云端产品「云端创新释放“三大价值”：Akamai助力广告科技行业降本增效」

在当今数字化转型加速的时代背景下，云计算作为支撑各行各业创新发展的关键基石，正以前所未有的速度重塑着商业格局。尤其在广告科技领域，这一变革显得尤为突出。随着数据量爆炸式增长和用户对即时互动体验的需求日益增长，如何在确保服务高效稳定的同时有效控制成本，成为该行业面临的重大挑战。

作为全球知名的云服务提供商，Akamai在日前媒体交流会上分享了一系列关于广告科技行业的云计算解决方案与最 新进展。Akamai亚太区云计算专家团队负责人李文涛表示，自2022年4月份收购知名IaaS平台Linode以来，Akamai一直在云计算平台上持续加大投入，帮助客户构建简单易用、高性价比的企业级公有云，助力客户降本增效、边缘创新。

Akamai亚太区云计算专家团队负责人 李文涛

在李文涛看来，基于独特的资源禀赋，Akamai所推出的企业级云服务，既可以做到诸如AWS、Azure、GoogleCloud等主流云服务厂商所具备的可靠性、扩展性等技术优势，以及全球和本地化的服务体系能力;又可以做到小型云厂商高性价比、价格体系简单等商务优势，可为客户带来一个“鱼”和“熊掌”兼得的好处。

“三大价值”助力广告科技行业降本增效

目前，越来越多的广告科技公司开始向垂直行业方案提供商发展，并且在多元化现有服务，涵盖从广告创意和设计到广告购买、流量变现，以及最终用户体验和广告效果监控。这种全方位的服务需求使他们对云服务平台提出了更高要求。

广告科技行业是一个高流量型的行业，一个月可达到Pb级规模，如果根据大型公有云厂商流量的单价来说，成本每年可能高达上百万美金，这对于广告科技企业是极大的成本压力。此外，“多云”连通性也是非常重要的，还面临着交付高扩展、低延时、高可靠性的程序化广告服务等挑战。

而Akamai在云计算方面的独特优势，可以帮助广告科技公司降低云成本。李文涛表示，Akamai致力于成为一个使能者，坚持以用户价值为导向构建和优化产品，考虑到用户对性价比、产品特性的需求，可为广告科技行业带来“网络流量成本低至0、业界领先的IaaS性价比、低延时网络云网络”三大价值。

具体来说，在网络流量方面，由于Akamai拥有传统CDN骨干网络和核心网络，在网络流量方面具有天然的显著优势。“我们也会持续的把这种优势转化为客户的成本节省方面，让客户从我们网络流量成本优势中获益，实现相应的成本降低。”当客户购买Akamai的“云”服务会附加很多免费流量额度，客户可用免费的流量额度，把整体的网络流量成本降到“0”理想的程度。

同时，Akamai带来了一种新思路，客户可不受任何厂商绑定，实现“多云”的愿景。作为公有云，Akamai专注于IaaS，帮助客户利用开源软件和架构进行业务应用和创新，降低客户的整体拥有成本，提高创新效率，在虚机即服务及容器管理服务等产品上提供业界领先的IaaS性价比。此外，还提供低延时全球云网络，具备强大的多云网络连通性。

李文涛提到，Akamai在近半年内已经成功服务了10家中国出海广告科技公司，其中一家广告交易所总体云成本下降高达60%。此外，QPS（每秒请求数）能与海外三大云友商对应机型相当甚至略高，在网络层面，客户反馈上线后核心业务延时明显降低。

AI赋能边缘创新:发布三款新产品

随着AI的快速发展，面对市场需求的不断变化，Akamai坚持创新，积极布局未来技术蓝图。据李文涛介绍，Akamai最近发布了GPU虚机产品、Gecko边缘云产品、基于CPU的AI推理优化方案三款新产品。

新一代GPU虚机产品，配备英伟达RTX4000Ada，适用于流媒体处理，多媒体渲染、3D建模，以及AI推理。另外，这款虚机产品还配备了业界最 新的AMD四代的CPU9474F，1.5TB NVMe高性能SSD存储，起始机型价格仅为600美金/月，并且包含了10TB免费“出方向”流量。

“Gecko边缘云产品”本季度已经发布10个边缘云节点，目前在Beta的阶段给客户在做测试。今年，Akamai计划在全球推出75个Gecko节点。“我们希望通过边缘云节点去帮助用户覆盖这些之前难以覆盖的一些地理区域。未来我们会计划做到数百个Gecko分布式云的节点，这样可以真正把用户的业务下沉到他们想触达到全球任何区域。”

“Akamai希望提供无与伦比的‘多云’连通性， 无论是从‘边缘-用户’、‘边缘云-边缘云’、亦或是从“边缘云-核心云”，都可以进行互联。网络的连通性是我们和其它厂商‘分布式云’平台最 大的区分点，”李文涛说道。例如，北美芝加哥和南美圣地亚哥做互联互通，使用Akamai的骨干网，双向时延只有147毫秒，丢包率小于万分之一，网络时延抖动在1毫秒左右。

另外，目前广告行业正考虑“如何利用AI提高用户的体验”，广告科技企业通过AIGC帮助用户生成广告内容、创意、素材等，会在AI推理方面遇到挑战，如模型工程化部署时的扩展性和性能问题。在这方面，Akamai与合作伙伴的方案可以将AI推理从核心下放到边缘，从GPU承载转到CPU承载。Akamai提供了一个AI推理的承载平台——边缘云平台，可帮助用户解决使用大模型的时延、用户体验问题，同时降低推理成本、提升推理的效率。