推动运营卓越:F1赛车的人工智能驱动下的比赛日变革

推动运营卓越:F1赛车的人工智能驱动下的比赛日变革

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Track Pulse, Race Day Operations, Continuous Innovation, Data-Driven Insights, Fan Engagement, Cloud Infrastructure]

导读

探索一级方程式赛车(F1)如何通过亚马逊云科技驱动的创新革新了讲故事和比赛日运营。听取F1领导层关于培养创新文化以及使用新机制和治理模型来加速产品开发的见解。了解F1的生成式AI解决方案,如Track Pulse,它能实时识别具有丰富洞察的高影响力故事,以及在比赛期间简化问题解决的AI助手。深入了解F1的转型之旅,以及实现持续创新和实验的最佳实践。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

创新理念往往就像一场障碍重重的赛跑,其中最大的障碍是组织面临的官僚主义。然而,推动卓越运营的关键在于为组织内部建立持续创新和实验的基础。本次会议深入探讨了一级方程式赛车与亚马逊云科技之间的合作伙伴关系,揭示了他们在技术突破方面的历程,以及他们为培养创新文化所建立的机制。

2018年,一级方程式赛车与亚马逊云科技首次结盟,主要目标是加速F1向云端迁移,为下一波技术创新奠定基础。时光飞逝,到了2022年,他们续签了合作伙伴关系,制定了两个大胆而充满抱负的目标:为整个运动项目开启创新和数字化转型的新时代,并为其他大小组织制定持续创新和实验的蓝图。

在过去的24个月里,他们的团队一直在为F1的高性能运营注入动力,同时也在改变粉丝与这项运动互动的方式。为了使创新成为双方持续的过程,他们就几个核心原则达成了一致。首先也是最重要的,他们接受失败,认识到真正的实验必然会导致失败,但每一次失败都会提供新的数据和见解,让他们更接近下一个突破。关键是要确保这个学习周期不会被随机事件所左右,而是通过可重复和可扩展的机制来促进。

其次,他们旨在赋予团队果断行动的能力,释放两个组织的创造力和速度。由于涉及两个组织,这变得更具挑战性,但这是实现目标的必经之路。最后,他们大胆的目标是创造实验速度,实现更快的迭代,从而更快地获得见解,并将这些见解反馈到他们的想法中,最终更快地找到正确的解决方案。

每个团队、组织和合作伙伴都必须确定这些优先事项的适当组合,就像一个配方,正确的比例取决于风险偏好、团队规模和所解决问题的类型等因素。然而,实验速度并非他们唯一的关注重点;这不仅仅是为了将实验数量加倍从而使创新能力加倍。还有意图和执行的问题。他们经常观察到客户由于担心分散对核心产品的关注,以及实验成本可能失控而回避大量实验。

在与一级方程式赛车的合作中,他们证实了这样一个假设:实验的成本实际上是低的,只有当实验成功时才会变得昂贵——这无疑是任何企业都希望遇到的问题。在实验方面,他们的目标是使其快速、可行,并赋予实验团队执行他们所进行的实验和见解的能力。同时,持续创新也不能完全依赖于非凡的个人,必须建立机制来实现超越个人努力的扩展。

为确保他们与一级方程式赛车的合作伙伴关系中所有想法都得到适当的关注,他们创建了所谓的“创新框架”。该框架用于产生想法、捕捉想法、对想法进行迭代,并选择要构建哪些想法。最关键的是,他们还创建了一种机制来防止不好的想法继续发展。作为个人,承认一个想法不好、不合适或时机不当可能很有挑战。拥有一种处理这种情况的机制可以消除过程中的个人因素。

对于Formula 1来说,他们的当务之急是确保任何计划都与两个轴心保持一致:首先,是否与一级方程式赛车的六大核心战略优先事项之一相一致;其次,是否已确定了业务赞助商。如果这两个问题的答案有一个是否定的,他们就会转向下一个想法。

这个创新框架的核心是亚马逊的“反向工作”方法,这是一个用于推出所有面向客户的产品的流程和方法论。在这种机制中,他们会创建一个虚构的新闻稿和常见问题解答,设想在未来某个时间点,他们已经推出了产品或解决方案。从那个未来时间点出发,他们描述将如何宣布推出、客户会说什么,以及客户体验会是什么样的。拥有一个统一的书面叙述,可以让他们在早期就收集对该计划的反馈、进行迭代、调配资源,并在时机成熟时准备就绪执行。这也是他们用来防止不好的想法继续发展的机制。

拥有想法很好,但这还不够;组织需要有系统来让团队有效和高效地行动。没有一刀切的解决方案,因为每个组织都必须确定在实现所需速度之前对风险的容忍度。在亚马逊,他们被组织成所谓的“两个披萨团队”——小型灵活的团队,具有自主决策能力。这种结构减少了团队之间的沟通时间,让他们有更多时间思考大问题,从而增加了实验的能力

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值