[專訪]  核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
[專訪] 核桃運算薛文蔚:每個人都可以成為資料科學家
2014.12.01 | 科技

當大家都在談大數據分析和應用,台灣新創團隊核桃運算MacroData卻選擇切入最底層的技術,打造即時資料分析引擎Big Object。創辦人薛文蔚甚至想顛覆工程師從1970年代以來對資料運算的看法,也就是說,資料不必先下載到記憶體,運算完再放回去,而是設計出「in-place computing」模式,創造接近無限的空間,讓所有資料都為了運算而準備好。10秒就能處理1億筆資料,一台電腦就可以處理幾十億資料,比起現有的資料庫,運算速度還要快50倍到100倍。

硬體科技的進步,促成大數據

核桃運算創辦人薛文蔚指出,「目前處理大數據的技術還是在非常早期的階段,很多技術還不是很方便,這就好像我們現在回頭談70年代的電腦一樣。」

薛文蔚說,「昨天的垃圾,是明天的黃金。」隨著硬體科技不斷進步,現在儲存資料的代價很低,所以有各式各樣沒有目的的資料被儲存起來,才會形成這3-5年很紅的「大數據」概念。

**大數據面臨的挑戰是,很快獲得很多資料,卻難以想像要如何處理資料。**當資料量很大的時候,要怎麼做才能快速處理這些大數據?

三年前,薛文蔚遇到中國供應商的單品項管理問題,必須同時處理40萬個品項,乘上1萬個通路時,預測出來的值是幾百億點。然而,現行的資料運算架構主流根本沒辦法處理,才讓他進而去解決架構所產生的問題,直接從運算模式下手。

enter image description here
(圖說:核桃運算創辦人薛文蔚推出即時資料分析引擎,推翻工程師長久以來對資料運算的看法。圖片來源:郭芝榕攝影。)

顛覆資料運算模式

「我們現在還在用1945年所設計出的電腦運算模式!」(也就是范紐曼架構)薛文蔚解釋,以前記憶體很小,把資料當成外來物,程式和原始碼是一等居民,支配資料。每次要運算時,都要把資料從硬碟內搬移至記憶體運算,再搬回硬碟,花費很多時間在「搬移」。

目前大多數使用者端的資料庫和程式都以這種邏輯設計出來,薛文蔚說,這樣的工作台模式適合資料運算嗎?

所以,核桃運算3年前設計出不必搬移資料的「in-place computing model」,試圖要顛覆資料運算的模式。記憶體從32位元前進到64位元是一個很重要的觀念改變,用空間換取時間,用有效率的方式對映到現有的CPU和記憶體,創造出一個無限的空間,把程式送到資料儲存地運算,避掉資料搬移的過程。

例如,HTC就推出64位元處理器的智慧型手機Desire 820,可以把資料放在雲端、伺服器和物聯網上。

enter image description here
(圖說:核桃運算顛覆資料運算的模式,開發出資料運算引擎BigObject。圖片來源:取自核桃運算官網。)

此外,核桃運算在做運算時,會用各式各樣的轉換技術做分門別類,例如分開性別和收入,並善用關聯,讓4G記憶體可以跑100G資料,比MYSQL快100至1000倍。

薛文蔚指出,「**只要一台64位元的電腦,就能處理幾十億筆資料,未來也可以用在手機上。**降低一般人使用的門檻,展現平民化的大數據運算力量。」可處理關聯式分析、多維度分析。

未來,嵌入式裝置愈來愈多,大數據將是隨處可見的技術。他更進一步指出,未來的使用者將會是資料導向,10年後可能變成人人都對資料「有感覺」,資料科學將成為基礎知識,而非現在的專家系統。

大數據四大類:應用、產品、工具、底層科技

薛文蔚是台大資工系第一屆畢業,在哥倫比亞大學念資工博士學位,1995年就開始創業。他將大數據分成應用、產品、工具、底層科技四大類,目前切入大數據領域的新創團隊,大多都是大數據應用,包括手機、物聯網,有一大部分落在社交媒體,用心理學分析關聯度,例如兩個人的相似度。

做大數據的平台和科技比較少,薛文蔚說,底層科技還有許多可發展空間,會形成一個生態系統。台灣的強項在硬體,像是固態硬體、永久記憶體、快閃記憶體等等,核桃運算也許會進一步結合硬體,讓運算模式更快速。而10年後,底層的硬體可能會被生物記憶體所取代。

關鍵字: #Mac #大數據
往下滑看下一篇文章
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?
台灣不只要用國際標準,更要參與討論!TWNIC如何培養下一代網路人才,接軌國際技術社群?

打開瀏覽器、觀看串流影片,看似日常的上網行為,背後其實仰賴一套套國際網路標準運作。當網路技術持續演進,台灣除了採用這些標準,能不能進一步參與它們形成的過程?

