什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入
什麽是DevOps?(一)從管理與商業思維角度切入

DevOps是資訊界這幾年在提倡的一種思維,就字面上來説,是Development(開發)+ Operation(營運)的縮寫,臺灣有的人把Operation翻作「維運」,但我覺得翻作「營運」會更好,因爲以前的資訊系統商,在談系統售後服務,都是講維運合約,也就是Maintenance,而「維運」的含義我覺得相對來説被動,「營運」比較強調主動去做更多事;另外我覺得,DevOps還要再加上Deployment(部署)才完整,也就是Development(開發)+ Deployment(部署)+ Operation(營運),這樣才是網路時代,一個系統需要的完整流程。

爲什麽這幾年會出現這樣的概念?在2000年之前的軟體時代,因爲空間上的限制,程式開發完,打包成光碟,交付給使用者就結束了,如果程式有問題,就要等之後再推出新版本才能更新,每次交付給使用者的時間基本上是以月為單位,所以這個時候的軟體開發方式是用傳統的 「瀑布式管理」,一開始一定要先將需求規格定的很明確,才會進行開發、測試,以免最後出問題。

而進入網路時代之後,一切開始改變了,透過網路,可以跨越空間的限制,將程式快速上線,這代表,產品交付給使用者的時間大幅縮短,而在商業競爭的本質上,能快速回應使用者的需求,就能更獲得青睞,因此現在的開發模式變成 「敏捷式開發」,講究快速交付、快速修正、快速回應,可看我另一篇文章談瀑布式與敏捷式的差別

DevOps主要的概念和内容是什麽?

DevOps強調的是,現在網路時代的程式開發,不再只是開發測試完就結束了,還要考慮到程式部署時所需的環境,以及後續長期營運,持續優化的問題,這些過程都會影響到使用者感受,唯有全面考慮到了,才能在這競爭激烈的市場脫穎而出,讓使用者願意持續使用這個產品,這樣的概念下,就產生了快速開發、快速部署、快速上線、快速修改、快速回應的循環。

但要達到這樣的效果,當然不是那麽簡單,要考慮的事情會很多,所以DevOps的實際内容在講些什麽?其實它融合了非常多的方法論,不管是管理手法或開發手法,包含「商業思維」、目標管理(MBO)、限制理論(TOC)、資訊科技基礎資料庫(ITIL)、精實生産(Lean Production)、持續整合與部署(CI/CD)、看版(Kanban)、敏捷式開發(Agile Development)。爲什麽要融合這麽多?後續分享一些我自己的想法。

資訊科技在網路時代的價值

很多IT技術出身的人,會覺得只要把程式開發好,系統維護好,這樣就夠了,其他什麽財務、銷售、製造不用去管,但我覺得這樣是大大低估了資訊人的價值!在網路時代,資訊科技可以為企業帶來的價值,是以前無法想像的,資訊人可以做的事比以前多出非常多。

未來將會是由「數據分析」引領其他專業部門。

怎麽説呢?不管什麽產業,都會說經驗很重要,以前的各項行爲,不管是行銷、業務、製造,因爲無法明確地記錄各項數據,只能靠人的大腦去記憶,所以經驗越豐富,理論上越知道如何做出正確的決策,所以會很常聽到「以我多年的經驗,我判斷XXX」,但實際上準確率多少,是無法確實掌握的。

但網路時代的到來,透過資訊科技帶來的數位化,可以蒐集到以前完全無法得知的各項數據!數據蒐集的越多,越能透過這些數據去分析出使用者實際的行爲是如何。舉個例,現在的電子商務,爲什麽在談 「精準行銷」?以前的廣告投放方式,説白一點就是亂槍打鳥,靠大量的曝光來讓使用者知道產品,但這樣的廣告成本越來越高,而且最重要的是,很多並不是目標客群,所以競爭激烈的情況下,廣告投放的投資報酬率越來越低,但如果透過系統蒐集到的數據,就可以分析出哪些才是真正的目標客群(TA),針對這些TA再去做精準行銷,就能以最經濟的成本,達到最大的效果,同樣的方式對業務推廣、生產製造,都是同樣的道理。

培養商業思維,進行目標管理

但要怎麽樣才能達到這樣的效果,首先要培養商業思維,什麽是 「商業思維」

簡單來説,不能只是被動地聽主管的指示才去做事,而是要主動去瞭解哪些是對公司更有價值的事。

很多人時常會問,投資導入了資訊系統,到底為公司帶來什麽價值?常聽到的回答是,可以提高生産力啦,提高效率啦,降低人工成本啦…等,但最根本的價值是什麽?任何公司,最根本的目標只有一個,就是賺錢獲利,這非常現實但也實際,公司經營不是在做慈善事業,只有公司賺錢了,員工才可能有更好的薪資待遇。

因此,每間公司一定是從這個最根本的目標,再根據自身的條件和環境,來發展不同的策略目標,這就是「目標管理」,只做對目標有幫助的事情,任何對目標沒有幫助的事情,都是資源的浪費。

而資訊系統的價值,就是協助公司更有效率地進行管理及評估,以達到策略目標,像是前面寫的,透過系統,協助行銷部找到目標客群在哪裡,協助業務部找到哪些客戶更容易成交,協助製造部找到產線的瓶頸,提高有效產出(Throughput),製造這部分,是限制理論(TOC)的範圍,之後的文章再來談。

本文由李正霖授權轉載自其blog

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關鍵字: #數據分析
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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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