台灣IBM雲端運算事業部副總經理:雲端運算是思維改變,不只是技術創新
台灣IBM雲端運算事業部副總經理:雲端運算是思維改變,不只是技術創新
2016.05.26 | 科技

雲端議題近年正夯,根據市場研調公司Gartner預測,2016年全球雲端服務市場將達到2,040億美元,成長幅度達16.5%,未來發展潛力相當大。在這樣的趨勢之下,企業要如何做好雲端運算?台灣IBM雲端運算事業部副總經理許仲言從資訊架構、維運管理服務和資訊服務等三方向分析並指出,雲端運算其實是一種思維的改變,不單單只是技術創新。

圖說明
圖說:左為台灣IBM雲端運算事業部副總經理許仲言,右為台灣IBM系統暨科技事業處總經理魏大洋。圖片來源:顏理謙攝。

許仲言引用報告數據指出,原本企業會放在雲上的服務大約只有8到9個,不過到了2017年將會上升到18到19個,這代表了企業越來越信任雲端環境,並且了解雲端是未來推動商務的重要平台。不過,企業如何才能做好雲端運算?許仲言從資訊架構、維運管理服務和資訊服務這三個方向分析。

「小核心、大周邊」發展原則

「雲的成長過程中,可以分成河流的左岸和右岸。左岸是傳統IT產業,右岸是互聯網企業。重點就是怎麼透過雲這條橋結合雙方的優點,發揮綜效。」而這幾年來,企業都被迫思考如何運用雲端技術,讓自己站在更有戰略性的位置,因此IBM提出了「混合式資訊架構」的解決方案。他解釋,以內部角度來說,核心系統應該要越來越簡潔和單純,以方便維運。而以外部角度來說,因為現今IT發展速度實在太快,企業無法保證現在投資的技術是否足夠應付未來兩到三年的發展,因此建議企業要以「小核心、大周邊」原則發展。

企業應該要佈署「預防型維運架構」

關於維運管理服務,許仲言表示,現在企業要面對太多數位通路,根本不知道什麼時候會遇到問題。如果用傳統的被動式監控,其實都於事無補。因此IBM建議,企業應該要佈署「預防型維運架構」,把結構性資料和非結構性資料放在一起分析,再透過數學模式把KPI模組化,並且跟歷史軌跡比對。未來,當同樣模式發生時,就可以發出警示,通知企業主該主動採取行動。以金融業為例,IBM曾經同時為土耳其銀行監控80台伺服器,並且在四週之內幫他們發現10個潛在危險系統,成功避免龐大損失。

開發應用程式應預留 API 開放的空間

最後則是資訊服務。許仲言指出,傳統瀑布式(Waterfall)的應用程式開發模式已經不敷使用了。在傳統開發模式中,開發、設計、測試、佈署等四個階段必須依序發生,所以要等到功能完整之後,才能佈署到市場。這樣一來,通常需要通常需要18到20個月的週期,「這是完全無法被接受的,因為現在的客戶喜新厭舊的速度很快。」基於這樣的趨勢,IBM提出三個解決方案。首先是以Hybrid開發模式縮短開發時間,並且經由充分討論,知道自己開發的產品是否跟原本的想法一致。第二則是善用專家系統。透過充分運用市場上已經有的API,企業不僅能節省時間,也能把力氣放在發揮創意上。最後,他也建議企業開發應用程式時,要預留API開放的空間。

@@ACTIVITYID:638@@

往下滑看下一篇文章
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
立即報名

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