看好微服務發展!創雲數據挾建立大型運算中心經驗,推AI企業資源自動化管理平台
看好微服務發展!創雲數據挾建立大型運算中心經驗,推AI企業資源自動化管理平台
2020.04.03 |
創雲數據行銷經理朱淯蓉
”當問題的發生時,沒有捷徑,就是靠經驗!

2014年創立的創雲數據團隊,專注基礎技術開發,以實踐開源的 OpenStack 架構切入,為大型軟體資料中心進行規劃設計、系統建置、同時考慮後續的維運模式。成立之際面臨激烈競爭的創雲團隊,以八年以上的 IT 規劃/維運經驗,持續在高技術門檻的雲計算產業耕耘,協助客戶進行彈性的技術佈局。

創雲數據 OpenStack

編按:OpenStack是美國太空總署和Rackspace合作研發的雲端運算軟件,為自由和開放原始碼軟件,擁有三大模組運算模組、網通模組和儲存模組,加上一套集中式管理的儀表板模組,來組合成一套OpenStack共享服務,可提供有需求者彈性擴充或調度,也可進行二次開發。

穩紮穩打帶來技術高含量和意想不到的機會

有別於大廠對於客戶而言無法釋出彈性、難以完全符合需求,創雲數據為因應不同需要,藉由客製化現有軟體和延伸其功能,更符合客戶需求。

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圖片由左至右為創雲數據行銷經理朱淯蓉、董事長特助董啓豪與執行長徐振威。
圖/ Meet創業小聚

2015年創雲數據成功接洽中國湖北省級政務雲端計算運算及大數據資料中心的案子,打造共用雲平臺。當時,創雲用不到20名技術人員,在不到兩個月的時間,為資料中心建置1000個節點,成功讓200臺實體伺服器落地,「我們完成儲存總量約 2pb 的雲端計算中心,現在看起來雖然不大,但在當時是個創舉。」執行長徐振威提到。

相較於傳統數據中心,創雲數據提供的整體計畫讓硬體採購成本下降70-80%,維運人力節省高達90%。除此之外,資料平臺應用涉及相當廣泛,舉凡政務、交通、醫療、教育、工業、農業、金融等,直到2017年底覆蓋整個湖北、分佈在六個城市,實現省、市、縣三級互聯互通的智慧城市需求。

微服務整合平臺,讓資源管理不再是企業的痛!

大型資料中心不只側重於建置,更應在問題發生的當下,快速地找出問題並有效解決,建置湖北資料中心的經歷,使得創雲團隊的整合能力大幅提升。

2017年,團隊將技術搬回臺灣,看準企業數位化需求,創雲開始為企業建置微服務系統,目標對準虛擬銀行和金融科技,有效地為客戶實踐更彈性的數位服務建置、以及更長遠的成本節約。過去兩年,創雲數據攜手國內金融巨頭,建置一個整合微服務平臺,將全臺近200個據點、管理人員達一萬人以上大規模的資料管理一網打盡。

以金融產業為例,一個銀行App時常包納相當多元的服務,包含:點數累積兌換平臺、外幣兌換平臺、網路銀行平臺、信用卡繳款平臺、證券交易平臺等。然而,這些獨立的平臺服務相當分散且關聯性太低、難以統整,對於龐雜資料管理上除相當耗時外、系統多半老舊,執行長徐振威提及:「如果要回到公司做整合會耗費相當多時間,所以我們幫企業做,未來應用就是在一個平臺完成所有作業。」可以說,微服務是因為系統的有自己的資料庫、可以把資料獨立快取、儲存。而傳統的系統架構就是牽一髮動全身,如果公司要改其中一個類別的資料的話,不同類型的資料庫都要連同一起修正。有了微服務,有效解決資料處理龐雜又耗時的問題。

