分類: 工業

「台積IT目前最大的挑戰是，晶圓廠越蓋越多，IT的軟體產品如何快速從一個廠，擴展到其他廠？台積IT架構、產品設計，如何從單一廠，可以支援到10座、20座，甚至更多座的可能性？」台積電IT主管Jenny Hu強調。在2021年10月15日，一場台積IT校園徵才活動中，Jenny Hu透露了台積IT當前最重要的戰略課題，「甚至是，如何監控這些IT系統的可靠度，發生問題如何快速恢復，這些都是台積 IT發展戰略未來的課題。」她的語氣既是興奮，又是急迫，正反映出台積IT一連兩年大舉招募IT人力的迫切需求。

2020年5月，台積宣布將在美國亞利桑那州設立先進晶圓廠，2021年動工，2024年要開始量產。這個上百億美元投資的海外設廠計畫，對台積IT帶來全新的挑戰。

因為一談到台積電的優勢，眾人第一個想到的就是台積在半導體技術上的領先和發展，但是鮮為大眾所知的是，IT軟體對台積電的重要性，遠超乎一般人的想像，甚至可以說，IT的重要性，不亞於半導體領先技術的價值。

台積競爭優勢的秘訣：跑在程式碼上的晶圓廠

「台積電如何維持競爭優勢，一個很重要的秘訣就是『跑在程式碼上的晶圓廠』（Fab runs on code）。」Jenny Hu解釋：「不管是半導體前瞻製程，或是全球製造能力，IT都是非常重要的支援夥伴。過去的高度自動化製造系統，到正在發展的智慧化和應用軟體，每一個單位都會用IT打造的系統和平臺。」

在2020年底，台積有史以來第一次舉辦線上IT徵才活動時，一位台積資訊主管就直言，台積一直用IT重新定義半導體的製造和生產。

當時台積電更首度公開了自家晶圓廠所採用的IT軟體架構，從生產製造相關的晶圓製造MES系統、機臺自動化，機臺控制系統等，另外還有品質管理、設備管理、製程良率分析等系統，還需要業務管理用的CRM、ERP、電子商務系統、產品資料管理、供應鏈SCM、HCM人資系統等，這些系統都是由台積IT所開發的軟體產品。正因為大量依賴軟體來支援生產製造，所以，才會說台積的晶圓廠是「跑在程式碼上的晶圓廠」。

30年台積IT發展，從全自動化、AI化到數位轉型

而這一路的發展，可以追溯到1995年展開的台積自動化旅程，在2000年從半自動邁進全自動化階段。在台積電於2021年6月公布的「109年度企業社會責任報告」中，台積更將全自動化後、AI化到現在數位轉型的歷程，分為三個階段，2000～2010年是自動化製造時期，以2000年作為自動化元年，開始發展機臺自動化、物料傳送自動化、晶圓派工自動化。

到了2011年，開始進入新的發展階段，這一年也是台積智能化元年，開始發展晶圓大數據，率先進入智慧化生產流程，將人工智慧導入晶圓製造。

而從2013開始，連續三年，台積以跨界培育人才為主，並且同步打造資料整合平臺和高效能計算環境，來發展機器學習平臺。到了2017年，開始強化智能系統，找來專家參與智能模型開發，建立專家知識庫（分析標的、製程特性、跨站相依性、資料預處理）來精進智能化製造。到了2018年時，台積已經擁有1,000位IT人員和300位機器學習專家，這群人成了智能化製造的關鍵戰力。

2018年10月，台積首度宣布在開放創新平臺（OIP）提供「虛擬設計環境 」VDE，讓客戶透過雲端進行晶片設計，也啟動第5個開放創新平臺聯盟「雲端聯盟」，將雲端業者納入晶片設計製造生態系。這是台積電大舉運用雲端技術的重要成果之一，也讓台積IT累積更多雲端原生技術能力。

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台積在2019年開始發展知識智慧化，利用AI來發展智慧排程與精準派工、提升人員生產力、優化機臺生產力、製程與機臺控制、品質監控。

2019年，台積一方面持續大舉利用AI來發展智慧排程與精準派工、提升人員生產力、優化機臺生產力、製程與機臺控制、品質監控。另一方面，在IT軟體開發策略上，台積也開始著重在雲端應用以及手機App開發，值得一提的是，台積軟體開發流程更是大變革，從瀑布開發模式，轉為DevOps和Agile開發模式。這些基礎，都成了台積開始擁抱雲端原生架構，展開數位轉型的基礎。

2020年是台積數位轉型的關鍵第一年

2020年是台積從智能化製造，展開數位轉型的關鍵第一年。因為在這一年全球疫情開始暴發，雖然臺灣災情相對影響較小，但台積也因疫情而加快了數位轉型的腳步，開始發展AR/MR跨廠遠端協同合作、強化廠際技術移轉能力，推動數位工廠（Digitized Fab）的製造流程改造計畫，以及打造遠距辦公系統等。2020年中，更展開了5G企業內網規畫與部建。

台積電在2020年12月首次舉辦線上大規模徵才，要招募海內外IT業界人才。同時也首度公布了台積電數位轉型的五大方向，包括了用AI、大數據及尖端數位科技來打造智慧製造（如智能調機及機臺邊緣運算）、數位供應鏈管理、高效能混合雲端運算及服務（將適合業務上雲，如雲端CRM和雲端HCM）、工作場所現代化（如內部行動App、RPA、智能會議室等）、團隊協作（如AR/MR遠端協作、使用者為中心的團隊協作合作平臺）。也因為要發展這5大轉型方向，台積除了繼續招募AI/ML人才之外，也開始大舉招募3類IT人才：雲端平臺架構師、基礎建設架構師與工程師和資安維運工程師。

