90 Seconds :用 Google Cloud 链接创作达人和客户

发布于:2020 年 5 月 26 日 12:28

90 Seconds :用 Google Cloud 链接创作达人和客户

关于 90 Seconds
90 Seconds 是一家领先的视频创作平台,管理了超过 160 个国家 70 个类别的 12000 名视频创作专家。该公司的技术平台让品牌机构能够从世界任何地方筹划、拍摄和编辑视频。90 Seconds 的 3000 多家客户中,不乏全球规模的企业品牌机构。

通过 Google Cloud,90Seconds 提供了可靠的、可扩展的云视频制作工具,并利用机器学习技术为改进视频分析铺平了道路。

Google Cloud 实现了:

  • 支持规模不断增长的云视频生产需求

  • 加速软件开发

  • 抓取和分析来自多个服务的数据,以促进决策制定

90 Seconds 于 2010 年在新西兰成立,作为一个视频创作平台,旨在让用户无论在世界任何地方都可以创作视频。" 我们不仅有想要创作视频的公司,我们也有导演、摄像师、剪辑师、动画师和制作人等创作者,"90 Seconds 数据科学与工程总监 Dat Le 解释道。“我们还提供了自动化的工作流程工具,让视频创作和交付过程尽可能简单。”

几年前,90 Seconds 获得了数百万美元的风险投资,其创始人开始利用新技术来扩大业务规模。近期的另一笔融资给 90 Seconds 带来了进一步的发展动力,目前该公司在全球范围内约有 160 名团队成员–其中 60 名成员都在总部新加坡。

对于 Le 来说,在视频制作领域的运营,对于 90 Seconds 来说,既是挑战也是机遇。" 这是一个非常复杂的过程,需要相关人员具备深厚的专业知识。" 他解释说。“不过,这也给这类产品进入市场带来了阻力,所以我们没有看到太多的竞争对手。”

尽管被 Le 描述为 90Seconds 的低调,但业务仍在持续快速增长。全球化的在线服务带来了创新的营销和广告机会,品牌商们也热衷于制作酷炫的视频内容。

“比如说,我们可以帮助创作者快速将大型视频文件上传到像 YouTube,刚好 YouTube 又是 Google 旗下的服务。总的来说,我们可以将一切都整合到 Google 上,来提高可管理性和性能。”
——Dat Le,90 Seconds 数据科学与工程总监

可扩展性、可靠性和性能

90 Seconds 最初部署在美国的某数据中心,但在快速扩张的过程中,业务遇到了可扩展性和成本问题–尤其是在文件传输和存储方面。90 Seconds 随后选择了转移到另一个云服务。今年年初,该业务决定再次迁移,这次是迁移到 Google Cloud 平台。

“我们的工程团队推动了最初决定迁移到 Google Cloud 的决定,因为该平台的可扩展性、性能和可靠性。” Le 解释道。“当我加入这家企业时,我们就开始将整个数据基础设施转移到 Google Cloud 平台上。”

Google 在高清视频传输和分析方面的成熟经验,在 90Seconds 公司决定迁移到 Google Cloud 的过程中发挥了关键作用。" 例如,我们可以帮助创作者快速将大型视频文件上传到像 YouTube 这样的服务上,而 YouTube 是谷歌旗下的,"Le 说。“总的来说,我们可以将一切都整合到 Google 上,以提高可管理性和性能。”

在不到一年的时间里,90 Seconds 就整体迁移到了 Google Cloud 平台—不仅迁移了积累 8 年的高清视频,该企业正在探索从原来的集中式数据中心迁入云平台的方案。

90 Seconds 已经从使用 Google Cloud 享受到了一系列的好处。" 在 Google Cloud 平台服务进行访问权限控制很方便,"Le 说。“单点登录让用户可以基于角色访问所有的 Google Cloud 服务。例如,我不需要通过创建和管理特定的数据库管理员账户来管理数据库访问权限,而不用再担心密码共享或密码存储的相关问题。”

“有了 BigQuery,我们不需要自己建立任何大数据系统或环境,同时其定价模式可支持我们的业务扩展。”
——Dat Le,数据科学和工程总监,90 Seconds

加快软件发布速度

90 Seconds 还部署了 Google Kubernetes Engine,在容器中运行应用,为加速软件开发和部署提供了基础。" 我们希望能更快地构建、测试和发布软件,Google Kubernetes Engine 能够很好地支持。"Le 解释说。“这也是一个自然而然的选择,因为这里有一个庞大的技术社区,有很多对该产品非常了解的人,这让我们很容易招募到熟练的工程师。”

产品的简单和直观让部署变得容易。" 我们把这个项目分配给了一名初级数据工程师,他对 Kubernetes 技术和运作方式并不了解,"Le 说。“然而,他接受了挑战,参与进社区,阅读了一些常见问题和解答,研究了一些文档,仅用了两个半星期就完成了项目。”

90 Seconds 也在使用 BigQuery 作为交易、营销和财务数据的仓库–从追踪 Google、Facebook 和 YouTube 应用的数据,到自由职业者的付款细节,与客户的服务互动,都有涉及。然后,该企业使用可视化工具审查各种指标,并做出决策,以改进产品,抓住机会,更有效地运营。Le 认为 BigQuery 的实力远远强于其他竞争方案。" 有了 BigQuery,我们不需要自己搭建任何大数据系统或环境,同时其计费模式也支持我们的业务扩展," 他说。“我们不需要花费工程师的时间,来确定我们需要多少虚拟机实例来支持日益增长的需求–我们只需要随着服务使用量的增加,而支付更多的费用,这对我们来说非常简单。”

90 Seconds 还使用 Compute Engine 来访问基础设施即服务和 Cloud SQL 来运行其关系型数据库。

“Google Cloud 在帮助我们的业务发展到当前规模的过程中,起到了关键的作用。我们看到了像诸如 Cloud Vision API, Cloud Video Intelligence, 和 Cloud AutoML 等技术,有助于我们未来成为一个更智能、更有价值的品牌供应商。"
——Dat LE,数据科学与工程总监,90 Seconds

23000 个视频

随着 Google Cloud 平台,90Seconds 已经成长为一个拥有超过 160 个国家、70 个类别的 12,000 名视频创意达人的市场。该业务已与 3,000 多个品牌合作,包括一些全球知名机构,提供高质量的视频内容。创意达人和品牌已经通过 90Seconds 交付了超过 23000 个视频。

机器学习是下一个重点

随着其 Google Cloud 平台架构的落地,90Seconds 正在通过 Cloud AutoML 评估机器学习的潜力,为产品提供更深入、更相关的分析。" 像 Cloud AutoML 这样的服务,让我们能够轻松地训练机器学习模型进行视频分析,"Le 说。" 从视频中提取内容–例如,提取日落或人物的片段–并分析它们在吸引观众和互动方面的表现,将有助于将我们的业务提升到更高的水平。

" 机器学习能够真正帮助我们的另一个方面是从客户简报中提取数据," 他补充道。“通常这些都是以文本形式提供的,我们需要花时间去理解和定义客户的需求。机器学习将使我们能够更快地理解这些需求。”

最后,该企业计划利用机器学习打造了一个聊天机器人,该聊天机器人最初将帮助客户回答经常问的问题,然后再转到关于新服务和价格的更详细的对话。

"Google Cloud 平台在帮助我们的业务发展到现在这一步,发挥了关键作用。我们看到像 Cloud Vision API, Cloud Video Intelligence, 和 Cloud AutoML 这样的技术,未来将帮助我们成为一个更智能、更有价值的品牌供应商。"Le 总结道。

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