5 історій успіху відомих компаній з Microsoft Azure

Глобальна хмарна платформа Azure від компанії Microsoft (укр. Майкрософт) допомагає компаніям швидко та безпечно розгортати IT-інфраструктуру, розробляти нові продукти, організовувати бізнес-процеси з будь-якої точки світу. Завдяки Microsoft Azure можна зберігати й обробляти дані у понад 100 дата-центрах у 60+ регіонах світу. Ця платформа містить понад 200 сервісів, які успішно використовують відомі компанії.

Британська компанія ASOS має свій онлайн-магазин модного одягу для молоді, який налічує 85 тис. товарів. При цьому щотижня додаються 5 тис. нових. Щоб допомогти понад 15 млн своїх клієнтів орієнтуватися у такому асортименті, ASOS використовує сервіс Azure Cosmos DB від Microsoft. Він автоматично адмініструє, оновлює та виправляє бази даних. Рішення перейти на Azure Cosmos DB допомогло компанії швидше масштабувати IT-інфраструктуру, розробляти нові поліпшені моделі залучення клієнтів та покращувати клієнтський досвід.

Кожний відвідувач інтернет-магазину під час онлайн-шопінгу отримує актуальні рекомендації у реальному часі щодо вибору одягу, який йому найімовірніше сподобається. Це реалізується завдяки тому, що Azure Cosmos DB є сховищем даних, яке збирає, аналізує та зберігає профілі зареєстрованих клієнтів. Потім за допомогою машинного навчання система створює моделі рекомендацій для споживачів на базі їхніх попередніх покупок.

Утім, усе зазвичай структуровано, поки в онлайн-магазині не починалися грандіозні розпродажі (наприклад, у Чорну п’ятницю). Саме тоді створювалося велике навантаження на ресурс компанії. Через це обрані клієнтами товари у кошиках покупців оновлювались із затримками та зображалися ті, яких вже немає в наявності. Саме з Azure Cosmos DB вийшло розв’язати цю проблему. Оскільки сервіс дозволяє без затримок аналізувати попит та швидко оновлювати асортимент на сайті.

Отже, використовуючи сервіс від MS Azure, ASOS може автоматично працювати з великими масивами даних. Натомість його штатні дизайнери й інженери ПЗ можуть зосередитися на розробці конкурентної переваги, а не на підтримці серверної інфраструктури.

«Окей, Біб!» («Ok, Beeb») — фраза, з якої починають пошук контенту у додатку Beeb від BBC (British Broadcasting Corporation). Beeb — це голосовий онлайн-помічник, який допомагає глядачам та слухачам британського суспільного телерадіомовлення орієнтуватись у переліку контенту. Каталог аудіо та відео BBC величезний: понад 5 тис. подкастів, а також програми новин, погоди, комедії, драми тощо. Тож, у компанії вирішили, що голосовий інтерфейс підходить для цього типу пошуку.

Проте цей проєкт став своєрідним викликом для розробників, адже людське мовлення є складним процесом зі своїм сленгом, регіональними діалектами, акцентами та термінами, запозиченими з інших мов. Потрібно було знайти гнучке рішення штучного інтелекту, яке підтримуватиме ці типи налаштувань. Зокрема, технологія мала легко масштабуватися, адже BBC планувала згодом розширити функцію голосової активації додатка на всі міжнародні аудиторії.

Голосовий супровід та «особистість» Біба є продуктами спеціально створеної платформи на основі штучного інтелекту (ШІ), яка розгорнута в хмарі MS Azure. Система використовує Azure Cognitive Services і Azure Bot Service, щоб надати онлайн-помічнику можливість чути та аналізувати мову користувача, а потім на основі відповідних слів спілкуватися з ним. Водночас Azure забезпечує конфіденційність та дотримується етичних принципів щодо використання голосу та даних користувачів.

Функція Custom Voice є частиною мовних служб, які пропонуються в Cognitive Services. Тож Біб отримав унікальний голос, який зображає цінності компанії. Доброзичливий тон передає тепло та піклування про запити користувача. За допомогою нейронного перетворення тексту у мовлення команда створила виразний голос із природним звучанням, який точно відповідає шаблонам та інтонаціям людського.

