土地銀行升級Exchange Server 2010-- 彈性化管理與高可用度的通訊架構提升服務效率|數位時代 BusinessNext

身為不動產專業銀行的土地銀行，以完整的不動產一條龍金融服務在巿場建立良好口碑，並居於業界領先地位。近年來更積極發展多核心利基業務，提供簡單又多元的理財金融商品。

隨著經營策略的改變與業務範疇的擴張，土地銀行的通訊需求連年倍增。為了紓解過載的現況，以便捷又彈性的方法來落實管理政策，土地銀行決定從原有的Microsoft Exchange Server 2003直接升級Exchange Server 2010。

土地銀行資訊室梁敏芬科長表示：「使用者總是希望信箱愈大愈好，相對地，IT管理人員則是希望使用者和信箱愈來愈好管。Exchange Server 2010是可以同時滿足雙方期望的解決方案，而且還能因應我們當前及未來的應用需求。」

過載及政策管理課題迎刃而解

從Exchange Server 2003到Exchange Server 2010，土地銀行在企業通訊基礎架構的應用及需求起了很大的變化。簡言之，郵件總容量從一開始導入時的1至2GB，在短短六年間暴增至目前的200GB。

成長的原因之一是業務擴展所需。土地銀行近年來積極跨足理財、信託等新業務，與客戶的互動及連繫變得更為頻繁，就連和主管機關如中央銀行、銀行公會的業務往來，也幾乎全靠電子郵件。

另一方面，土地銀行內部工作的訊息溝通與流程連動，同樣愈來愈仰賴電子郵件。例如：系統的監控與警示訊息都是以郵件發送，差勤與業務系統的審核及放行亦是透過郵件通知執行主管。

梁敏芬科長直言：「升級的首要目的，就是解決負載過重及差異化管理等問題。」在舊有的環境裡，土地銀行原本是透過前端NLB (網路負載平衡)，後端用Windows Server Cluster 來進行郵件伺服器的高可用度。但卻經常遇到當信件收發量大時，郵件下載速度變得相當緩慢的狀況。此外，高階主管也希望避免郵件的濫發濫用，要求對容量設限，或是限制轉寄信件的收件人數及對象。土地銀行曾評估透過客製化的方式來落實政策管理，但又怕會產生成本過高、功能有限、缺乏彈性、不易升級維護等管理問題。透過Exchange Server 2010，以其內建的豐富規則，無需客製化就能落實更為嚴謹且可差異化的政策，像是因應業務所需動態調整個人信箱的容量等，讓管理更為靈活且具彈性。

內建先進功能確保全方位的可用性與控管能力

IT管理人員對Exchange Server 2010內建的高可用性機制效益，有著深刻感受。Exchange Server 2010所全新推出的資料庫可用性群組（DAG）架構，讓兩部以上的伺服器環境，就可以部署出高可用性（HA）的架構需求，並且讓一個信箱資料庫可以有最多16個備援節點，不僅讓導入成本更節省、部署管理更簡單，更使得任何意外災害發生時的復原時間更加縮短。

此外，在升級的測試過程裡，IT管理人員直接在線上搬移信箱，使用者端毫無所悉，也未因此遭受中斷等干擾。這個功能對IT部門極為重要，以往在進行電子郵件信箱例行性維護時，必須利用下班及假日加班等離峰時段停機才能進行，現在即使是一般上班時間，在線上就能直接且輕鬆地完成，大幅減輕工作負擔。

對土地銀行而言，不允許停頓的企業訊息系統幾乎已臻關鍵任務應用的等級。隨著版本升級，在異地端建置企業郵件系統的災難復原環境，也考量列為升級後的工作項目之一。梁敏芬科長指出：「我們將從過去的叢集技術改採高可用性架構，可望多一層防護。」

同步提升使用者的效率與IT****管理人員的生產力

土地銀行現有近六千名員工，由於分行共用電腦及在家收信等需求，超過半數以上的使用者都以Web-based 的Email Outlook Web Access（OWA）來收發及讀取郵件。

OWA 2010(Outlook Web App)的介面和Office Outlook如出一轍，功能操作也有一致性，例如：直接按右鍵就可啟用許多功能、共享行事曆、公共通訊錄等，使用者可免除摸索及學習的過程，就連找不到所需功能或操作錯誤等需要IT支援的狀況也大幅減少。值得一提的是，OWA 2010開啟附件的速度有顯著提升，再加上全新的交談式檢視設計，依信件主旨自動將散落在收件夾、寄件備份等處的信自動排序在一起，方便檢視事件的來龍去脈，讓使用者的工作更為流暢且有效率。

而在測試的過程裡，IT管理人員同時使用配備Intel vPro處理器的電腦來執行Windows 7作業系統，對Windows 7 方便上手操作的新使用者介面以及開機速度感到滿意，將列為下一階段的評估測試項目。

從Exchange Server 2003順利移轉至Exchange Server 2010的測試結果，讓土地銀行對跳升的決定深具信心，亦已擬定具體的升級計畫，預定在今年底、明年初之間全面升級至Exchange 2010，讓企業通訊基礎架構的運作滿足可靠與效率的多重需求。

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。