「即便有很多事情可能要做10年才會有效果,但我想我們應該擔任這樣的角色。」TWNIC執行長余若凡指出,台灣硬體產業在全球已有亮眼成果,但對底層網路技術與國際標準的關注、參與仍有成長空間。對TWNIC而言,除了管理「.tw」、「.台灣」網域名稱與台灣IP位址資源,也希望成為台灣與國際網路社群之間的橋梁。

TWNIC 執行長余若凡
圖/ TWNIC 執行長余若凡

這也是TWNIC與國立虎尾科技大學合作舉辦IETF研習課程的背景。從IETF組織運作、RFC標準形成,到IPv6-only等新一代網路技術,課程不只協助參與者理解國際標準,更希望培養實際參與與落地的能力。透過這場合作,TWNIC也試圖串起國際社群、校園人才與產業需求,讓台灣從採用標準,進一步走向參與標準。

硬體做到世界級,下一步讓台灣人才走進標準制定現場

IETF(Internet Engineering Task Force,網際網路工程任務組)作為全球網際網路技術標準形成的重要場域,許多技術規範最終透過RFC文件發布。對TWNIC而言,台灣若能讓更多企業、學校、研究者與工程師參與,不只能更早掌握國際網路技術變化,也有機會把台灣經驗帶進國際討論。

TWNIC因此一方面把國際議題帶回台灣,另一方面也把台灣人才送出去。透過TWNIC Academy學員計畫,每年資助8位學員參與重要國際組織,時間長達一年;部分學員返台後更自主形成社群,近期一場交流活動便吸引近40位參加,背景從網路工程延伸至政策、法律及社會科學。「我們希望最終有更多人可以參與。」余若凡說。從在台培訓、實際參與國際組織到返台形成社群,TWNIC希望讓人才培育不只停留在單次課程,而能持續累積參與國際標準討論的經驗。

會設定網路還不夠,學校補上「讀懂標準」的能力

但真正想要走進IETF,光是「會用網路技術」還不夠。國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱指出,大學課堂教授TCP/IP或網路設定,多半從教科書或整理過的教材入手;真正參與國際標準討論,面對的卻是RFC等第一手技術規範。

他將其中的差距歸納成三種能力:規範閱讀、實作驗證與技術表達。工程師除了讀懂規範,也要能透過實作與工具驗證實際網路行為,最後以精準的技術英文語言與國際社群溝通。「這三種能力不是短期間就能養成。」蘇暉凱指出,因此需要逐步融入大學與研究所的課程及專題。

這也凸顯學校在合作中的角色,TWNIC負責連結國際社群、技術趨勢與參與機會,學校則把這些標準帶進人才培育與實作現場。兩者合作,才能讓「參與國際標準」從少數專家的工作,逐漸變成年輕工程師可以累積的能力。

國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱
圖/ 國立虎尾科技大學電機工程系教授兼秘書室主任秘書蘇暉凱

IPv6走向主流,校園先成為產業轉型的試驗場

IPv6正是這套合作模式的具體案例。余若凡指出,全球IPv6使用率已正式跨過五成,迎來關鍵轉折。包含越南、捷克等國皆已將全面轉向IPv6排入國家政策時程,主流行動裝置與微軟Windows作業系統也已原生支援。過去許多環境仍採取IPv4與IPv6並行的架構,隨技術、終端與轉換機制逐漸成熟,進一步走向IPv6-only的條件也開始成形。IPv6-only並不代表與既有IPv4服務切割,而是透過NAT64、DNS64等轉換機制維持連線。對產業而言,真正的問題也逐漸從「技術能不能做到」,轉向是否有足夠經驗與信心部署。

為此,TWNIC 從人才培育到校園實作,持續推動 IPv6-only 環境的應用與部署,除了自行建置 IPv6-only Demo Site,也逐步於北、中、南三地拓展示範場域與實作據點。余若凡觀察,相較於企業在商業效益尚未明朗前,對導入新技術往往較為謹慎,校園更適合作為技術驗證與人才培育的場域。透過 TWNIC 推動的實作機制,讓師生在實際環境中理解 IPv6-only 如何運作,一方面培養未來進入產業的人才,另一方面也能累積可供業界參考的部署經驗。對蘇暉凱而言,這意味著學生不能只學會 IPv6 位址格式,更要從網路維運、資安到應用發展,建立面對 IPv6 環境的完整思維。

從Demo Site、教育訓練、技術活動到實作手冊,TWNIC希望逐步降低新技術的理解與部署門檻。當IPv6走向主流,台灣面對的已不只是「網路要不要升級」;如何讓更多人才讀懂國際標準、具備實作能力,甚至走進IETF參與討論,才是台灣從標準「使用者」走向「參與者」的下一步。

IETF研習課程

TWNIC將於10月29至31日2026年臺灣網際網路研討會(TANET 2026)暨國際計算機會議(ICS)設攤展示,規劃「新世代IPv6-Only Wi-Fi無線網路體驗與建置」及「TWNIC IPv6智慧工作室(IPv6 Smart Studio)」兩大主題。歡迎各界蒞臨參觀與體驗!
詳細介紹請參閱:https://twnic.tw/blog/contents.php?id=253&lang=zh-tw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