Тож, коли додаток Beeb виявляє ключове слово «Окей, Біб!», то запускає наступний ланцюжок подій:

1. Інструмент для розпізнавання мови Speech SDK надсилає отримане аудіо через канал Direct Line Speech.
2. Direct Line Speech перетворює мову в текст у Cognitive Services.
3. Текст надсилається боту BBC, який інтерпретує отримані дані, визначає відповідь та перетворює у текст.
4. Бот повертає створену відповідь через канал Direct Line Speech.
5. Direct Line Speech перетворює текст у мовлення та оформлює у голосову відповідь.

Наприклад, якщо додаток розпізнає, що людина бажає прослухати певний подкаст, то надсилається запит боту, який обслуговує аудіо- та відеовміст. Якщо користувач хоче дізнатися прогноз погоди, запит направляється до бота, підключеного до API погоди. Таких ботів є декілька для різних запитів. Також Beeb може відповісти на загальні питання. Для цього направляється запитання до бота, який отримує відповіді з бази знань, створеної в Azure QnA Maker. Це хмарна служба обробки природної мови, яка дозволяє легко створювати розмовний рівень запитань і відповідей з наявних даних.

У BBC вважають, що перехід на Azure — це великий крок назустріч глядачам та слухачам, адже компанія намагається забезпечити доступ до контенту практично будь-кому, будь-де та будь-якою мовою.

Фінансові злочини, скоєні трейдерами у банках, дестабілізували довіру клієнтів до фінансових установ. Виявити потенційне шахрайство важче, ніж здається, оскільки його ознаки не завжди очевидні. Наприклад, двоє трейдерів можуть спробувати маніпулювати ринком, спілкуючись один з одним кодом. Для цього вони використовують різні канали: електронна пошта, телефонні розмови та чати.

Щоб допомогти банкам виявити шахрайську діяльність, міжнародна мережа незалежних фірм KPMG (англ. Klynveld Peat Marwick Goerdeler) створила рішення для аналізу ризиків — Magna. Удосконалити цей інструмент дозволили хмарні сервіси Microsoft Azure, а саме Cognitive Search, Azure Cognitive Service for Speech і Azure Translator. Завдяки їм штучний інтелект швидше виявляє шахрайську поведінку та одразу сповіщає про це клієнтів KPMG, що підвищує довіру до банківських послуг та знижує ризики. Також Magna містить функцію стеження за трейдерами, використовуючи технології штучного інтелекту (ШІ) та аналіз даних. ШІ допомагає точно визначити сигнали трейдерів у різних каналах.

Крім того, компанія додала Azure Cognitive Service for Speech до Magna для автоматичної транскрипції розмов. Azure Cognitive Service for Language використовують для вилучення та сортування тексту з документів. Azure Computer Vision допомагає знаходити та аналізувати зображення й відео, зокрема за допомогою API оптичного розпізнавання символів (OCR).

До того ж KPMG обслуговує клієнтів банків по всьому світу, тому їхня аудиторія розмовляє різними мовами, а іноді й кількома мовами під час одного діалогу. Трейдери можуть використовувати місцевий сленг, абревіатури або діалект, які штучний інтелект може не виявити. Тому компанія застосувала Azure Translator, щоб отримати готові та спеціальні можливості перекладу.

Audi Group зі своїми брендами Audi, Ducati та Lamborghini є одним із найуспішніших виробників автомобілів і мотоциклів преміумкласу. Компанія охоплює понад 100 ринків та виробляє автомобілі на 18 заводах у 13 країнах. Через те, що людство крокує до безпілотних автомобілів, вимоги до сенсорних технологій компанії та програмного забезпечення постійно зростають. Тож, на додачу до реальних випробувань, Audi використовує для досліджень симуляцію водіння. Це потребує аналізу величезних обсягів даних, які генерують датчики в автомобілях. Наприклад, комплекти датчиків в одному авто мають генерувати 4 Гб даних за секунду. Як ці моделювання реалізовані?

Для початку потрібно розуміти, які технології вже інтегровані в транспортні засоби Audi Group. Зокрема, одне з авто має до п’яти камер для знімання навколо, камеру нічного бачення, камеру для спостереження за діяльністю водія. Також є п’ять радарних датчиків і лазерний сканер. Цей набір надає дані для запобігання аваріям, допомагає при екстреному гальмуванні, попереджає про виїзд зі смуги руху, адаптує круїз-контроль, розпізнає дорожні знаки та допомагає при паркуванні. Функції датчиків мають бути бездоганними та здатними впоратися з будь-якою дорожньою ситуацією. Наприклад, виявляти пішоходів незалежно від освітлення, погоди чи умов руху або оцінити траєкторію руху велосипедиста, що наближається до авто.

