為了展現開發者在Azure的幫助下能輕松迅速地打造智能應用，我們在Azure上用新發布的人臉識別APIs為2015年微軟開發者大會的第二天展示搭建了How-old.net。借助人臉識別API這個網站可以分析用戶上傳的照片中人物的性別和年齡。這個API的人臉定位功能及性別識別功能大致準確，然而年齡預測結果并不是非常準確，但How-old.net依舊能博得用戶一笑，制造諸多歡樂。當然，同大部分網站一樣，我們不會保留用戶上傳的照片，也不會分享這些照片，我們只會分析照片里人物的年齡和性別。

網站建成后，我們給數百名微軟員工發了郵件，邀請他們體驗這個網站并給出反饋。當時想著若有幾十個人來這個網站、為測試提供有用的數據就算不錯了。但三個小時后，我們的后臺分析圖表呈現出下圖態勢：

幾個小時里，How-old.net收到了全球3萬5千用戶(其中大約2萬9千人來自土耳其，下圖顯示，推特上有大量來自土耳其的用戶提到了這個網頁)上傳的21萬多張相片。

這個網頁展示了用戶使用的實時信息。比如，我們曾預測用戶會用已經存在于網絡的照片，或是使用頁面上的必應圖片搜索欄;然而網站分析的照片中，超過一半的是用戶上傳的自己的照片。這些信息幫助我們改善用戶體驗，還有助于我們額外測試手機上傳照片。

那么這些是怎么實現的呢?

盡管難以置信，但兩位工程師只需幾個小時便把整套解決方案(從網頁到機器學習API到實時數據流分析再到實時BI)整合在一起。這很好地展示了Azure開發者的靈敏和創造力。這款應用的關鍵功能在于以下三點：

識別圖片中人物性別及年齡

獲取上述數據的實時信息

生成實時分析圖表來顯示上述結果

識別性別及年齡

我們想用智能有趣的體驗吸引全球用戶。于是我們瀏覽了微軟Azure機器學習展示廳。這個網頁里有個新套裝Project Oxford ，由必應和微軟研究院打造，內含大量面部、語言和視覺方面的服務。我們用到的臉部識別API有個樣品頁，該頁面可以檢測到臉部并提取出相關信息。我們覺得這個API的年齡及性別識別功能很有趣，所以選了這個方面作為我們的項目。為了讓用戶體驗更加有意思，我們還加上了Azure市場里的必應搜索API，最終建成了 http://how-old.net。

除了年齡和性別，我們還用上了其他普通瀏覽器提供的信息，比如伴隨著每個標準HTTP呼叫而來的用戶代理字符串，以及照片上傳地的經緯度。這些信息可用來計算很多網站使用數據，比如通過iPhone、Windows或安卓登錄的數量，How-old.net最受歡迎的地區。這點體現在下列JSON文件中：

實時信息

為了知曉How-old.net實時數據的模式，我們引入了一套新的微軟Azure數據流服務。

我們用Azure事件中心導入數據。用戶上傳照片時，事件中心API會從網頁生成ASON文件。注意，在此過程中，我們不會保留照片及任何指向用戶的信息(用戶無需電郵，不用登錄，也沒有用戶名)。只有JSON文件流向Azure事件中心。

然后，我們需要數據流服務來實時整合處理用戶們上傳的上萬張照片。這里我們用到了高吞吐低延遲的全托管解決方案Azure流分析(ASA)。ASA讓用戶能用類似SQL的語言，輕松處理數據流。

比如，只用輸入下列命令，你就能從一個十秒窗口得出“性別”的計數，而且結果每秒都會更新。

在上圖的查詢中，我們選取了顯示結果的時間，性別和性別的計數。StreamInput指流動記錄數據流向的事件中心。這個過程是在一個忙碌的十秒窗口中完成，只用了一秒鐘。這個查詢提供了上傳照片中男性和女性的總數。這些信息能被展示在一個分析圖表里。你可對來自同一事件中心的數據進行多種查詢。

實時分析圖表

我們用PowerBI在一個實時分析圖表中展示結果。我們只是選擇了PowerBI來呈現數據流分析結果，然后在 http://www.powerbi.com 選擇ASA創建的數據集和表格，無需進行其他代碼方面的工作。

上圖的兩項數據流分析查詢，一個是整合照片中提取的年齡再以PowerBI中其他標準(比如區域)進行分類，另一個是上面提到的查詢。PowerBI能制作各種圖表，你甚至可以直接用自然語言發布命令(比如“各性別各年齡IOS用戶的總數是多少?”)。

總之，祝大家在http://how-old.net 上玩得開心，也期待更多人用Azure機器學習打造自己的應用。

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