无论是开发者还是研发团队都心愿取得高效的智能研发体验。作为一家以人工智能技术为外围的企业服务公司，LigaAI在西云数据经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合作平台SaaS服务。
采纳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冗琐事交给机器去实现，晋升宽广研发团队的合作效率。
一、业务需要与挑战
在数字翻新时代，如何晋升研发效力并实现降本增效已成为开发团队所关注的外围问题。成立于2020年，LigaAI以人工智能技术为外围，致力于通过AI技术晋升宽广研发团队的合作效率。
“在研发合作平台畛域，曾经有一些高市占率的产品，但他们仍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须要大量的人工操作，并没有产生实质的变动和效率晋升。”LigaAI联结创始人兼CTO张思说道。
“咱们的团队来自于出名互联网企业且有着深厚的AI商业化能力，理解开发者的痛点和需要，因而咱们正在打造一个能适应更宽泛合作、个性化、自动化、智能化的工作平台，让开发者们锦上添花。”
基于以上愿景，新一代智能研发合作平台LigaAI通过人工智能赋能工作场景，让开发者们得以把繁冗琐事交给机器实现，为本人留出更多工夫和精力去钻研技术、探寻灵感，发明更大的价值。
定义产品状态时，乘着软件即服务（SaaS）的东风列车，LigaAI以SaaS模式为用户提供便捷体验，继续交付新性能。
构建SaaS产品离不开成熟的工具与云平台，LigaAI也须要抉择一个可信赖的云服务提供商，以取得所需的根底资源与AI能力。
二、为什么抉择亚马逊云科技（Amazon Web Services）
在抉择云服务提供商的过程中，LigaAI从技术当先度、服务易用性与老本等多方面进行了综合评估，最终抉择了由西云数据经营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域服务。
01 易用且具备老本效益的机器学习服务
LigaAI通过Amazon SageMaker托管机器学习服务，取得了疾速利用AI的能力，胜利为开发者及研发团队提供由机器学习驱动的智能化体验。
“在评估中咱们发现，应用Amazon SageMaker能够用更低的老本开发模型、进行训练，与Amazon S3做集成实现模型的保留和生产公布。一切都在托管的基础设施上实现，咱们能够更加专一业务研发。”张思谈道。
02 丰盛的托管服务，简化SaaS产品的构建过程
依靠于云上的托管服务，产品后期的技术门槛被大幅升高，而LigaAI也借助企业级的SLA加强本身产品的可靠性。在Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)的帮忙下，LigaAI能够在亚马逊云科技上应用Kubernetes轻松部署、治理和扩大容器化应用程序。
在SaaS利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，以撑持一直增长的用户需要。
03 用户至上的理念，敌对的反对打算与服务
作为技术型企业，LigaAI也心愿在构建SaaS服务的过程中取得更多反对，而西云数据用户至上的理念、业余的技术能力、以及针对初创企业的培植打算为咱们提供了所需的资源。
“面对咱们提出的许多产品和技术的征询，西云数据都能提供疾速响应；退出亚马逊云科技的SaaS Factory打算，咱们能间接与解决方案架构师和SaaS专家对接技术和业务内容、最佳实际。这很好地晋升了咱们的信念与技术能力，减速了SaaS解决方案的构建与交付过程。”张思如是评估道。
三、取得的功效
通过利用由西云数据经营的亚马逊云科技中国（宁夏）区域的服务，LigaAI在短时间实现了智能研发合作平台SaaS服务的构建并胜利将其推向市场，为企业本身以及开发者与研发团队用户带来了多方面的功效。
01 机器学习驱动的合作新体验
通过引入Amazon SageMaker服务提供人工智能反对，LigaAI提供了更加灵便智能的需要排期与工作指派能力，让我的项目管理者或团队领导可能借助自动化的工作拆分与工作指派确保工作处于打算进度，打消延期危险。
而人工智能的大规模利用也成为LigaAI的外围劣势。“市场中的同类产品在把开发流程从线下搬到线上时，须要开发者本人录入信息。其中包含很多干燥、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等自动化技术代替了 20~50% 的人工数据录入，并且还能提供智能剖析的能力，让用户从AI的利用中真正体验到效率的晋升。”张思谈道。
02 减速产品迭代翻新
通过大规模利用Amazon EKS、Amazon SageMaker、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB等托管服务，LigaAI可能在几天工夫内实现开发测试环境的搭建，并防止运维带来的额定工作量，全身心投入到新性能的研发工作中。
张思提到：“机器学习的算法训练须要耗费大量的计算资源。咱们大量利用了竞价实例，仅AI训练一个场景咱们就实现了约 50~70% 的老本节约，云上老本的升高也意味着咱们可能用更少的老本来经营业务，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 独特服务生态行业客户
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，依靠平台提供的市场单干时机与资源，实现了业务的快速增长。
“许多翻新的开发团队都抉择了在亚马逊云科技上进行开发，这些开发者都能够通过LigaAI 智能研发合作平台来更好的管理工作流程、团队指标并实现便捷的合作。”
四、展望未来
LigaAI将基于成功经验与西云数据发展更宽泛的单干，通过引入亚马逊云科技的数据湖与剖析技术，在人工智能、研发效力晋升与洞察畛域增强投入，帮忙更多开发者与研发团队更加专一于我的项目并开释出更多的创造力。
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