台積數位轉型初步成果首度公開

iThome在2021年初，獨家揭露了台積2020年底的數位轉型成果。第一類成果是台積一路從大數據和多年AI化發展後的成果，在AI和ML有4大應用布局。製程研發面，用AI協助理解高複雜高維度的製程開發挑戰。在Fab量產面，用AI和ML分析感測資料和檢測影像，來進行品質檢驗、缺陷檢查，協助快速產生高品質的晶圓。另外在業務面，市場動態分析大量使用AI，也用來分析顧客行為模式。最後一項在IT維運上，利用AI協助IT內部複雜系統的維運，異常偵測等。另外，台積也揭露了下一代智慧工廠的發展策略，要結合行動應用、MR、IoT、大數據和AI來發展下一代AI工廠。

另外一類則是台積IT自身的轉型成果，包括了首度公開的TSMC內部雲端軟體開發平臺，整合了DevOps流程和工具，來支援上千名工程師的開發工作。台積多數應用程式已轉移到Kubernetes環境，也採用了微服務架構來設計軟體系統。

2020年底，台積IT基礎架構團隊的工作也聚焦三大重心，第一是運用各種基礎架構新技術（完整行動應用、導入協同合作和線上會議服務、雲端服務整合利用）協助企業數位轉型，其次則要將台積的資料中心，透過軟體定義（虛擬化、容器化、基礎架構程式化）轉型成真正的私有雲。最後一項是基礎架構持續創新，例如導入新世代5G、IoT製造、AIOps技術。

如何面對擴大全球製造的挑戰是未來目標

台積在2020年5月宣布的海外設廠計畫，更讓台積IT感受到未來要面對的新挑戰。Jenny Hu指出：「台積雖然有很好的IT基礎，但是還不夠，接下來要面對擴大全球製造的挑戰，如何善用現在的雲端技術，是接下來努力的方向。」

尤其，在台積少數廠內，仍有大型主機實體設備，目前台積資訊基礎架構最大宗是虛擬機器，Jenny Hu坦言，台積IT逐漸會遇到垂直擴充（Scale-up）的擴充瓶頸。所以，台積開始構建自己的K8s，計畫將台積所有服務都會陸續部署到K8s上，以利展開快速轉型。「台積要持續成長，未來管理的伺服器數量，可能是現在的5倍，10倍，甚至更多。」

https://www.ithome.com.tw/news/149123

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隨著技術的不斷提升新觀念、新技術、新設備的不斷加入。

隨著GPU、FPGA等加速運算技術浮上檯面，從原本用於高效能運算的學術與政府治理等領域，因機器學習技術的重新走紅、電信業者建置5G網路服務而面臨IT架構的轉型等因素，而受到許多企業的重視，使得相關的解決方案如雨後春筍般，陸續在市場推出，而這當中又衍生出多種融合式產品，像是：（一），有不少廠商整合Arm處理器、FPGA晶片、網路介面晶片，推出系統單晶片架構的產品；（二），有些廠商搭配Arm處理器、FPGA晶片、固態儲存控制晶片、快閃記憶體等元件，推出兼具運算與儲存能力的新型固態硬碟；（三），完成處理的數據可直接對外傳送至其他系統或主機當中，而不需經由主機內部的PCIe介面連至整臺系統共用的網路埠。 

在2021年11月舉行的GTC秋季大會期間，Nvidia正式推出內建GPU與DPU的融合式加速卡（Converged Accelerator，Nvidia臺灣稱為聚合加速器）：A100X與A30X，顧名思義，前者結合A100 GPU與BlueField-2 DPU，後者結合A30 GPU與BlueField-2 DPU。

        

這些產品均支援GPU與DPU各自運作的標準模式，以及GPU專屬於DPU使用的BlueField-X模式（透過PCIe交換器重新設定，伺服器端無法直接存取GPU）。

                               

若採用標準模式，顯然同於搭配獨立的GPU與DPU，差別在於僅需一張PCIe介面卡；在另一種BlueField-X模式下，GPU會專供DPU內部執行的作業系統使用，構成前所未見的「內建GPU加速的DPU」，此時，GPU可透過DPU形成線上處理模式（Inline）在傳入的資料上執行AI模型，而不會耗用伺服器端資源。

                                             

基於這種內部交互協作加速的模式，Nvidia認為可以促成多種應用案例，像是網路安全、資料中心管理、I/O加速。以該公司2021年新推出的網路安全框架Morpheus為例，它能運用DPU從資料中心現存的所有伺服器擷取遙測資料，然後將這些數據送往配備GPU的伺服器，而現在有了Nvidia發展的融合加速卡，以及BlueField-X模式，AI模型就能在每臺伺服器安裝的融合式加速卡當中，就地執行，這麼一來，Morpheus就能分析更多資料，預防資料外洩，以及動態建立防火牆規則。

為了開創更多具AI能力的網路環境，Nvidia也宣布將提供融合式加速卡開發套件，在這組開發工具當中，他們將針對選定用戶與合作廠商提供A30X作為初期試用，探索BlueField-X模式在邊緣運算或資料中心管理等領域的新應用。

回顧一年半以來，產品名稱屢經變動，最終以「融合」定案，搭配不同GPU作為機型區隔

關於融合式加速運算產品概念的發展，從外界來看，Nvidia應該是費了一番功夫才完全定型、定名，因為在產品類型與名稱上，在不同時間出現不同用語。

在2020年4月底，宣布完成資料中心網路設備大廠Mellanox併購的Nvidia，在5月舉行的GTC春季大會上，除了發表導入最新Ampere架構的資料中心A100 GPU，也宣布推出同時採用GPU與網路介面晶片的加速卡，稱為EGX A100，預計於年底推出。

