看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具
看準企業AI技術痛點,開發者與創業家老兵創立InfuseAI聯手打造新工具

人工智慧時代來臨,看準企業對打造AI工作環境的需求愈趨增加,新創團隊 InfuseAI 提供易入門軟體解決方案,降低企業導入AI/ML技術門檻,無需繁複、枯燥的安裝過程,就能應用人工智慧技術、滿足所需應用。

鎖定企業投入領域痛點 提供環境基礎建設服務

InfuseAI執行長暨共同創辦人高嘉良,是台灣知名自由軟體程式設計師,除了開發Xcin輸入法之外,同時也是控制系統SVK的創始人。擁有豐富創業及程式設計經驗的他,鑽研技術外也積極推動台灣Open Source社群;在近年來希望能以科技促成民間與政府良性交流,推動自由與民主持續進展的零時政府g0v社群暱稱為高村長的他,與眾多夥伴花費大量心力,結合國內外公民科技技術社群力量。

由於長年鑽研技術領域,高嘉良觀察到,這兩年想投入AI的企業越來越多,但卻常因錯放資源或執行不當策略策略,導致成效有限。於是,他攜手另一位曾創立知名售票網站KKTIX(現已被KKBOX收購)、擁有一流Ruby on Rails技術的營運長暨共同創辦人薛良斌,成立 InfuseAI。

「當你依序安裝A、B、C解決方案,結果發現最好的方法是D,這是目前企業跨入AI領域最常遇到的問題。」薛良斌提到,在市場上,一間公司想要投入AI領域,常認為購買所費不貲的機器、高薪聘請資料科學家,就能搞定所有事情,但在運作後才發現,技術專家擅長領域有限,想純靠人力擺平一切是不可能的事情。有鑑於此,從這項痛點切入,他們提供企業可快速建立機器學習環境的基礎建設服務,以解決中間技術落差。

降低門檻 輔助企業技術人員快速打造機器學習環境

但如何降低企業打造AI環境門檻?InfuseAI推出PrimeHub機器學習平台,使用者運用平台內的各式基本化模組,就能快速打造一體化機器學習環境。除了模組工具,平台也依照用戶需求打造客製化服務,六大解決方案包括:

  1. 快速開啟Jupyer Notebook環境
    Jupyer Notebook是一個介於整合開發環境(Integrated Develop Environment,IDE)及編輯器(Editor)之間的編碼工具,使用者無需自行安裝軟體,便可直接透過Jupyer Notebook工具撰寫程式。此工具有利於研究室及教學現場,能容易地將研究數據和結果以視覺化圖表、線性回歸等方式呈現。

  2. 多種硬體規格及深度學習框架供選擇
    使用者不必再自己組裝硬體、下載軟體,省去費力、耗時過程,PrimeHub支援多種主流深度學習框架,包括提供Docker Image管理環境設定及其他客製化選項,技術人員可選擇最符合需求的方式建構企業機器學習環境。

  3. 更有效管理數據、避免資料缺漏
    在機器學習領域,資料集(dataset)包含大量圖片、文字影音檔,因此在共用、分享時,時常產生檔案缺漏、變動或損壞等問題,為解決此問題,PrimeHub支援管理者建立、上傳資料集,以類似「唯獨檔案夾」形式開放專家下載,除非管理者下放權限,否則不可變更內容,藉此確保檔案存取統一。這項功能可協助企業更有效地管理大量資料集,並確保機器學習指向相同結果。

  4. 輕鬆與內外部協作者共享資訊
    PrimeHub為降低使用者進入的門檻,串接了其他網路服務帳號系統,如LDAP、AD、Google等,讓使用者可使用原帳號登入協作。同時,管理者能自訂使用者權限、增加訪客帳號、設置到期時間和可觸及資料等。

  5. 配額控管硬體資源
    系統運作理想狀態是一台機器專心處理一項專案,但實際上常是一機多用。資源分佈不均情況下,不僅浪費時間也使專案延宕。PrimeHub透過調度,將硬體資源分配給不同專案,例如:一家公司共有20顆GPU和其他CPU等容量設備,平台可設定其中A組使用10個、B組使用10個、有多餘資源時再給C組,減少資源浪費、成效不彰等問題。

  6. 具有高擴充性、高可用性及高服務可靠度
    除上述支援與服務外,PrimeHub也提供分析圖表,並建有自動故障排除、分散式資料儲存等機制。企業可在軟體中設定可用性及擴充性,升級系統版本時,也能停止某幾個伺服器、只維持特定一個持續運作,使作業不會中斷,資源可以妥善分配、使用。

持續打磨產品 拉高與其他競爭廠商區隔

InfuseAI主要商業模式為B2B,將PrimeHub軟體及服務賣給握有資料、具硬體設備、想打造機器學習環境的企業及單位。薛良斌說:「即便相關開源工具越來越多,但企業還是有客製化需求,如何讓動手步驟愈趨簡單、快速,就是InfuseAI想做的事。」同時,針對尚未擁有硬體、卻也想跨足AI領域的潛在客群,團隊計畫未來與硬體廠商合作,藉由軟硬整合拓展客源、滿足更多企業需求,並藉此與純提供SaaS服務的競爭對手做出區隔。

目前,他們主要面向金融、教育產業,台灣人工智慧學校就是他們其中一個客戶。短期內他們會先在台灣爭取更多傳統產業、學術研究及教育機構客戶,等基礎打穩後再進一步前進全球,藉由參與國際大型技術論壇、開發者活動等,積極爭取曝光,打造跨國軟體供應企業。

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左起:InfuseAI共同創辦人暨執行長高嘉良、營運長薛良斌
圖/ 蔡仁譯攝影

創業快問快答

Q:長遠來看,公司想成為一家何種類型的公司?
軟體服務公司。下一步目標是增加國際曝光,並且提供平台讓國外用戶便於試用。

Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
除了公司要做什麼之外,也要決定公司不做什麼。

公司資料

公司名稱:工合有限公司/InfuseAI Inc.
成立時間:2018/6/26
服務名稱:PrimeHub
上線時間:2018/6/26
團隊人數:7
官方網站|Facebook|MeetHub

本文授權轉載自:創業小聚

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AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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