創雲數據 AI Ready 的混合雲架構設計

為Redhat認可合作夥伴,看好微服務於全球的發展

自2017年返臺以來,創雲數據為Redhat提供產品顧問一條龍服務,其實關鍵在於Redhat十分看好微服務的發展,且認可創雲數據的專業技術含量高,至今持續合作,Redhat也成功縮短50%的開發及測試時間,目前有30項微服務正在運行、仍有20項微服務正在開發,未來將提供移轉服務。

執行長徐振威分享:「微服務應該是要把原本web做拆解,而不是一直花費成本買,就是不該一直擁抱核心,而是診斷流程,用原本的東西轉型提供最好的應用。」執行長也舉例:一個內含Java的ERP(Enterprise Resource Planning,企業資源規劃)系統,創雲教導企業自行移轉企業過往自編的程式─「像是拆解積木,企業內部的工程師已經組裝好,創雲就是教他怎麼拆開。」

期盼產品化的合作夥伴加入,讓價值加成!

另一方面,看準AI應用愈加廣泛,市場將會有「資源如何應用」與「如何有效管理」的問題產生,為解決市場痛點,創雲數據AI資源自動化管理平臺應運而生,他們規劃於今年(2020年)第二季上線,對此,董事長特助董啟豪也補充道:「就像我手上有好幾百臺車,這麼多資源我就需要自動化管理,所以我們協助夥伴去建置,尤其是東南亞很喜歡。」

「雖然我們有knowhow,但Open source其實全球都在做,創雲將投入臺灣AI戰局,必須花更多心思做整合。」朱淯蓉提到,創立以來,創雲數據一直都面向 B2B 業務,除目前因應求新求變的金融產業,未來也將擴大與 AI 應用單位合作、協力整合資源,資源最後勢必要集中化,將採開源的角度邀集相關企業投入。此外,創雲數據也看準學術單位較願意接觸新的應用且user數量多的優勢,2020年也將市場版圖再拓及學校;在人才方面,下一個策略會聚焦於品牌思維的建立,團隊將延攬市場開發(Business Development)跟行銷(Marketing)專業的人才進駐。

在資金方面,募資會是創雲數據今年度最關鍵的階段目標,因為團隊需要人才讓技術優化,才能進行上下垂直與軟硬體整合。預計在 Pre A 輪可募集2500-5000萬臺幣,望募資者的產業可與創雲數據相輔相成,形成策略性投資,加強技術產品化的能力。

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?下一步的目標是什麼?你們如何完成?

A:我們想成為技術型的產品顧問服務公司,下一步目標除了整合RedHat原廠及合作廠商加強marketing外,學術單位客戶群更是重點經營目標。

Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?

A:

  1. AI人工智慧在未來十年將改變全球經濟產業鍊供應方式,進年正處於爆發式成長。但並非所有企業的IT或資訊部門都了解該引入AI。AI Force除了解決此入門門檻相對較高問題外,並同時提供自動化的流程管理,一次性的解決客戶在面對AI人工智慧時所面臨的所有痛點。

  2. 企業的產品研發人員從撰寫程式碼到產品正式上線都有個生命週期,在此過程中會面臨非常多的問題及挑戰,例如版本測試、管控、需求變更、源代碼備份、資安等問題。創雲數據為客戶提供的產品解決方案,可協助客戶一站式的解決這些問題,讓研發人員專注寫code,維運人員透過自動化流程輕鬆管理,縮短產品上線時程。

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?

A:

  1. Always要有plan B。
  2. 商場是多變且現實的,沒有永遠的敵人或夥伴。
  3. 慎選核心團隊成員!
  4. 永遠要有最壞的打算。
  5. Never say Never!

公司資訊

公司名稱:創雲數據股份有限公司
成立時間:2014/6/25
產品名稱:AI資源自動化管理平台 / DevOps CI/CD自動化平台 / RedHat全系列產品服務
上線時間:2019/11/8
團隊人數:11人
官方網站Facebook新創資料庫

關鍵字: #Meet創業之星
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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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