他們宣稱，這是該公司首款基於Ampere架構的邊緣AI加速產品，實現邊緣伺服器巨量資料的即時處理，並將結合源於Mellanox的SmartNIC晶片ConnectX-6 Dx，以便運用當中提供的網路加速存取、資安防護機制，以提供更強大的資料運算效能，他們希望透過這樣的加速卡搭配，能讓標準化、針對專屬邊緣運算用途的伺服器，能一舉提升為具備安全性、支援雲端原生AI運算處理架構的超級電腦。

而在應用情境上，Nvidia鎖定幾種類型，例如：5G電信業者的網路信號處理（對應的Nvidia產業軟體應用框架是Aerial），零售業與智慧城市領域的影像處理、推論、分析（對應的軟體框架是Metropolis），智慧工廠的機器人手臂與自動搬運車處理（對應的軟體框架是Isaac）。

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相隔近半年之後，Nvidia在GTC秋季大會期間發表兩款DPU產品，分別是BlueField-2、BlueField-2X，前者是Mellanox原本就已經推出的產品，後者的配置卻讓人感到疑惑──與EGX A100同樣是搭配Nvidia Ampere架構GPU，但SmartNIC的部分是BlueField-2，並非先前所言的ConnectX-6 Dx，所以EGX A100與BlueField-2X似乎不能完全畫上等號。當時Nvidia表示，BlueField-2X正在開發中，預計會在2021年上半推出。

不過，在2021年4月舉行的GTC春季大會上，Nvidia僅在主題演講提到與EGX A10、BlueField-2X相似的產品，稱為Aerial A100，列於EGX平臺，

這段期間他們也發表另一款稱為AI-on-5G平臺，當中搭配了專用於5G RAN與AI應用的軟體開發套件Aerial SDK，以及結合GPU與DPU的融合加速卡BlueField-2 A100。

到了6月舉行的世界行動通訊大會（MWC），Nvidia將他們推動的這類通訊加速運算平臺稱為Aerial A100 AI-on-5G，並預告2022年上半將推出新一代融合式加速卡BlueField-3 A100。

  

不過，在11月的GTC秋季大會上，Nvidia默默推出了A100X與A30X，相關的消息我們是在他們的看到，而在當時的GTC大會期間，他們有場主題為邊緣即時AI處理的演講，提到這樣的解決方案，而關於產品真正上市的時間，Nvidia在12月初曾回覆我們，預計在月中開始供貨，而到該公司Converged Accelerators專屬網頁探詢，已公布A100X與A30X的規格資料，但若要取得產品，目前僅提供線上登記開發套件Converged Accelerator Developer Kit的申請表單，並未看到合作廠商或相關銷售通路業者的資訊。

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另一個後續需要關切的部分在於，BlueField-3若如Nvidia先前預告的時程，於今年上半開始提供樣品，先前他們預告的「BlueField-3 A100」也在這段期間登場，而此款融合式加速卡勢必仍是搭配A100 GPU與BlueField-3 DPU，屆時這樣的產品又該如何稱呼？

或許這些都是產品發展過渡時期必經的狀況，因為，現在融合式加速產品的形態並非是Nvidia最終想要實現的目標。

在MWC 2021大會期間，Nvidia公布AI-on-5G平臺整合階段規畫，我們可以更清楚地看到：第一步是在伺服器安裝GPU與DPU，同時是廣義的融合式加速卡與Aerial A100；第二步是合而為一成為單張加速卡，也就是如今的A100X與A30X，這也是融合式加速卡與Aerial A100概念涵蓋的產品形式；第三步則會以系統單晶片的方式呈現，到時候或許會用其他命名方式，避開兩者主從的爭議。

事實上，這樣的路線先前早已揭露，呼應了他們在2020年GTC秋季大會揭露的DPU發展藍圖（右圖），只是當時並未從硬體平臺的內部組成方式去呈現。

 

產品資訊

Nvidia A100X與A30X
●原廠：Nvidia
●建議售價：廠商未提供
●外型：雙寬全高全長介面卡（PCIe 4.0 x16）
●GPU架構：Ampere
●GPU記憶體：A100X為80 GB HBM2e，A30X為24 GB HBM2
●記憶體頻寬：A100X為1,935 GB/s，A100X為1,161 GB/s
●熱設計功耗：A100X為300瓦，A30X為230瓦
●GPU互連介面：A100X為3個NVLink橋接器，A30X為1個NVLink橋接器
●多執行個體GPU切割數量：A100X為7個，A30X為4個
●網路介面：2個100 Gb/s 乙太網路埠或InfiniBand埠

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】

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Uber大量運用開源Hadoop生態系技術來打造大數據平臺，作為上層各種數據分析應用和AI/ML應用所需。近年來數據量達到數百PB的規模，也帶來成本效益的挑戰。（圖片來源／Uber）

4年前，如果沒有下定決心改變戰略，靠大數據平臺媒合顛覆了全球交通產業的Uber，就算現在手上現金多達68億美元，恐怕也撐不到1年就會用光。

因為Uber手上大數據資料量在4年內暴增了100倍，從數PB，增加到數百PB。可是，Uber在2018年時，一年軟硬體IT支出高達12億美元，資料暴增百倍，若採用同樣技術架構，恐怕需要10倍，甚至是數十倍的軟硬體投資才能負擔。這正是4年前，Uber大數據平臺資深主任工程師Zheng Shao所率領的大數據成本效益團隊，必須解決的難題。

創立於2010年的Uber，創新的叫車服務快速在全球爆紅，2018年中累計超過100億趟，光是2020年一年就有50億趟。而在2015年推出的餐點外送服務Uber Eat，在2020年疫情之後反而成了主要營收來源，超越了Uber叫車服務。2020年，全球叫車與外送訂單總金額達到580億美元。Uber服務快速擴張，呈現爆炸式成長，也導致他們手上的資料也是指數型成長，不論是資料儲存和分析運算需求都年年大幅增加。