Для того, щоб все це тестувати, компанія покладається на симуляції, оскільки тестувати кожну нову версію програмного забезпечення протягом декількох тисяч годин у реальних умовах на різних континентах непрактично. Саме тому розробники використовують імітаційне середовище, важливою частиною якого є величезний обсяг інформації. Ці необроблені дані створюються датчиками в тестових автомобілях по всьому світу. Загалом поточні набори даних містять інформацію про понад 500 тис. перехресть, понад 400 тис. світлофорів, приблизно 320 тис. мостів і понад 60 тис. штучних дорожніх перешкод.

Для обробки такої кількості інформації внутрішніх центрів обробки даних не вистачає. Необроблені дані датчиків містяться в мільйонах різних файлів, кожен у форматах виробника, які спочатку потрібно перевірити на дійсність, а потім підготувати для моделювання. Тому стало зрозуміло, що лише хмарна платформа Microsoft Azure може забезпечити необхідну потужність для Audi. Завдяки Azure можна візуалізувати та оцінити навіть специфічні для країни впливи навколишнього середовища або умови руху.

Важливо, що Azure не відрізняється від власного центру обробки даних Audi. Сервіс навіть керує аналогічними криптографічними ключами, які компанія використовує для захисту інтелектуальної власності. Оскільки Azure доступний у всьому світі, спростити логістику даних стало легше, ніж будь-коли.

Ще один важливий критерій — ІТ-безпека. Міжнародні норми та суворі стандарти якості Audi вимагають максимального рівня захисту даних. Тож Audi співпрацює з Azure відповідно до своїх корпоративних правил.

На початку літа 2016 року Північною Європою пройшов сильний дощ, викликавши повені, які забрали життя багатьох людей і завдали матеріальних збитків на мільйони євро. У Парижі рівень річки Сена піднявся на понад 6 метрів вище норми й регіон затопило. Хоча повені є загальною загрозою в Європі та інших країнах, точно передбачити їх виникнення та серйозність складно. Для цього потрібно створювати детальні гідрологічні моделі місцевості. Проте цей спосіб потребує величезної обчислювальної потужності, яку неспроможні забезпечити більшість місцевих організацій. У Франції страхова компанія AXA Global P&C прийняла цей виклик.

Щоб вдосконалити свої послуги, команда AXA Global P&C намагалась покращити створення моделей катастроф. Крім того, вона хотіла імітувати кілька типів сценаріїв повеней та розширити до інших типів стихійних лих, таких як бурі. Моделювання повеней вимагає обробки великої кількості даних. Наприклад, якщо ви моделюєте ризики повені в регіоні Парижа, то охоплюєте дуже велику територію. Важливо включити все: від річок до окремих будинків. Тобто необхідно аналізувати надзвичайно детальні топографічні дані, як у сільській місцевості, так і в міських районах. Створювати такі карти команді AXA Global P&C допомагали спочатку гідрологи, дослідники клімату та геологи. Але коли справа дійшла до розробки ІТ-інфраструктури, то виникла проблема.

Щоб реалізувати проєкт, компанія впровадила рішення для високопродуктивних обчислень (HPC) на основі платформи Microsoft Azure та Azure HPC Pack. Спеціалісти почали використовувати Microsoft HPC Pack для розгортання та керування кластерами HPC на віртуальних машинах Azure. Крім того, вони зберігали великі обсяги даних у сховищі Azure. Коли робоче навантаження зросло, вони перейшли на сервіс Azure Batch, який надає ресурсне забезпечення, планування та виконання завдань як керовану службу в Azure.

Так, завдяки Azure Batch компанія може автоматично масштабуватись відповідно до бізнес-потреб. Фахівці визнають, що з Azure вони можуть створювати складніші моделі кліматичних змін і штормів, навіть без навичок в IT-індустрії. Зрештою, справа не лише в обробці великих обсягів даних і запуску нових симуляцій. Головне завдання — допомогти людям зрозуміти ризики стихійних лих, щоб краще захистити їхнє життя та майно.

Утім, не тільки світові компанії мають змогу користуватися перевагами Microsoft Azure. Вашій компанії це теж доступно. Щоб дізнатися, які з понад 200 сервісів ви можете використовувати у своєму бізнесі, звертайтесь до фахівців Київстар. Для цього потрібно на сайті натиснути кнопку «Замовити консультацію» та заповнити форму.