P2P革命瓦解電腦架構
P2P革命瓦解電腦架構
2001.05.01 | 科技

提到P2P,總令人聯想到這樣的畫面:叛逆的青少年在臥室裡關起門,上網到Napster下載免費的音樂。姑且不論事實上,Napster 6000萬名使用者中,有許多都是為人父母(他們不聽Eminen的歌,卻照樣下載古典音樂)平心而論,P2P(也就是所謂「點對點運算」的縮寫)代表的可不只是「音樂交換」這層意義。
P2P所代表的,包括運用數百萬台個人電腦的處理能力,搜尋外星文明(例如SETI@home計畫);或是開發新的愛滋療法(例如FIGHTAIDS@Home計畫);它可以是企業透過員工的電腦串連,達成資料與知識共享。其他尚未正式問世的P2P應用,少說也有幾十個。
目前已經有3000億美元的創投資金投入P2P創業公司,而「自稱」為P2P團隊的公司,也膨脹到將近150個。「創投最想尋找的,是一種徹底改變競爭生態的全新技術。」Silicon Alley Venture Partners創投公司的布洛特曼(Steve Brotman)說,「它要比網景(Netscape)以及它引入的網路瀏覽器觀念更為劃時代。」

**P2P改變既有的運算架構

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那麼P2P究竟是什麼?它既是一種架構,也是一種人生觀;它是一種分散式運算系統,可整合並利用網路上各節點的資源。它們不再只是被動的被動者(slave)或用戶端(client),而是功能強大的電腦伺服器;每部電腦在串連後都可成為網路上主動參與的伙伴(peer)。他們繞過傳統電腦系統的控制中心,將權力下放至各個節點。如果我們將電腦架構比喻為政治(事實上有人的確如此認為),那麼P2P系統就像是自由論者,而「用戶端/伺服器」或「瀏覽器/網路伺服器」的系統,就像是獨裁者。
說起來,P2P這概念一點也不新。事實上,網際網路最初的設計,就是要讓每台電腦都能直接溝通,無須透過中介。不同的是,現在的電腦功能更為強大,光是一般的PC就不知道比1980年克雷(Cray)的超級電腦Circa強多少倍。任職紐約育成公司Accelerator Group,同時也是P2P專家的薛奇(Clay Shirky)估計,如果將全球PC串連起來,整體運算能力可達到100億Mhz,儲存容量更達10000兆位元。

**PC用途大材小用

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然而這些資源卻鮮少被開發。就拿家裡的PC來說吧,你可能頂多寄個電子郵件、逛逛網路、做點文書處理,這簡直太小看一台300Mhz的Pentium 3。多數時間,電腦還是處於不運作的狀態。
不過有了P2P,這些散落在網路邊陲的電腦,資源都將可被開發、共享。舉例來說,Napster創辦人范寧(Shawn Fanning)的創新之處,就在於他讓數位音樂檔案得以在各會員PC的硬碟間傳播,而不是儲存在一部中央伺服器中。至於SETI@home計畫,更是集結了226個國家的270萬部電腦,貢獻一己的運算能力,形成一部龐大的分散式超級電腦;他們分析來自太空的無線電信號,以搜尋外星生命的跡象。另一家由Lotus Note軟體創辦人歐茲(Ray Ozzie)成立、有創投公司Accel Partner等出資6000萬美元撐腰的公司Groove Networks,則是專門協助企業主,開發原本被深鎖在員工PC裡的知識財。

**P2P的新應用

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另一項P2P計畫的野心更大:開放電話線路共享。這個Free World Dialup計畫,可說是網路電話的一大躍進:它允許網路使用者「借用」其他用戶的電話線,並將長途電話轉為室內電話。或許這聽起來跟一般的網路電話沒兩樣,不同的是,它是電話對電話互撥,根本不用透過PC。假設你想從舊金山打電話到赫爾辛基,你只需要撥號,系統自動會透過網際網路,連接到別台在赫爾辛基的電腦,再由這台電腦撥打室內電話。
諸如此類的應用,常讓P2P被冠上「顛覆」的惡名。理由是它直接威脅到全球的老大哥,不管是掌控電話撥接的電信公司,或是控制CD生產發行的唱片公司。但事實上,P2P並不全然是「無政府」的代名詞。對企業來說,這種點對點模式仍有實質的好處,像是JP摩根大通就利用P2P技術,將危機處理計算等龐雜的作業,在夜間分派給每個員工的電腦處理。另外知名律師團Baker & McKenzie,也是利用鹽湖城創業公司Next page的P2P軟體,讓全球60家事務所的3000名律師互通、共享情報。

**從P2P創造新的營收模式

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對P2P技術的忠實信徒而言,P2P系統的有機特質,更能貼切反映出企業實際的運作模式。「企業組織的進化就像一個複雜的調適系統。」Groove Network的P2P旗手安德森(Bob Anderson)如是說。P2P鼓勵自發性行為,和一般強調結構性和重複性的企業流程軟體(例如薪資或採購系統)大不相同。「這種P2P架構將讓整個組織架構改頭換面。」未來學機構Institute for the Future的學院主管沙弗(Paul Saffo)表示。也正因如此,那些被P2P氣得跳腳的舊有體制(如唱片公司),不久後便會被證明是短視近利。因為任何具有潛力的新技術或新觀念,最初總會挑戰到某些產業。最有名的例子就是錄放影機:一開始,電影工業將它視為眼中釘,但是現在,錄影帶市場卻佔了電影收入的近70%。同理,Napster這類P2P網路,未來也可能成為唱片工業的救星--只要歌手藝人和唱片公司能找出新的營運模式。事實上,確實也有研究顯示,Napster的使用的確會增加CD的銷售數字。
P2P架構雖然不至於取代目前多數企業仰賴的中央管理系統,不過至少可以確定的是,它已經在市場上佔有一席之地。不管Napster未來命運如何,其他資源共享系統如Gnutella和Freenet,地位也已然確立。現在還有一項進行中的計畫,是將電子郵件、新聞群組和聊天室等常見的網路協定加入Freenet中,創造出一套和Internet平行的系統,但另一方面它又是完全匿名,而且永遠沒有停擺的危機。正如同Internet,P2P作為推動變革的一股力量,它可能是萬中之選。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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