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 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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