2014～2015第一代大數據平臺：用商用軟體打造資料倉儲平臺

2014年時，Uber的資料量約100GB左右，資料量還算不多，Uber一開始用傳統OLTP資料庫，例如 MySQL和PostgreSQL。當時開發者必須自行存取不同資料庫中的資料表，沒有跨資料庫的整體性資料管理或存取作法。

後來叫車業務開始大爆發，資料量成長到數TB，Uber採用商用資料倉儲軟體Vertica來建立資料倉儲系統，也開發許多ETL處理機制，來處理不同資料源，包括雲端S3或線上服務的Log等，也開始可以透過單一平臺來提供大數據資料的整體視野和存取管理，來支援上千人的數據分析和運算需求，例如城市維運經理，資料科學家或工程團隊。以資料倉儲來處理TB級的資料量，Uber第一代大數據平臺的延遲時間不到一分鐘內。有了這套好用的分析平臺，Uber分析性資料更是快速累積到數十TB，增加了10倍。

這套資料倉儲系統因為大量利用了特定ETL來獲取資料，但缺乏了與不同資料源開發團隊之間的溝通機制，代價是，資料可靠性變成一大問題，程式碼變動就會影響資料源。再加上Uber業務繼續快速成長，資料繼續暴增，也導致資料倉儲系統的費用越來越昂貴。可是，Uber第一代大數據平臺無法支援水平式擴充，因此，Uber經常得刪除舊資料，才能挪出空間來儲存新資料。再加上缺乏統一的資料格式，大量ETL處理所獲取的資料，得先多儲存一份來整理格式，才能確保資料品質，更讓Uber大數據平臺的儲存量嚴重不足。

下圖是Uber在2014～2015年間所用的第一代大數據平臺架構，主要利用商用資料倉儲軟體來打造，資料量最大達到10TB。

2016第二代大數據平臺：改用開源Hadoop打造資料湖

為了解決資料爆量的需求，以及越來越昂貴的平臺軟硬體支出，Uber改用了許多免費的開源Hadoop生態系技術，例如用HDFS打造資料湖，來重新架構第二代的大數據平臺，將所有線上服務的資料源的資料都集中到單一地方。這個架構可以提供高度的擴充能力來獲取海量資料。另外也引進Presto提供互動式的查詢引擎，或是用Spark來進行程式化存取資料的處理，也建置了Hive來提供超大型的資料查詢需求，並且採用了Hadoop主流的Parquet 檔案格式來取代JSON資料格式，來提高分析查詢的運算資源利用率。這些開源工具可以讓Uber第二代大數據平臺更有彈性，也更方便使用。

為了確保擴充性，在這個時期，Uber也將所有資料模型和處理都在Hadoop上進行，只有少數關鍵資料才多儲存一份到原本的資料倉儲系統中。如此一來，大大降低了資料倉儲的維運費用。這個Hadoop資料湖打造的大數據平臺，成了Uber所有分析資料的主要來源。

這時期的Uber處於業績高速成長的拓展期，省錢不是Uber當時最迫切的問題，而是開源Hadoop所打造資料湖可以採取水平式擴充架構，能夠支援數據大暴增的需求。Uber當時大數據平臺的資料規模已經達到10PB之多，比2014年資料倉儲軟體最初的100GB規模，足足大了10萬倍，Uber只有改用開源Hadoop才能滿足這個指數暴增需求。不只儲存量大增，運算量也暴增，為了處理高達10萬個批次處理任務，第二代大數據平臺的核心數更是多達上萬個。但是，為了這個海量擴充能力，第二代平臺犧牲了資料即時性，當時最大的缺點是延遲時間非常久，甚至得等到24小時後，批次運算才能得到結果，這對大量仰賴即時分析的叫車服務來說，非常不利。

下圖是Uber改用開源Hadoop生態系所打造的第二代大數據平臺架構（2015～2016），資料量已經暴增到10PB規模，是第一代後期10TB規模的1千倍。最大問題是批次處理的延遲時間長達24小時。

2017第三代大數據平臺：優化Hadoop效能支援即時分析

2017年，Uber大數據平臺資料量繼續成長，在HDFS叢集上累計超過了100PB，運算叢集核心數高達10萬個，每天有10萬個Presto查詢，1萬個Spark任務和2萬次Hive查詢。不過，因為Hadoop生態系軟體可以勝任這個架構的資料量，因此Uber決定繼續使用同一個平臺，但要開始展開效能和擴充性的優化。

特別是，當資料量達到PB等級時，HDFS叢集的NameNode會出現瓶頸，尤其儲存了大量小型檔案時，會開始影響效能。尤其資料量達到50～100PB時，這個影響就會變成大問題。因此，Uber採取一些分散式架構機制，例如NameNode Federation架構，或者將不同類型的小檔案切割分散到不同的叢集上來降低對效能的影響。

另外，Uber也開始重新思考資料處理流程，如何能因應即時資料分析的需求，想辦法來解決新資料得等上24小時的延遲問題，開始尋找方法提供更快的ETL處理和建模機制。

後來Uber打造出了Hudi專案，這是一個在HDFS和Parquet上的Spark函式庫，可用來處理龐大資料更新和刪除的維運問題，透過建立資料時間戳記，來對歷史性資料進行遞增式的維護，不用進行完整的資料表掃描，能讓新獲取資料的延遲時間，從24小時，縮短到1小時以內，以提供更即時分析之用。後來，Uber還聚焦資料品質，資料延遲，資料擴衝和可靠性繼續優化大數據平臺的機制，這些都是第三代大數據平臺的重要優化任務。

