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。

  1. 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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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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