AWS助力世外智慧加速教育教学资源整合与创新

上海世外智慧教育科技有限公司（以下简称“世外智慧”），系“中国民企百强”企业——上海均瑶（集团）有限公司下属教育板块，上海世外教育集团的全资控股子公司。世外教育集团在全国直营和托管40余所学校，办学区域辐射上海、浙江、安徽、贵州等地。在实体办学的同时，世外教育集团积极开展“互联网+”教育的智慧校园模式，立足中国，着眼世界，打造全面融合国际课程的“百年名校”。
世外智慧的成立承载着两个使命，一是为世外教育集团的办学业务发展提供集团化的信息系统支撑和保障；二是将世外教育集团过去优质的办学和管理经验、教育教学资源和课程整合成产品推向市场，加快落实“互联网+”教育的理念；同时利用前沿的IT技术，进行创新研究与探索。2018年，世外智慧成功推出多款教育教学产品，包括智慧校园管理平台（基础数据中台、基础信息平台、教师成长平台和学习管理系统平台）、学习工具应用APP（“爱说\AiTalk”、“智学通\PERGROW”、“背单词”和“数感”）、世外智慧学习终端（学习平板）、智能批改助手平台、智慧黑板系统等，深受广大师生好评。

随着世外教育集团业务不断发展，越来越多的学校加入，教学和教辅应用系统也愈加丰富，世外智慧的IT系统也随之不断升级。从最初的自建服务器、IDC托管，到私有云与公有云的结合，世外智慧一直在大胆地尝试创新。然而，原有云平台虽然一定程度上弥补了自建服务器和IDC托管运维难的缺陷，但IT架构的灵活性、健壮性和高可用性仍然存在不足。
AWS云服务为开发者提供弹性的算力支持、丰富的云原生服务和统一标准API，这非常符合世外智慧业务系统的架构规划。与AWS技术团队充分沟通之后，世外智慧决定迁移至AWS，实现从“Host on Cloud（云上托管）“到”Build on cloud（云上构建）”的战略规划。 世外智慧决定首先将其业务平滑迁移至AWS云上，采用Amazon Elastic Load Balancing (Amazon ELB) 和Amazon EC2 Auto Scaling 服务，实现资源的灵活调度，提高了系统整体的灵活性和可靠性。随后借助AWS 云原生的高阶服务对应用系统进行重构，更贴近云上的最佳实践。以数据库管理为例，通过采用Amazon DynamoDB，世外智慧以云服务的方式进行文档存储，实现了个位数毫秒级性能的提升，在短时间内响应教育系统的大规模并发需求。
“我们利用AWS云服务重新构建了IT底层架构，运维的复杂程度大大降低。将原来需要投入到架构研发的力量，回归到以业务为核心的研发，运维效率提升60%。而且从整个SLA的角度来看，我们提供的服务等级较原来有大幅提升。”世外智慧总经理田野说。近年来，世外智慧明显加快了产品推广和内容迭代的步伐。目前世外智慧同时在开发和运营集团教学管理的近10款应用，极大地提升了师生的使用体验。此外，借助AWS云的全球覆盖，世外智慧得以将IT管理能力拓展到全球范围，为世外教育集团加快实施教育版图全球化战略起到有力的支撑。

教育教学环境对高并发、流媒体的需求较大，而且工作负载运行有较明显的时间特征。例如管理系统的高峰期在早7点半到下午17点半、作业系统在晚18点到23点、选课系统或社团活动在每年3月或9月初的集中3天内，这就要求IT基础架构需要灵活的可扩展性，在不同时段内满足不同的业务负载需求，以及满足校园抢课功能的资源调配。同时，新冠疫情期间对教学教辅系统提出了与平时常态化教学完全不同的挑战。常态化教学中，老师和学生不会实时登录平台或其他应用。但疫情期间，所有老师和学生全天候使用，用户访问量急剧增长，日活数量是平时的十几倍。

基于AWS云架构可以实现资源的灵活调度，根据业务需求，动态调整资源分配，且运维简单。利用Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)和Amazon EC2 Auto Scaling 服务，即使在英语口语比赛和开学抢课时点击量暴涨700%的情况下，世外智慧也能即时满足学校师生的需求，提供高性能、流畅的使用体验，实现课程秒选。田野表示，“从运维角度来看，AWS将世外智慧的前期准备工作从3天降低到小时级别。”

新冠疫情期间，为了响应“停课不停学”，世外智慧携手AWS部署了Moodle+BigBlueButton线上教学平台，将世外教育的课程与在线视频结合，保障疫情期间广大师生的教学活动。同时，世外智慧不断探索创新，将远程会议协作推广到集团的日常运营以及世外教育新校区建设、师资培训、疫情期间新生招聘推介等多个使用场景。

英语教学是世外教育办学的优势和特色之一。目前世外教育已有国家课程、双语课程和国际文凭课程，同时大力构建立足本土融合海外的课程体系，促进各学科融合，依据每一所世外教育学校的特点，自主创新研发适合其自身的特色课程。
据世外智慧统计，从2018年到2019年，其教学平台上产生的英语教学语音数据高达40亿条。除了存储这些巨量数据之外，世外智慧希望通过人工智能技术，对语音数据进行智能分析，实现学生口语的智能化教学。在英语课程中，每周老师布置两次语音作业，每个学生的平均语音时长为30秒-90秒左右，覆盖学年包括小学到初中九个学年段。大量的语音作业检查与批改给老师造成了巨大的压力，很难做到及时反馈。
世外智慧为此开发出“口语通"、“智学通”等智能应用程序，帮助低龄童提升英语口语发音的准确性，进而实现个性化教学。通过引入Amazon SageMaker以及Data Lab团队的支持，快速构建了一套新的语音评价模型，并提供3个新的评价指标，对低龄童英语发音进行更好地识别，快速帮助老师定位学生英语发音问题，提升教学效率。世外智慧还在探索AI/ML在教学场景上的更多应用。田野介绍说，我们正在将NLP 技术应用到一款全新的学习产品中，可以将学生置身于特定场景进行语言表达训练，其中Amazon SageMaker将会发挥极其重要的价值。