用IDC打造交易安全的保險庫
用IDC打造交易安全的保險庫
2002.06.01 | 科技

想像911事件或是汐止東方科學園區大樓大火的無常,就能明白網路資料中心(Internet Data Center,IDC)以及備援能力對企業的重要性。
台灣客戶最多的證券公司——元大京華證券,在3年前就已經將第一部交易主機擺進中華電信的機房,目前主要的交易主機都已經擺在中華電信裡,而且更進一步開始規劃異地備援的保護措施。除了中華電信,以及自有機房之外,元大京華證券也是宏碁龍潭IDC以及Seednet的客戶,擺放部份較無即時需求的主機。
元大京華證券執行副總林武田認為,IDC並不僅僅用來當作資料備援的工具而已,而更是維持服務品質的重要關鍵。元大京華每天有數萬人隨時都在觀看即時報價,等到自己預期的價格,馬上進行買賣,幾百檔股票,上萬個交易,必須在短短幾秒之內處理完成,「沒有人負擔得起任何失誤,」林武田說。所以,當業務愈來愈大時,就愈來愈不可能自己籌建機房,「最大的問題在於頻寬。」由於交易所主機也同樣放在中華電信機房裡,「這樣一來,我們跟交易所就如同在同一個空間的內部網路,資料傳遞更迅速、可靠。」

**資料出錯怎麼辦?

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3年前,證券業界對於IDC存在普遍疑慮:將公司的重要資料擺在外頭,出什麼差錯怎麼辦?「我們也很關心這個問題,客戶的交易資料更是最高機密,」林武田說,因此,在決定搬移主機之前,先進行了一段時間的前導試驗計畫,從機房位置、防震、防火乃至於對外線路頻寬,都在考慮因素之內。
林武田最初並非沒有疑慮,「畢竟是人家的地方,不見得能像自己這麼專心照顧,」就算相信中華電信有能力維持系統運作,畢竟沒有先例可資證明。為了保險起見,先搬一台主機到中華電信的仁愛路機房,在原有交易系統不停機的狀況下,讓兩套系統併行運作,確定運作無虞之後,才陸續搬移。在這中間,客戶一點也沒有發現系統主機搬家。
從此以後,元大建立起標準程序——任何系統異動時,先並行運作一段時間,確定沒有問題,才全部轉換過去。
現在元大更進一步地進行異地備援,不僅在中華電信的仁愛機房,五股機房也有線上儲存設備。在幾次地震之後,不僅要求各個分公司反覆演練備援啟動計畫,更將備援設備的基地延伸到南部,籌建第二個電腦中心。
從最早的一部主機,到現在,所有的報價主機都擺在中華電信機房,元大京華證券對於IDC的依賴程度有增無減,中華電信對於這個大客戶自然也相當重視,大從地震小至線路問題,都由經理級以上的主管立即電話說明,讓元大京華證券也能夠及時向客戶說明問題所在。
林武田指出,企業進行e化時首先需要考量的就是產業的特性,對資料需求愈高,愈需要IDC協助,這個考量遠勝於規模。他強調,機房還是以實體空間(機櫃)計價,公司規模只會影響到主機速度以及租用多少機櫃,但是,真正影響到企業營運的因素,還是線路是否穩定、能否即時反應,最為關鍵。

**唯一標準是零失誤

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證券業尤其如此。元大共有90個分公司,數百部主機,機器或線路故障狀況在所難免,對於企業來說,也許是幾十萬客戶裡面的幾位出狀況,然而對於權益受損的客戶卻是全有或全無的問題,「唯一的標準就是零失誤,」林武田說。
為了達到這個目標,每個分公司的主機都拉了兩條T1線,互為支援,如果一條線路發生狀況,另外一條線路可以在幾秒內自動接替,螢幕另外一端的客戶不會感受到任何差異,如果兩條都出問題,分公司之間也建立了彼此指定代理服務,可以將客戶的指令轉移到另外一家分公司,由另外一組主機接手服務。
對金融業來說,再也沒有比安全更基本、更重要的事了。「安全永遠不嫌多,希望永遠不要用到,但千萬別到用到時才後悔:當初要是多花一點錢就好了。」林武田總結。

元大京華證券e化
專案描述:運用IDC維持服務品質、資料備援
目  標:為自己增加競爭力與服務能量
啟動時間:1999年
效  益:每天幾萬人隨時觀看即時報價,進行買賣,上萬個交易在幾秒內完成,並達到「零誤差」

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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