什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?
什麼是架構師(Architect)以及要如何養成?

之前被問到這個問題的時候很頭痛,因為一講就要講很久,而且對方如果底子不夠的話,恐怕會像鴨子聽雷。再說我不當工程師很久了,雖然見過各式各樣的架構師,但是總不好意思一直拿十多年前的職場經驗來吹噓,畢竟資訊科技產業進步很快,有些事情已然不同。

欣見這篇文章談「從程序員到架構師」,也可以提供給上述提問者參考,省下我講解的時間。雖然這裡主要講的是建構優化雲端服務的軟體架構師,但是大同小異,尤其在非技術的部分,例如溝通、架構、抽象分析、決策等能力,則多半也適用於其他類別的架構師。有興趣想理解架構師的人,或是想朝架構師發展的人可以大致瀏覽一下。以下是我的補充說明。

技能樹

有些人看到上述文章,可能會先被兩張「技能樹」圖片所震撼,一張是卓越的程序員(程式師)的技能樹,一張是架構師的技能樹,如作者所言,從程序員到架構師,是一個不斷經驗累積的過程,所以架構師不可能光是懂一堆高深的理論卻不懂得寫程式。然而各位如果比較這兩張技能樹,會發現有大不同,並不是單純靠累積經驗值就能升級的。

不過,請注意到,架構師有很多類型,技能樹有所不同,分享文可以作為參考,但是不要被綁住了。我個人不認為要刻意去把技能樹上的技能學全,重點應該在於融會貫通重要的技能,有一套能解決問題的好方法。

化學反應

因為經驗積累到後來, 重點不在於「量的增加」而在於「質的躍昇」 ,所以不是說你學過越多的語言和演算法、用過很多的工具、做過很多的專案、寫程式碼的速度超快,就能蛻變升級成為架構師。過程中必須產生類似化學反應,才能將經驗和能力整合後提升到另一個層次。但這個類似化學反應的蛻變的關鍵和契機因人因領域而異,很難說明清楚,分享文中也沒有多講。我最後會談一下這件事,並且分享一下我的個人經驗給朋友們參考。

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圖/ ShutterStock

重質不重量

為什麼說學了很多東西、專案做得再多,未必能成為好的架構師呢?好比你拿了五個碩士學位,是否可折換一個博士呢?當然不行,因為真正博士等級的訓練極為注重「質的躍昇」,看看學生是否能在融會貫通知識經驗之後,做出優秀的原創作品。同理,發表十篇二流的論文是否等同於一篇一流論文?做了十個「快老二」的研發專案,是否相當於做出一個高技術門檻的原創作品?當然不是。

當事人本身要具備足夠的基礎,其次則是要有適合的環境以及良師益友,否則恐怕學再多也難以濟事 。至於「質」要如何來認定呢?通常得透過實際戰果以及其他資深架構師的肯定來孚眾望,否則即使勉強掛上架構師的頭銜也是無用。

視野和典範

重質不重量的概念並不難懂,但實際上與當事人的視野有關。所謂「夏蟲不可語冰」,如果根本沒看過架構師,缺乏典範,那麼要如何評價一位架構師或是學習成為一位架構師呢?有些工程師長年賣力鑽研,成為某項技術項目的達人,但是技術達人並不見得具備架構師的能力。台灣的資訊電子業有不少的技術達人,但是在產業需要轉型提升的時候,需要構思前瞻和總體策略的時候,才會發現架構師的重要性。

架構師的光譜

架構師有許多種,有的偏軟體,有的偏硬體,但是大多數都要 軟硬兼備 的素養。分享文所談的雲端軟體架構師,比較偏向軟體技術,但是也要懂得系統架構和效能分析優化;台灣比較常見的是嵌入式系統的研發工作,過去的發展受限,往往停留在為硬體產品寫韌體(firmware)的層次,但是到了物聯網時代之後,就開始需要懂軟體的系統架構師來帶領方向。到了數據掛帥的今天,還要再加上AI和資訊安全的素養,又是另外的維度。

基本素養和專業能力

剛進入資訊科技領域的學生,由於從寫程式入門,往往過度熱衷於寫程式(或是完全排拒寫程式)以及沈迷於演算法。其實這些就像英文和數學一樣,是資訊科技人的基本素養,某些公司面試新進員工的時候,考驗程式寫作和演算法的功力,也是理所當然的事情。但是切莫以為基本素養就是專業能力,應聘資深工程師或架構師的時候,除了確認有基本素養之外,更加著重於專業能力。

什麼是專業能力呢?請參考一下技能樹。基本上,資訊工程系課程中有不少有助於培養架構師的課程,不要傻傻的覺得會寫程式就行。有些東西在大學和研究所時期不好好打基礎,到了業界就難了,尤其是與系統和硬體相關的技術,需要有環境與良師益友,才會事半功倍。

環境與良師益友

回顧我自己在求學和擔任工程師的過程,感到頗為幸運地找到不錯的環境和良師益友。我高中參加電研社開始奠定寫程式的基礎,大學則是從電子電路、嵌入式系統到大型電腦都碰過,尤其是後來出國念博士班時專注研究大型平行電腦效能優化技術的時候,有機會鑽研最先進的軟硬體,是我個人蛻變的關鍵和契機。

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圖/ Jacob Lund via shutterstock

之後到矽谷Sun工作的那幾年,有幸在效能工程部門,與處理機設計部門、高階伺服器系統架構部門、網路儲存產品部門、 作業系統核心開發部門、資訊安全研究部門、Web軟體發展部門的資深架構師共同合作,不僅實際驗證我的技能,也透過他們對我的讚許讓我拿到成為架構師一員的門票。

架構師的發展機會

在我選擇回國家教書的時候,有幾位具備架構師資歷的同事也離開公司回到他們的祖國貢獻於科技業。好幾位回去中國發展的同事,獲得政府的挹注,後來發展得很不錯。相形之下,台灣資訊產業轉型提升的步調頗為緩慢,無論是產業或學術,鮮少人了解架構師的重要性,願意長期積累技術經驗成為架構師的人少得可憐,乃至於大多數人連架構師是什麼都不大清楚。但有趣的是,這幾年業界想轉型,三不五時就會有朋友要我推薦架構師。

我分享以上這些個人經驗和看法,不是想往自己臉上貼金,只是想告訴學生們什麼是架構師以及如何把自己培養成架構師的歷程。當然,我不是什麼厲害的架構師,只是當年有幸從多位厲害的架構師身上學到一些皮毛而已,不過我認為我這點皮毛,在這個架構師罕見的學術環境,還是有點價值,也歡迎理解成為架構師的難度後仍想成為架構師的學子們一起來學習。

本文由洪士灝授權轉載自其Facebook

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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