在持續改善大數據平臺之際，Uber開始大量使用ML和AI技術，利用這些技術來優化服務和用戶體驗。尤其Uber服務上的決策，都是利用資料，進行自動化精準判斷，從預估市場供需，到計算駕駛到達時間ETA，都需要靠AI。因此，2017年，Uber打造了一個分散式深度學習框架Horovod，更發展出自己的ML平臺稱為米開朗基羅，可以自動擴充，演化和延伸。可是，這些AI平臺和框架，都增加了大數據平臺的儲存和運算負載。2017年時，Uber大數據團隊最重要的任務就是，盡可能支援新應用和使用案例，讓大數據平臺的使用者可以享有跟過去一樣的可靠度，能夠營收持續增加時，不會出現問題。

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下圖是Uber在2018年公布的第三代大數據平臺架構（2017～2018），繼續使用開源Hadoop生態圈技術，但開始考慮優化，將延遲時間縮短到1小時以內。

2019年11.5億美元IT支出，Uber大數據平臺最大宗的支出

以支援營運發展優先的大數據平臺發展戰略，對5年前的Uber而言，成本的問題不大，Uber大數據平臺資深主任工程師Zheng Shao在自家部落格上透露，因為2017年時，Uber大數據平臺的規模還小，只是Uber全球基礎架構的一小部分，但是不到3年，到了2019年初，大數據平臺成了Uber內部三大平臺中最花錢的一個。

根據Uber在2019年揭露的資料，2018年一整年，Uber在IT支出花了11.97億美元（相當於臺幣330億元），其中電腦硬體占了大宗，11.46億元，軟體費用只花了5,100萬美元。當時Uber已經改用免費的開源Hadoop生態系技術，但花在大數據平臺所需的運算設備和儲存設備需求上的IT支出仍舊非常高。到了2019年時，Uber大數據平臺的資料量更是達到100PB的規模，Hadoop叢集擁有2萬臺伺服器，多達20萬個vCore。還有2千臺Kafka主機，每天Presto和Hive平臺的查詢多達10萬次，Spark任務一天10萬件。

可是，2019年Uber營收不過13億美元，當年IT支出，包括軟硬體加起開就高達15.93億美元，比一年賺得錢還要多。如果，Uber繼續沿用同樣的Hadoop大數據技術架構，達到數百PB時，IT支出又需要暴增到什麼樣的天價，才足以負擔翻了幾倍的大數據平臺成長量？

所以，就在2019年，Uber下定決心，要改變「大數據平臺全力支援業務成長」的戰略，「我們開始認真思考，如何讓大數據平臺，維持一貫的可靠性、生產力和對業務的價值，又能降低成本。」Zheng Shao幾年後在技術部落格公開了這段經歷，他正是Uber大數據成本效益改善團隊的關鍵人物之一。

除了因為業務指數成長，導致資料大爆增之外，Zheng Shao剖析Uber大數據平臺燒錢的原因還有幾項。其中一項是為了因應災難備援而採取的Active-Active架構（雙A備援架構）。Uber 從2016年後，將大數據平臺從單一區域架構，擴展成AA架構，任何一項任務，一種是採取雙倍運算量模式（在兩個區域各執行一份相互備援），或者是採取單一運算加副本模式，也就是只在一個區域執行一項任務，而將輸出的資料集儲存在另一個區域中。

這樣的AA架構設計，的確讓Uber避免了兩次大數據平臺的大災難，一次是2017年夏天時，有一座資料中心冷氣故障事件，另一次則是人為操作錯誤，這兩次都因為雙A架構，只在一個區域出錯，馬上由另一個區域接手提供服務，對顧客沒有造成影響。

可是，「雙A架構的代價就是支出沒有效率，雙倍運算需要雙倍運算資源，單一運算加副本模式也要多備一份運算資源避免故障失效的備援，如何避免付出兩倍成本，或是否能將備用運算資源支援其他事呢？」Zheng Shao指出。

不只是AA架構的挑戰，如果要控制大數據平臺的成本，開始限制可用的硬體資源，要如何決定重要任務的優先度和QoS？如何確保遇到突發需求時，重要任務仍保有足夠的容量，不會因為過度節省而當機，或者能否善用臨時性的硬體資源來處理事後分析任務等，這得需要對使用者的大數據任務有詳細的了解，才能進行評估。
可是，Uber大數據平臺有數千位內部使用者，從資深技術專家到不懂技術的業務人員都有，還有如後端工程師、產品工程師、ML工程師、資料工程師、資料分析師、資料科學家、產品經理、商業分析師、城市維運人員、行銷經理等不同角色。

各式各樣來自不同產品線，不同部門的使用者，讓Uber無法更深入了解所有的使用案例，一旦要開始限制大數據平臺的容量或運算量時，很難決定哪些人應該獲得資源，甚至，2019年時，Uber也因為用戶組成太複雜而無法掌握資料的擁有權和彼此之間的相依性關係，這意味著，也就無法決定該由哪些人來負擔資料使用的成本，「龐大的異質用戶不利於降低成本。」Zheng Shao表示。

要解決成本問題，除了得想辦法減少硬體需求來節省成本，Uber大數據團隊也從另一個角度來思考，從提高硬體利用率著手，來提高成本效益。如果將大數據叢集的CPU平均利用率從30％提高到60％，Zheng Shao觀察，如果不會影響延遲性的需求，那就可以省下一半硬體，仍舊可以執行同樣份量的任務。但是在Uber大數據平臺的叢集中，P99（利用率達到99%）的機器數量，比P50的機器多了好幾倍，這代表了，工作負載的分配不均，叢集中經常出現不少熱機，也會大大影響了使用者體驗。如何提高一天的工作負載平均效率，固定一定比例的P99熱機數量，又能讓CPU平均利用率提高，同樣的工作負載需求下，就可以減少實體硬體的數量來提高成本效益。這是另一個Uber大數據平臺想要實現的成本效益改善作法。

