从2017年开始，人工智能频繁出现在各大媒体上，与之相关的应用也是越来越多。目前，很多制造型企业和分析类相关工作逐渐开始被人工智能取代，一个新的时代正在向我们走来。

教育行业尝鲜人工智能

一直以来，教育行业都是最新IT技术的“尝鲜者”，而最近几年他们也搭上了AI的早班车。

语音测评主要是对一个学生的英语口语能力做判断，表现形式是学生读一句英语，通过人工智能系统来判断学生读英语读的好坏，比如他的发音、流利度等问题，之后再给他打分和反馈。

先声教育就是这样一家新兴技术的服务商，面向教育机构客户提供先进的AI技术支撑和服务。先声教育的实时音频处理负载，需要持续稳定的网络连接，学习晚高峰期访问量呈几十倍地增加，要求IT基础架构必须稳定，能够弹性伸缩，易用性和性能也至关重要。

据先声教育联合创始人及CTO秦龙介绍，目前，先声教育的服务是以云服务形式输出给客户，因此需要有自己的云服务提供方。先声教育的两大智能测评集群核心业务系统已完全搭建在AWS云服务上，所使用的AWS云服务包括Amazon EC2、Amazon S3、Amazon Glacier、Auto Scaling、Elastic Load Balancing、Amazon CloudWatch等。

先声教育平台高并发数据量，只有云可以支撑

“对于我们来说，还是希望使用技术比较成熟、服务比较成熟的云服务厂商。”秦龙认为，想要更好地服务于客户，就必须让系统与可靠性真正地实现成熟。

业务方面语音识别等相关技术由先声自己研发，因此对于云服务厂商要求，其实并不需要使用它所谓的智能化的组件，先声主要使用的还是比较基础的计算、存储以及GPU等相关服务。

据资料显示，先声教育每天收到的测评请求量级已达几千万次，这些请求大部分在某一时间段集中发生，比如晚上18：00－22：00。如何满足高并发的大流量场景，应对每天高差达几十倍的流量高峰，是一个巨大的挑战。

对于先声教育来说，IT后台系统必须具备极强的稳定性和高可用性，同时兼顾可扩展性和灵活性，丰富的SDK和友好的开发测试环境同样非常重要。相比之下，AWS的云计算服务更符合需求。

AWS云平台实现千万次数据处理能力

秦龙认为，对于先声教育目前的需求来看，AWS是个很好的选择。比如客户在选择使用服务的时候，首先要考虑服务准确性的问题，做口语测评的关键在于是否能实现高准确度。

第二，要考虑稳定性的问题，客户用先声的系统每天服务几十万学生，高达千万次的并发请求，不允许出现宕机现象，服务能不能支持成为关键。最后，才会考虑到费用的问题。

先声教育每天要处理一万多小时的语音数据，这些数据都是来自于客户端的用户。比如今天服务的有6家企业，他们的每一位老师都会辅导大量的学生，这些学生的所有数据都会汇总到先声的平台上。

先声会通过技术对这些学生的语音数据进行评测与打分，然后反馈给老师，表面上看似乎比较简单，实际系统与前后台以及服务器每时每刻都经历着大量数据处理的考验，对云平台也提出了非常高的要求。

据秦龙介绍，采用AWS云服务后，有效降低了公司的整体运维成本。在同等资源配置的情况下，有能力对外提供更高效的服务。基于AWS搭建多云环境、自动可扩展的服务集群后，先声教育可以更好地拓展新业务了。