有道乐读 x AWS | 云上的少儿图书馆！这个寒假让孩子爱上“乐读”

“早上是辛勤的打工人，晚上是崩溃的陪娃人...”

快说是不是你本人的真实写照~

临近寒假，督促孩子学习、培养阅读兴趣

更是家长们心上的一件大事

咳咳，现在解放家长们“伴读工作”的神器来啦！

有道乐读通过 AWS 的技术与服务

成功打造了开箱即用的个性化少儿图书推荐场景

让我们一起来了解一下这个“家长之友”吧~

“通过 Amazon Personalize，有道乐读 APP 研发团队在一个月内成功打造少儿图书的精准化推荐场景，实现 20% 的月活跃用户提升。”

——姜为

有道乐读 资深服务器开发工程师 

关于有道乐读

有道乐读是上市公司网易有道旗下一款致力于提升少年儿童阅读素养的数字阅读教育产品，其集中打造了在线精品少儿图书馆与在线阅读力课程两大场景，旨在让孩子们在广泛阅读开拓视野的同时，培养科学的阅读方法、养成良好的阅读习惯，成为终身阅读者。

2018 年，有道乐读在各大应用市场上架以来，先后 13 次被苹果商店推荐，多次登上安卓应用市场推荐榜单，现已有数百万家庭选择了有道乐读，该成绩源自有道乐读对在线精品少儿图书馆场景的精耕细作。

业务需求与挑战

有道乐读 APP 是一款专注于为 6-15 岁青少年儿童提供科学分级制和兴趣阅读服务的工具。在数据的帮助下，有道乐读可以高效地了解和挖掘孩子的兴趣所在，并匹配相应的优质内容，设计合适的学习方式。在这种模式下，孩子的学习过程变被动接受为主动探索，不断扩大阅读兴趣范围，养成良好的阅读习惯。

有道乐读团队自 2018 年 7 月成立伊始，就着手打造精品少儿图书馆场景，致力于实现为不同年龄段的少儿精准推荐其感兴趣的图书。作为初创团队，有道乐读技术开发人员配置较少且 AI 经验较浅，如何在更短时间内上线推荐系统，节省学习成本，也是团队在选型时考虑的重要问题。此外，敏捷的产品升级与迭代速率对于创业初期的有道乐读来说十分重要，团队希望将精力聚焦在业务创新而非运维层面。

为什么选择 Amazon Web Services 

既要实现基于数据的智能精准算法推荐，又要节省学习成本快速上线，如何在两者间实现平衡？有道乐读在经过产品选型、测试以及生态考量后，最终选择与 Amazon Web Services (AWS) 进行深度合作，基于 AWS Personalize 的个性化推荐以及大数据服务，为有道乐读的最终读者提供精准图书推荐。有道乐读资深服务器开发工程师姜为表示：“功能强大的 AWS 云服务，相比其它云服务商更完善。借助 Amazon Personalize，我们的团队可以通过简单的 API 调用来设计个性化图书推荐，无需具备机器学习经验。”

开箱即用，精准预测

AWS 的专业技术人员对有道乐读的实际情况进行了分析与评估，在 7 天内为其提供了三种解决方案：三方 FM Python 软件包、Amazon SageMaker 以及 Amazon Personalize 服务。为了验证三种解决方案的准确性，有道乐读针对部分活跃用户做了一系列测试，其中 Amazon Personalize 的预测结果与用户真实选择最为匹配。

在整个项目落地的过程中，由于有道乐读技术团队的人员配置较少，且缺少精通 AI 和机器学习的专业人才，AWS 的专业技术团队为有道乐读提供了大量的帮助。他们从零开始，带领有道乐读团队了解机器学习和推荐系统的原理和业内的最佳实践。从 POC 测试到实际业务上线，仅用了一个月时间。业务上线后，有道乐读 APP 月活跃指数增长了 20%, 同时收到了来自家长用户的大量正面反馈。

小朋友在使用有道乐读 APP 进行阅读

深入场景，技术为先

在优质的终端用户体验背后，业务团队需要借助大数据的力量充分挖掘业务数据的价值。对于有道乐读来说，应用上的儿童图书兴趣偏好、课程和销售状况分析等数据对于业务发展至关重要。在 AWS 专业技术团队的帮助下，有道乐读团队快速上线了大数据分析平台。

在整体调研测试阶段，虽然有道乐读的技术人员具备 Hadoop 的背景，但在实际过程中从 Hadoop 体系迁移到 AWS 仍存在一些困难。AWS 的专业技术团队在与有道乐读技术人员深入沟通后，从 POC 到系统部署，一步步帮助有道乐读的技术人员实现从简单 ETL 的制作，到异构数据传输到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)，以及通过 Amazon Athena 将数据生成可视化报表的全部需求。有道乐读仅一名技术人员，利用一周多的时间就成功完成了平台上线任务。“如果用传统 Hadoop 去搭建大数据系统，仅 Hadoop Hive 集群可能就需要 3-5 天，并且需要大量服务器与运维人员支持，部署时间更会以‘月’为周期计算。”姜为表示。

获得的成效

2020 年 2 月，有道乐读成功将人工智能服务以及大数据分析平台应用于自身业务，并实现了业务场景 100% 覆盖。该平台所使用的 AWS 云服务包括 Amazon Personalize、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)、Amazon S3、Amazon Athena、Amazon DynamoDB、AWS Glue 等。

AWS 为有道乐读提供的是经市场验证的解决方案，无论在稳定性、可扩展性以及安全性方面都令有道乐读十分满意：

Amazon Personalize 服务开箱即用，即使没有太多 AI 知识储备，也可以轻松构建复杂的个性化推荐功能，有效帮助有道乐读实现图书的精准推荐和预测，确保优质的用户体验，使得月活跃用户提升 20%。其次，有道乐读 APP 迭代的速率大幅提升。相比之前以月为单位的迭代周期，现在基本实现按天交付，甚至实现当天更新当天交付。业务迭代效率的提升，使有道乐读用户体验倍增。“之前产品迭代频率大概是每周 1-2 次，并且需要手工发布，每次发布需要大概 15-30 分钟，如今可以实现秒级发布。”

此外，团队人力成本大幅降低。姜为说道，传统的部署方式，仅运维团队就需要至少 3-5 人，而现今只需 1 人即可完成全部任务，功能交付实现了大规模自动化。在系统上线后，有道乐读团队仅需简单的代码提交即可实现数据的自动回滚和自动发布。AWS 的托管服务在安全性方面非常出色，一旦有新补丁发布，会及时更新，避免了潜在的安全风险。

目前，有道乐读的一些新业务仍处于尝试阶段，例如通过 AI 产品提升老师们评判作业的效率等。在未来，有道乐读希望基于 Amazon SageMaker 服务在 AI 推荐、智能客服、AI 自动化点评等方向发力，借助人工智能的力量简化服务流程、提升效率，让 AI 能够更好地帮助有道乐读的业务发展。

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