備戰雙11熱潮!AWS助91APP打造「無伺服器系統」,緩解瞬間流量
備戰雙11熱潮!AWS助91APP打造「無伺服器系統」,緩解瞬間流量

一年一度雙11大戰即將來襲,根據AWS表示,在這期間電商的訂單量將暴增10倍以上,如何快速回應雪片般飛來的訂單,成為電商的當務之急。為此,AWS推出了一套無伺服器(Serverless)方案,使用者可免除基礎架構管理工作,例如伺服器布建、修補、作業系統維護等問題,台灣零售軟體雲端服務商91APP就是Serverless的愛用者之一。

91APP產品長Happy Lee分享,該公司使用了無伺服器的服務,大幅簡化規劃和維護基礎架構的工作,使其有更多精力能專注在應用與業務創新上。

AWS大中華區產品部運算與儲存總監周舸談到,有許多AWS的客戶反應在進行數位化發展架構的時候,開發人員有8成的心力耗費在處理機器上的問題,例如要購買什麼型號、搭載什麼作業系統、買什麼虛擬化服務、是否有安全訊號需要管理等問題,而真正花在程式撰寫,滿足實際的商用服務,可能僅剩兩成的時間。

AWS協助電商平台打造無伺服器雲端平台,使其即便面對爆滿的訂單,也能輕鬆應付。
圖/ shutterstock

而無伺服器運算服務的特性,就是使用者無須擔心其雲端平台運行在那些機器、那些作業系統上面,也就意味著沒有系統升級、維護等問題,開發者只需要專心研究如何將雲端平台與其商業邏輯串接即可。

再者,無伺服器運算具有快速反應的功能,也就是說當電商進行促銷時,在毫秒內能接上千、上萬筆訂單,而這也是在伺服器時代無法實現的願景。因為採用既有的伺服器系統,需要進行資料中心擴容,意味著需要增加更多的機器設備,並且操作實體機器,而這些機器(如電腦)光是開機啟動作業系統,到實際進入操作流程就需要耗費不少時間。

反觀無伺服器技術則是將所有操作、啟動等能力交付到AWS平台,在毫秒之間就能處理多項事務,這是一個基礎上的變化。根據亞馬遜在自己電商平台的經驗,在黑色星期五的時期,採用這種無伺服器架構,即便是在美國購物旺季黑色星期五時節,蜂擁而入的8,900萬筆訂單也能輕鬆解決。

AWS幫助可口可樂打造無接觸的Freestyle飲料機,讓消費者在疫情下也能喝出有特色的飲料風格。

喝出無接觸Freestyle可口可樂

其實無伺服器架構除了應用於電商平台之外,也應用於可口可樂Freestyle飲料機,其在全球早已部署超過三萬台。周舸表示,在COVID-19疫情的催化下,可口可樂公司意識到無接觸方案的重要性,故思考開發出一個APP,能在既有的可口可樂飲料機上面,調配出無接觸的Free Style飲料。

為了快速因應疫情發展,可口可樂直接採用AWS無伺服器架構,在100天內開發出一套APP,讓用戶無需接觸到飲料機,就能點選自己要的飲料,組合出Free Style的飲品。周舸認為,這是一個典型的例子,如何使用一個高度成熟的系統,連接到無伺服器架構,同時能部署到全球各地。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #伺服器 #AWS
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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