过亚马逊云科技的生态体系与市场平台接触到更多的潜在用户，依托平台提供的市场合作机遇与资源，实现了业务的快速增长。

“许多创新的开发团队都选择了在亚马逊云科技上进行开发，这些开发者都可以通过LigaAI 智能研发协作平台来更好的管理工作流程、团队指标并实现便捷的协作。”

四、展望未来

LigaAI将基于成功经验与西云数据开展更广泛的合作，通过引入亚马逊云科技的数据湖与分析技术，在人工智能、研发效能提升与洞察领域加强投入，帮助更多开发者与研发团队更加专注于项目并释放出更多的创造力。

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