华纳兄弟探索公司（WBD）作为全球顶尖的媒体与娱乐巨头，旗下拥有涵盖电视、电影及流媒体在内的丰富内容矩阵。面对日益增长的个性化内容需求，WBD 决定通过升级人工智能与机器学习（AI/ML）推理基础设施来优化用户体验。在这一战略转型中，公司果断采用 AWS Graviton 处理器和 Amazon SageMaker AI 实例，不仅实现了成本效益的显著提升，更在性能表现上取得了突破性进展。
WBD 全球用户规模已突破1.25亿，其个性化推荐系统必须确保在实时环境下的高效运行。为应对持续增长的用户需求与成本压力，WBD 在 AWS 的全面支持下，启动了向 Graviton 实例的迁移计划。这一举措不仅成功降低了基础设施成本，更将推理速度提升了60%以上。特别是在目录排名模型中，成本节约比例更是高达88%。性能优化方面同样成效显著，通过全新基础设施的加持，不同模型的P99延迟平均降低了7%至60%，其中XGBoost模型的延迟减少幅度更是达到了惊人的60%。这些性能提升直接转化为更快速、更精准的内容推荐，显著增强了用户的参与度和平台粘性。
WBD 的迁移过程堪称高效典范，从初步测试到全面部署仅用时一个月。这一成功实践不仅验证了技术方案的可行性，更为后续的规模化迁移奠定了坚实基础。公司已规划将更多推荐系统迁移至 Graviton 实例，以持续提升运营效率并进一步降低成本。
划重点:
🌟 实现60% 的成本节约:WBD 通过迁移至 AWS Graviton 实例，显著降低了其个性化推荐系统的运营成本。
⚡ 推理速度提升:不同模型的 P99延迟减少了7% 到60%，为用户提供了更快速的内容推荐。
🔧 顺利的迁移过程:从初步测试到全面部署，仅用一个月的时间，确保了项目的高效执行。
