Trainline雄心勃勃的AI计划带您尽享旅程

首席技术官Mark Holt 阐述了机器学习对Trainline未来的贡献。

与许多通勤者不同,Trainline的首席技术官马克·霍尔特(Mark Holt)认为,电子订票平台大概就是用来订购火车票的。

Trainline雄心勃勃的AI计划带您尽享旅程

Trainline雄心勃勃的AI计划带您尽享旅程

使用Holt公司的应用程序,客户不仅可以购买火车票(或长途汽车票),同时还可以查询空余座位。Trainline公司最近推出的AI机器人BusyBot,每天处理近26,000名乘客的信息,这些信息主要涉及乘客坐在哪个位置,他们旁边的座位是否有人,然后将乘客安排到人比较少的车厢。

Holt告诉IT Pro称:“我们所构建的算法中比较有趣的一点是,‘你可能在伦敦桥和盖特威克机场这段路程找不到座位,但是在盖特威克机场将会有很多人准备下车,所以从这一站到布莱顿你都会找到座位’。很多诸如此类的创新设计真的非常重要。”

人工智能和机器学习

Holt手下的工程师正在Trainline实验室忙于研究几个机器学习项目,而BusyBot只是最近推出的几个项目之一。该公司每年向其云端数据库投放十亿次用户互动,全力以赴提出创新的方法,以便让乘客尽享轻松自在的旅途。

现在旅程预测应用程序正在部分用户中进行测试,目前该软件正在为大约80%登陆Trainline主页的用户工作,帮他们提取数据,比如提供某人预订车票的时间(被称为预约时间表),他们预订的当天时间,他们使用的设备,以及历史旅程信息。

Holt说:“该软件的预测结果真的是令人不可思议,”而且,他解释说,30%的预测时间与客户计划旅行的时间不谋而合。“当我点击‘曼彻斯特皮卡迪利’按钮时,该软件会回答说‘您可能想要下周五去旅行’。”

这一系列应用程序都是为了简化人们的日常旅行体验而设计,它们依赖于机器学习来分析Trainline丰富的数据点,目前该软件还在不断的改进中。

从罗瑟勒姆迁移到云端

Holt表示,该创新是Trainline取得的最大成功之一,这源于2015年Trainline从使用了15年的罗瑟勒姆数据中心向AWS的全面迁移。

他说,之前Trainline的发布周期是六周,现在变得更加灵活,比之前增加了1100倍,现在每周在云端发布的更新超过100次。

Trainline 2015年的云迁移解决了需要不断更新数据中心磁盘、服务器、交换机和防火墙等需求,每年可节省120万的费用。

更重要的是,Holt说,借助这些AI和机器学习工具可以使开发者更加快速的测试他们的项目,为他们腾出更多时间,从而更多的关注于更加有创意的想法。Trainline依靠AWS的技术来遏制支撑其AI项目的数据;使用Kinesis Streams来移动数据,将数据全部存储在S3存储区中,并使用AWS Athena进行查询,这是一种无服务器的SQL查询服务,如此一来, Trainline就不需要启动服务器或使用数据仓库。

“这些创新技术非常的强大、成功,对我们来说意义非凡。” 他说, “以前我们的管理技术真的很糟糕,通常要浪费我们几个月的时间,而现在我们随时随地可以采用该技术。”

创新文化

创新文化的方式也对Trainline的技术产生了积极的影响。在云迁移之前,Holt 承认,在12月内完成这样一个重大的转变对工作人员来说有些“难以置信”。当时,开发人员花费了30%到50%的时间来维护Trainline庞大的服务器群,并解决了迁移软件所伴生的从分段运输到生产的问题,但是由于将原来的80个服务器减少到了两个,所以开发人员得以将重点放在“创建精彩的客户体验”上。

如今的开发团队非常高效,相比在云中测试和开发软件之前,他们可以更快的启动项目。借助AWS,他们可以将软件顺利部署到自己的开发环境中,然后再开始进行分段运输和投入生产。

这样一种灵活的方法已经大大激发了他们的创意灵感,其中一名开发人员在周末的时候将Trainline应用与Google家庭设备整合在了一起,Holt希望公司未来可以将此一举推向市场。他说:“营造一种有利于激发开发员的创新思维,使他们想要创新,并创造出新的东西的文化氛围非常重要。告诉他们尽管放飞思维,进行天马行空的创作,这种承诺可以说是非常深入人心了。”

同样,这种创新文化也有助于吸引其他顶尖人才,Holt解释说,当潜在员工看到开发商如此快速地提出项目创意,他们肯定会迫切地希望加入我们。

除了车库项目之外,Trainline并没有在其他方面使用大型云巨头自己的AI工具,所以在其应用程序或网站上并没有Rekognition或Lex技术的身影,而更多的则是机器学习。

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