另外，在2019年，Uber也開始考慮將大數據平臺上雲的可行性，為了更好的網路頻寬來支援水平擴充架構的Hadoop叢集，Uber大數據平臺完全部署在本地端，是否能改用雲端主機來節省成本，成了2019年Uber大數據團隊思考如何省錢的另一個也必須思考的課題。

靠分析CAP方程式評估成本效益的改善

經過這些大數據平臺成本效益不同挑戰和可能作法的評估後，Uber歸納出一個根本的成本效益衡量原則，若要提高大數據平臺的成本效益，就要同時考慮成本效益（Cost-Efficiency），準確度（Accuracy）和效能（Performance）三者的拿捏，這三者的相乘是一個常數，Uber將其稱為分析CAP方程式。

例如，使用抽樣作法來降低查詢結果的精準度，就能提高查詢效能也能增加查詢的成本效益。或者改用便宜硬體（成本效益高）來維持查詢的準確率達到100%，但就得犧牲效能。若用昂貴硬體（損失成本效益），但可以來確保效能和準確度。 透過這三個面向的思考，Uber利用這個方程式來思考大數據平臺的優化策略。
但更重要的是，「大數據成本效益問題，是一個必須整體考量的問題，而不能只是單點優化。」Zheng Shao強調，「否則，壓榨這一頭，另一頭就會變成瓶頸。」

所以，Uber後來發展出了三大省錢戰略框架，來分類這些各式各樣的成本效益挑戰。這個框架就像Uber在交通產業中的角色，在供應和需求之間扮演媒合平臺，Uber大數據省錢戰略，也分別從供應端戰略（用來執行大數據儲存和運算工作量的硬體資源如何優化）和需求端戰略（各式各樣的工作量需求如何優化）以及媒合大數據供應和需求之間的平臺效益戰略，從這三大戰略來提高成本效益。

2021年降低25%支出，更喊出3年後要大省一半

正是因為在2019年調整大數據平臺發展策略，開始重視成本問題，光是2019年第一年，就省下了數百萬美元的成本。Uber也繼續在2020年訂定了大數據省錢發展藍圖，經過2年努力，在2021年8月時，就達到大數據支出節省25%的成果，新的目標是要在未來2 ～3 年要將大數據支出減半，甚至，Uber要將這些大數據省錢做法，套用到線上服務，包括線上儲存，線上服務等。目前正和線上運算平臺團隊和線上儲存平臺合作，最終希望可以大幅降低Uber整體基礎架構的支出。

https://www.ithome.com.tw/news/149327

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中興電（1513）28日股東會通過每股配現金股利2.8元，創歷年配息最佳。董事長江益福表示，新接獲核三廠建置太陽光電及風力發電機組37億元標案，在手訂單回升至230億元，今年營收及獲利挑戰續創歷史新高。

江益福指出，2022～2025年營運成長趨勢不變，每年追求兩位數成長。

中興電去年個體營收182.79億元，年增3.80％；合併營收180.25億元，年增17.11％，淨利歸屬母公司19.57億元，EPS達4.19元，創歷史新高。

江義福表示，中興電的重電、新能源、大陸事業、系統工程、嘟嘟房停車場及CNC等六大事業群，僅嘟嘟房停車場事業群營運受疫情影響，全年營收預估18～19億元，與去年18億元相當或略增，其他事業群今年營運都成長。

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江義福指出，中興電原規畫今年嘟嘟房停車事業群分拆，考量新增電動車充電服務，決定延後至明年上半年分拆，今年先將氫能事業分拆，已成立台灣中興氫能公司，為未來IPO做準備。

中興電燃料電池已外銷印尼、印度、大陸及日本等市場，今年上半年氫能事業營收約8億元，比去年1.6億元大幅成長，全年營收目標10億元以上，年成長逾六倍，並在華亞園區租地打造為氫能及燃料生產基地，作為OEM及ODM平台，預計8月竣工，明年第一季試運轉，採自動化生產。

江義福表示，中興電5月接獲核三廠太陽光電及風力發電機組建置標案37億元，在手訂單回升至230億元，目前產能滿載，部分訂單能見度看到2030年，今年營收及獲利追求續創新高。

在不動產方面，江義福指出，中興電參與台北市敦化南路都更案，推出敦南御所豪宅外，第二樁新北市三重區都更案已拆除地上建物，基地坪數771坪，預計7月動土，興建兩棟地下5樓、地上15樓的住宅大樓，中興電可分回樓地板面積近2,600坪及90個車位，當初預估處分獲利6億多元，雖然原物料大漲，但施工達三年，對獲利影響不大。

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電費調漲、用電大戶電費大漲15％，企業用電成本愈來愈高，近年東元（1504）針對工廠節能省電推出低碳智能工廠解決方案，協助企業降低用電成本，前五月節能相關產品及服務已挹注營收12億元、年增三成。預期下半年可望隨企業用電成本提高，成長幅度提升，相關營收貢獻可望挑戰40億元。

東元去年起推出綠能產品客製化解決方案，協助客戶把工廠製程上及廠房附屬各種設備，包括通風，空調，給水，空壓系統等，改換成高效率馬達搭配變頻器，加上「用電監控可視化系統」，大幅減少製程上的用電和排碳量。

東元指出，主要客戶多在半導體、面板及傳產等產業用電大戶，隨著未來企業用電成本提高，對節能需求增加，相關營收可望大幅成長。

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東元機電系統暨自動化事業群總經理高飛鳶表示，東元可依照客戶新廠設置或舊廠改造的需求，提供高效率感應馬達或是永磁馬達的雙解方，節能效益達到2％～8％，再搭配變頻器，系統運作更節能，最高可節能50％。

