(趙婷婷)在當今數字化轉型加速的時代背景下，云計算作為支撐各行各業創新發展的關鍵基石，正以前所未有的速度重塑著商業格局。尤其在廣告科技領域，這一變革顯得尤為突出。隨著數據量爆炸式增長和用戶對即時互動體驗的需求日益增長，如何在確保服務高效穩定的同時有效控制成本，成為該行業面臨的重大挑戰。

　　作為全球知名的云服務提供商，Akamai在日前媒體交流會上分享了一系列關于廣告科技行業的云計算解決方案與最新進展。Akamai亞太區云計算專家團隊負責人李文濤表示，自2022年4月份收購知名IaaS平臺Linode以來，Akamai一直在云計算平臺上持續加大投入，幫助客戶構建簡單易用、高性價比的企業級公有云，助力客戶降本增效、邊緣創新。

　　Akamai亞太區云計算專家團隊負責人 李文濤

　　在李文濤看來，基于獨特的資源稟賦，Akamai所推出的企業級云服務，既可以做到諸如AWS、Azure、Google Cloud等主流云服務廠商所具備的可靠性、擴展性等技術優勢，以及全球和本地化的服務體系能力;又可以做到小型云廠商高性價比、價格體系簡單等商務優勢，可為客戶帶來一個“魚”和“熊掌”兼得的好處。

　　“三大價值”助力廣告科技行業降本增效

　　目前，越來越多的廣告科技公司開始向垂直行業方案提供商發展，并且在多元化現有服務，涵蓋從廣告創意和設計到廣告購買、流量變現，以及最終用戶體驗和廣告效果監控。這種全方位的服務需求使他們對云服務平臺提出了更高要求。

　　廣告科技行業是一個高流量型的行業，一個月可達到Pb級規模，如果根據大型公有云廠商流量的單價來說，成本每年可能高達上百萬美金，這對于廣告科技企業是極大的成本壓力。此外，“多云”連通性也是非常重要的，還面臨著交付高擴展、低延時、高可靠性的程序化廣告服務等挑戰。

　　而Akamai在云計算方面的獨特優勢，可以幫助廣告科技公司降低云成本。李文濤表示，Akamai致力于成為一個使能者，堅持以用戶價值為導向構建和優化產品，考慮到用戶對性價比、產品特性的需求，可為廣告科技行業帶來“網絡流量成本低至0、業界領先的IaaS性價比、低延時網絡云網絡”三大價值。

　　具體來說，在網絡流量方面，由于Akamai擁有傳統CDN骨干網絡和核心網絡，在網絡流量方面具有天然的顯著優勢。“我們也會持續的把這種優勢轉化為客戶的成本節省方面，讓客戶從我們網絡流砍殺居攀浦謝褚媯迪窒嚶的成本降低��”當客戶購買Akamai的“云”服務會附加很多免費流量額度，客戶可用免費的流量額度，把整體的網絡流量成本降到“0”理想的程度。

　　同時，Akamai帶來了一種新思路，客戶可不受任何廠商綁定，實現“多云”的愿景。作為公有云，Akamai專注于IaaS，幫助客戶利用開源軟件和架構進行業務應用和創新，降低客戶的整體擁有成本，提高創新效率，在虛機即服務及容器管理服務等產品上提供業界領先的IaaS性價比。此外，還提供低延時全球云網絡，具備強大的多云網絡連通性。

　　李文濤提到，Akamai在近半年內已經成功服務了10家中國出海廣告科技公司，其中一家廣告交易所總體云成本下降高達60%。此外，QPS(每秒請求數)能與海外三大云友商對應機型相當甚至略高，在網絡層面，客戶反饋上線后核心業務延時明顯降低。

　　AI賦能邊緣創新：發布三款新產品

　　隨著AI的快速發展，面對市場需求的不斷變化，Akamai堅持創新，積極布局未來技術藍圖。據李文濤介紹，Akamai最近發布了GPU虛機產品、Gecko邊緣云產品、基于CPU的AI推理優化方案三款新產品。

　　新一代GPU虛機產品，配備英偉達RTX 4000 Ada，適用于流媒體處理，多媒體渲染、3D建模，以及AI推理。另外，這款虛機產品還配備了業界最新的AMD四代的CPU 9474F，1.5TB NVMe高性能SSD存儲，起始機型價格僅為600美金/月，并且包含了10TB免費“出方向”流量。

　　“Gecko邊緣云產品”本季度已經發布10個邊緣云節點，目前在Beta的階段給客戶在做測試。今年，Akamai計劃在全球推出75個Gecko節點。“我們希望通過邊緣云節點去幫助用戶覆蓋這些之前難以覆蓋的一些地理區域。未來我們會計劃做到數百個Gecko分布式云的節點，這樣可以真正把用戶的業務下沉到他們想觸達到全球任何區域。”

　　“Akamai希望提供無與倫比的‘多云’連通性， 無論是從‘邊緣-用戶’、‘邊緣云-邊緣云’、亦或是從“邊緣云-核心云”，都可以進行互聯。網絡的連通性是我們和其它廠商‘分布式云’平臺最大的區分點，”李文濤說道。例如，北美芝加哥和南美圣地亞哥做互聯互通，使用Akamai的骨干網，雙向時延只有147毫秒，丟包率小于萬分之一，網絡時延抖動在1毫秒左右。

　　另外，目前廣告行業正考慮“如何利用AI提高用戶的體驗”，廣告科技企業通過AIGC幫助用戶生成廣告內容、創意、素材等，會在AI推理方面遇到挑戰，如模型工程化部署時的擴展性和性能問題。在這方面，Akamai與合作伙伴的方案可以將AI推理從核心下放到邊緣，從GPU承載轉到CPU承載。Akamai提供了一個AI推理的承載平臺——邊緣云平臺，可幫助用戶解決使用大模型的時延、用戶體驗問題，同時降低推理成本、提升推理的效率。