做好AI开放平台(三):做好数据管理

编辑导语:目前,AI是新的互联网潮流。而做好AI开发平台,一个关键因素是,做好数据管理。本篇文章中,作者从功能服务数据管理和业务数据管理两方面,分析了如何做好数据管理。感兴趣的小伙伴不妨来看看。

AI开放平台除了为用户提供丰富的AI功能外,还需要提供为用户数据管理功能。

本文将从以下几点说明来说明如何做好开放平台的数据管理。

一、功能服务数据管理

调用统计数Σ据主要是为便于用户分析调用AI功能时的状态分析,分别包括数据总览、数据明细。

1. 服务数据总览

服务数据总览是对功能服务调用量、QPS的统计;如下图是百度AI开放平台的总览数据查询。

其中调用量可以‹观察到指定时Δ间内每天ϑ的调用情况,这里的调用不区分成功、失败和排队,只要÷发起过调用都¶可以纳入统计;

其次是QPS的统计,QPS表示每秒请求数,意思是服务器在单位时间内处理了的请求数量,通过QPS可以评估η当前开放平台对业务的支撑程度。

૮如果QPS过低,调用量过大,则很容易造成大量请求排队,延误了业务发展;

比如当某广告商需要在▒广告投放前先经过内容审核,确定不违规(涉黄、涉暴、涉政等),如果QPS过低,可能会导致生产的广告视频无法及时投↔放出去。

2. 数据明细

通常情况下,只有总览数据是不够的,还‎需要支持用¥户查询服务调用的明细数据。

明细数据可以包ⓝ括Ô调用成功的次数、调用失败的次数、调用失败的原因,以及不同分析类型的调用次数。

(ƿ1)提供分析成功、分析失败次数统计હ,以及失败原因

统计有利于帮助用户掌握服务调用的状态,当服务失败占比超过阈值时,首先可以通过失败原因查看是因为开放平台分析超时,还是因≈为自身提供了无效的数据િ。

比如在视频分析时,通常开放平台支持直接传入∨URL调用。

但是有些URL无法解઒析出视频,就容易导致出现批量失败情况。

这个情况下,如果有失败次数和失败原因的统计就可以快速辅助定位问题。

(2)不同分析类型的数据统计

主要是将服务é进行细粒度化,以原子能力的形式进行统计;

比如上述提到的视频内容审核,包括涉黄、涉爆、涉政、广告等不同维度的检测,在数据统计时,就需要能分别统计出最小维度的数据情况;

二、业务数据管理

除了上述对服务的数据统计,还需要进一步提供对业务数据&#263a;的管理。

业务数据管理可以包括两个方面:

1. 输入数据的管理

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在AI分∩析中输入数据类型通常包括视频、图片、文本和语音,平台&#25a1;需要提供数据图表能展示输入数据的时长、张数等。

比如视频或者音频时,会统计分析ૣ的时长,如果输入数据是图片,会统计分析的张数等,其他还有针对文本类型统计;如以下百度对视频的统计:

2. 平台消费数据

业务数据管理中另一块是需要支持对账号消费数据记录、预警;

通常AI开放平台需要用户预付费购买流量包或੢者先存入一笔金额,后续的服务调用会按照产品价格进行扣款。

因此平台需要能够提供入口&#260f;支持用户快速查看消费记录、余额等信息。

同时最好能有预警β机制,在金额不满足单次或指定次数服务调用时进行消息通知,提醒用户尽快充值;如百度提供的消费统计样例如下:

注意:关于在开放平台的数据统计,除了在客户侧提供当前账号的数据统计,还需要在开放平台的后端管理平台针对所有用户账号进行数据统计,能够让加深系统的客户运营,了解客户现状,进一步进行商业化。

三、小结

઱通过为&#25a0;用户提供功能服务数据管理、业务数据管理,一方面可以满足用户需要,帮助用户快速定位服务调用中出现的问题,和掌握自身消费状况。

另一方面有利于开放平台根据消费状态੖挖掘更大潜力的客户需求。

 

本文由 @Eric_d 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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