此外，東元IE5超高效冷卻水塔永磁直驅系統，最高可提升驅動系統效率達15％，使冷卻水塔運轉更省電。

東元的全方位解決方案，也提供綠電創能及儲能系統建置服務，包括廢熱回收發電，80度以上的廢熱就能評估回收效益，讓中低溫廢熱回收變為綠電，透過創能、儲能、節能，搭配能源可視化管理的完整解決方案，並以物聯網回傳震動及溫度數據，可即時監測設備健康狀況，確保設備能效維持在最佳狀態。

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梅雨季逐漸遠離，進入混凝土高產能供應期、科技大廠及科學園區擴建廠不斷，預拌混凝土大廠國產建材實業（2504）28日指出，進入出貨旺季，下半年營運可望逐月成長，預估全年出貨量會有5％～7％的年增率。

國產估算，手中訂單量有850～900萬立方米，滿到2023年，以目前去化速度，未來二年業績成長無虞。

國產指出，房地產市場面對打房政策、利率調升，下半年的開工率恐不如預期，不過，包括高雄科技園區、台積電高雄廠、中科園區等建案持續爆量，預估到年底出貨量會逐月增加。

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快速搞懂塑膠射出成型原理

注塑成型為藉由將熔融塑料注射到模具中來生產零件的製造過程。可以使用多重材料進行射出成型，最常見為熱塑性聚合物。塑料被送入加熱料管中，利用螺桿混鍊，然後注入模，在模腔中冷卻並固化成型。

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根據市場預估，國內預拌混凝土今年需求有5％～7％的成長空間。國產表示，全台28廠最大產能可達900萬～1,000萬立方米，加上新建廠區，有足夠的產能應付市場需求成長空間，對下半年營運成長樂觀。國產並指出，大陸蘇州昆山廠去年5月售出後，6月開始的營收，將回歸正常的比較基期，因此集團下半年營收成長將可樂觀期待。

另一個可為營運動能加分的是，集團發展全建材產業鏈已見效。為切入「輕隔間市場」裝修商機，國產結合關係企業惠普的矽酸鈣板，選定「嘉義混凝土廠」增設ALC（輕質隔間板），已正式量產。這個廠計畫產能為20萬立方米，實際量產可達35萬立方米，目前單價為每立方米3,100元，對今年營收加分不少。

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王品（2727）28日股東會通過2021年財報與虧損撥補案，因受疫情重創，去年稅後淨損1億元，擬由法定盈餘公積彌補虧損，決議不配發股利。董事長陳正輝表示，希望保留資金衝刺2022年營運，將從三方面創造營運新動能，只要疫情不再出現重大變化，下半年營運表現更能審慎樂觀。

此外，王品將跨足全新餐飲品類，新品牌預計7月中登場，目前有13家新店蓄勢待發，疫情和緩後將加速追趕、提升業績。

王品去年合併營收172億元，兩岸同受疫情衝擊，歸屬於母公司稅後淨損一億元，每股虧損1.4元。大陸因「動態清零」，總體經濟成長放緩，台灣也面臨「餐飲禁內用」打擊。

陳正輝表示，即使推出外帶、外送餐點因應，但王品擅長的是內用體驗型餐飲，若以內用的高成本結構經營低單價外帶市場，成本負擔大，拖累王品去年第二、三季營收腰斬、虧損擴大，雖然第四季獲利大幅轉盈，仍無法補足全年缺口。

餐飲業今年再度面臨疫情挑戰，陳正輝回應，王品從三方面穩住業績，第一是分群經營，將旗下22個品牌分為異國、日料、火鍋、中餐、燒肉、石二鍋六大事業群，整合後端供應鏈、累積廚藝技術和知識，創造綜效。

其次，透過「王品瘋美食APP」整合行銷，以往會員由品牌各自經營，如今整合至單一渠道，可增加200萬會員的黏著度；第三，推動餐飲品牌零售化，王品自2019年開始布局零售市場，三年內就達到8.5億元營收，透過品牌帶動零售、零售再帶動內用的策略，創造新的成長動能。

隨著台灣脫離疫情高原期、上海也正式解封，陳正輝表示，7、8月餐飲旺季若無其他因素干擾，下半年表現相對樂觀，透過新品牌、新展店業績挹注，將推升整體營業規模與獲利。

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主要用於對塑料杯、塑料盒以及塑料瓶的填料，相應材料複合膜封口製品的生產。如果凍、果汁、牛奶、酸奶、飲料、快餐食品等物料的填充及封口。可適應於不同粘度的液、漿的充填物，可適應不同形狀，容量的包裝容器。

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王品今年股東會吸引許多人參加，不少股東是衝著紀念品而來，小股東好奇，王品願意送股東厚禮是否划算？陳正輝表示，連續四年的大禮包不但帶動市場話題，更有效提升來客數。

陳正輝分析，多數行銷活動灑優惠券，回籠率至多3％～5％，但王品股東大禮包回籠率高達40％，且平均每位股東會帶回2.67位客人用餐，效益相當龐大。

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五金製品代工機械零件是從機械構造學和力學分離出來的。隨著機械工業的發展，新的設計理論和方法、新材料、新工藝的出現，五金零件進入了新的發展階段。有限元法、斷裂力學、彈性流體動壓潤滑、優化設計、可靠性設計、計算機輔助設計（CAD）、系統分析和設計方法學等理論，已逐漸用於五金零件的研究和設計。

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近來全球半導體類股表現弱勢，《日經新聞》報導，今年來全球主要半導體企業市值已蒸發近1.8兆美元，其中以台灣IC設計大廠聯發科最慘，市值少了近5成，分析師警告，半導體業陷入供應過剩，而且情況比網路泡沫更嚴重，除了台積電等前三大廠之外，半導體產業可能將開始重組。

