【觀點】最初的 Google 程式碼品質其實不高 ?
【觀點】最初的 Google 程式碼品質其實不高 ?
2011.04.20 | 人物

剛剛在臉書上看到 Saturday 分享了一個連結,覺得內容還蠻有意思的,所以把大意簡單翻譯在這裡:

Quora 問答:最早版本的 Google 程式碼品質到底如何?

More about In The Plex

最近有一本新書叫 In the Plex ,寫了很多關於 Google 早期的八卦,其中寫著早期的 Google 搜尋程式原始碼實在是:「不怎麼樣〈Not Great〉」。

Google 一開始並不是個搜尋引擎,而是一個讓網友在網站上留註解〈annotation〉的系統。早期的 Google 其實是用來評比註解的系統,而且叫做 Backrub。〈不知怎麼後來搞到變成網站搜尋系統去了,AltaVista 跟 Yahoo 創辦人半夜想到這點應該會氣得睡不著覺。〉

問題是創辦人 Larry Page 的程式功力 … 〈這裡用了很隱諱的形容詞,叫做『他當時不是個世界級的的程式設計師 He wasn’t a world-class programmer』,以免得罪一狗票的 Google 工程師〉,寫了很久寫不出來。他只好求救於當時的好朋友〈也是個程式助教〉 Scott Hassan 。

Scott Hassan 發現,這程式裡面的臭蟲多得不得了,除了 Larry Page 的關係以外,還因為 Page 企圖心太旺盛,用了當時很新的程式語言 Java〈俗稱的小孩開大車是也〉── 結果 Java 一天到晚當掉,Hassan 光是 debug Java 就搞到翻臉,決定直接用 Python 重寫,才把 Backrub 搞定。〈所以程式碼有大半是 Scott Hassan 貢獻的?〉

有趣的是,兩年後 Larry Page 跟 Sergey Brin 合夥,決定要把 Backrub 用在網頁搜尋上,成立了 Google 。沒想到這時候他們又遇到了問題,Google 常常當掉,有的人根本連結果頁面都開不起來。追查半天,一個新員工、也是前 UCSB 的教授 Urs Hölzle 發現:問題又出在程式碼身上,因為他們用的是… Python。

“The web server couldn’t handle more than ten requests or so a second because it was written in Python, which is a great idea for a research system, but it’s not a high-performance solution”

每秒十個以上的搜尋 request 就會讓 Google 當掉,因為程式碼是用Python寫的。 Python 拿來當研究用的開發語言很好,但不適合用在講究高效能的環境上。

不過沒關係,反正 Google 慢慢有錢了,可以請更會寫程式的人來… 經過不斷的重寫跟改進,終於成了今天的 Google … 〈是不是有種小魚終於逆流而上成功的感覺?〉

◎ ◎ ◎ ◎ ◎

翻譯就到這裡,的確是很有意思的故事。〈這本書裡面應該還有很多類似的故事,有空應該找來看看〉

接下來的引申時間,我想多數人的結論多半是…「原來早期的 Google 程式碼也很爛」、「所以大家不要害怕寫出爛程式碼、早早釋出你的 prototype,開始競爭… 」

我的角度比較不一樣。我想的是:「一個原始碼寫得這麼爛的系統,代表到發展中期會遇到很多效能瓶頸、要花時間重寫、在這段期間被對手追趕過,但它最後還是能變成這麼大這麼成功的事業,顯然他的演算法內容真的不簡單。」

兩種想法也許都沒錯,只是角度問題。

出自MMDays/Mr. Friday

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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