聯發科今日盤中股價失守600元大關，最低來到597元，跟去年底相比，市值僅剩0.96兆元、跌掉49%。《日經新聞》指出，半導體業如今浮現供過於求的隱憂，半導體股價也因此急跌，根據QUICK FactSet資料，截至7月1日為止，全球主要40家半導體相關企業市值，和去年底相比減少近1.8兆美元至3兆美元，包括台灣聯發科、美國Nvidia、德國英飛凌等企業市值萎縮幅度尤為顯著。

英國調查公司Omdia分析師南川明警告，除了最先進半導體產品之外，其他都將陷入供應過剩，他直言這次情況比網路泡沫還嚴重，除了台積電等前三大廠之外，其餘廠商獲利能力將惡化，半導體產業可能將開始進行重組。

南川明進一步表示，2000年網路泡沫崩壞的原因是半導體供應過剩，當時是供應端造成的，而此次，則是因疫情、戰爭、通膨等外在因素，引發需求急劇變動，因近年重複下單情況急增，一旦景氣放緩，就導致「非意圖性庫存」膨脹的後果。

另根據野村證券預估，2023年全球半導體銷售額，預估將萎縮0.5%，未來視景氣情況而定，減幅甚至有可能擴大至5~9%。

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飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

（中時新聞網 邱怡萱）

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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

mini LED廠富采（3714）公布6月營收，在消費性電子需求疲弱，加上季底盤點等雙重利空衝擊，單月營收降至22.71億元，寫公司掛牌以來單月次低營收紀錄；累計整個第二季營收季減9％，亦低於公司在第一季法說會上出具的「挑戰持平」預估，營收衰退之下，第二季獲利恐承壓。

不過，富采董事長李秉傑在今年的股東會上示警，第二季受到俄烏戰爭、中國多地封城影響，加上IT需求轉弱，第二季表現將不如預期。

儘管公司強調mini LED需求穩健，擴產計畫不變，然而居營收大宗的傳統藍光LED對富采營收仍造成衝擊，根據富采公告的營收數字，6月營收降至22.71億元，年減30.81％、月減11.16％，為連續第二個月年、月雙減，並寫下富采掛牌以來單月營收歷史次低紀錄，營收規模僅優於2021年2月；累計富采第二季營收77.81億元，季減9％、年減16.87％，也創下掛牌以來單季次低紀錄。

富采第一季本業獲利僅5.3億元，業外挹注獲利約1.74億元，第二季營收衰退之下，單季獲利承壓，並將牽動法人圈對富采全年獲利估值修正。

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包裝設計是指對包裝的形狀、大小、構造及包裝材料等方面進行創造或選擇並以適當方式吸引消費者的注意力，進而增加購買率，以及對使用者友善之特性。

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飲水機的問題主要有三個方面，一是水沸騰溫度不足，絕大多數的飲水機最高溫度是95度，再沸騰溫度是90度，泡茶殺菌的溫度不夠

總是為了廚餘煩惱嗎？

雅高環保提供最適用的廚餘機，滿足多樣需求。

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測試專家告訴你如何好好使用示波器

示波器主要由電源系統、同步系統、水平偏向系統、垂直偏向系統、延遲掃描系統、顯示系統和標準訊號源等部封包成。

買不起高檔茶葉，精緻包裝茶葉罐，也能撐場面!

紫砂茶葉罐是多孔性材料製成，透氣性非常好，因為罐子多微小氣孔，用來存放茶葉，不僅能保鮮鮮，還能消除茶葉中的異雜味。 但也是因為多孔，所以紫砂茶葉罐容易吸收茶葉的香味。

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堆高機，又稱叉架起貨機或叉式起重車，香港稱為鏟車，中國大陸稱為叉車，台灣國語稱為堆高機，台語俗稱豬哥（ti-ko），是指工廠、倉儲等地方對成件托盤貨物進行裝卸、堆垛和短距離運輸作業的各種輪式搬運車輛。國際標準化組織ISO/TC110稱為工業車輛。堆高機的發展於1920年代，今天在生產和倉儲運營過程中它已成為不可或缺的設備。

一般貨櫃標準尺寸?

金誠貨櫃尺寸種類分別為，20呎櫃、20呎高櫃、40呎櫃、40呎高櫃、20呎冷凍櫃、400呎冷凍櫃。

旺季到？暌違24個月後，大立光（3008）終於重返雙成長軌道，經結算大立光6月合併營收為33.93億元，月增7.8％，年增0.67％，隨著傳統旺季來臨，美系客戶新機開始拉貨，大立光樂看7月拉貨動能會比6月好。

大立光5日公布營收，經自結6月合併營收為33.93億元，月增7.8％，年增0.67％，惟第二季營收96.69億元較今年首季衰退4.5％，亦較去年同期衰退4％；另上半年累計合併營收198.08億元，亦較去年同期衰退9.69％。

就產品比重來看，20M(百萬畫素)以上產品占大立光6月合併營收比重不到一成，10M以上產品占60％到70％，8M產品占營收比重不到一成，其他產品約占20％到30％。

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好的茗茶,更需要密封性高的茶葉罐,才能留住香氣!

提供素面及多風格的設計，供客戶自行運用，選擇性多亦可少量訂購。

選擇示波器的10 項考量因素

示波器的頻寬定義為訊號衰減3dB時的訊號頻率。若一台示波器頻寬不夠會導致看到的訊號失真，測試不準確。頻寬指標主要體現在衰減器與放大器的指標。即時取樣率體現出示波器的ADC的指標。取樣率通常要大於等於頻寬的4倍。

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臭氧機的滅菌效果如何?

多加科技公司前身─多加企業社於2000年設立於高雄市，從事水處理、加水站設計規劃營運，以臭氧機、紫外線燈作水質淨化、殺菌設備