人工智能与微服务 成为云端服务决战点

IBM不仅透过Bluemix云端平台推出OpenWhisk事件驱动运算服务，正式加入Serverless战局，更将OpenWhisk原始码予以开放，提交到Github。来源：Github

研究机构IDC预言，展望今后，将由第三平台的四大轴心－云端、移动化、大数据、社群发挥主导力量，辅以物联网、感知系统、机器人、3D打印、虚拟实境？增实境、新一代网安等六大创新加速器，引领资通讯产业发展方向；在此当中，云端运算服务可谓重中之重。

时至今日，「数码转型」已成为跨越产业别、营运规模、成立年限长短等所有企业一致追寻之目标，而数码转型的成败，端看企业是否拥有足够的创新升级能力；简言之，企业必须从服务的角度出发，进而善用云端、大数据分析、移动化、社群乃至物联网等新兴科技助力，终至为客户打造贴心便利的优质服务体验，唯有如此，才能达到数码转型之基本要求。

综上所述，展望未来，企业驾驭数码科技的能力高低，势必主宰其市场竞争力之浮沈，着实至关重大；而综观一系列数码科技，个中最重要的枢纽，无疑正是云端运算，只因为企业若失去这个动能，势将无从链结移动化、大数据、IoT等其余创新加速因子，在此前提下，无论来自公有云、私有云抑或混合云等技术趋势的变化，必须是企业IT或研发主管、甚至是决策高层必须密切关注的重大课题。

有关公有云方面，位居市占率龙头的亚马逊云端服务(Amazon Web Services；AWS)，其近年来对外宣示的布局重心，肯定是各界关注的焦点，某种程度上，也象徵了各种数码科技项目的消长态势。而细数AWS所揭櫫的技术策略，大致可归纳为两大主轴，其一是热门程度节节攀升的人工智能(AI)，另一则是对于雾运算、IoT应用深具推波助澜力道的无服务器运算(Serverless)服务。

AI、ML与深度学习 为众业者布局重心

在人工智能部份，亚马逊在2016年底推出Amazon Lex、Amazon Polly和Amazon Rekognition等三项全新服务，标榜这些服务系动员庞大深度学习与机器学习专家所孕育而成，俾使用户无需费心建立深度学习演算法架构，更不需投注可观的投资成本，只需由开发人员进行API呼叫，便可取用Amazon AI服务功能，为任何设备、应用程序赋予自然语言理解、语音识别、文字转换语音、或图像分析等一干技术能力。

其中Amazon Lex意在把复杂的自然语言处理技术，融入所有的应用程序。至于Amazon Polly，则可帮助用户端开发人员，为既有的应用程序加入自然语音功能。Amazon Rekognition能协助开发人员，快速简易地建立懂得辨析图像，识别物件或场景的应用程序。

另值得一提的，AWS领先同业宣布推出「现场可程序化闸阵列」(FPGA)服务，与AI主题同样有所关联。据悉，基于云端型式提供的Xilinx FPGA(可称为「FPGA-as-a-Service」或「Accelerator-as-a-Service」)，可望针对数据安全加解密、多媒体解压缩、基因定序、金融科技服务，乃至于其他深度或机器学习应用，产生至为显着的加速辅助效应，尤其是一些过往认为FPGA高不可攀的中小企业，更将因此而大幅降低开发门槛和开发成本，实属意义重大。

无独有偶，堪称AWS可敬对手之一的微软，也利用2016年Ignite技术大会，由CEOSatya Nadella首度揭示了FPGA发展愿景，期望要让Azure云端平台、Bing查找引擎等服务，都能在「FPGA人工智能超级电脑」的撑持下，展现远远超乎从前的效能与竞争力。

举例来说，以导入FPGA之后的Azure平台而论，欲将厚达1,440页、60万字的俄文经典名着「战争与和平」，翻译为英文，前前后后仅需2.6秒即可完成，若运用基于24核心Haswell处理器的Azure平台来从事相同任务，即使超过15秒仍无法将整本书翻译完成，效能落差之大可见一斑。

至于另一公有云巨擘Google，亦针对机器学习应用多所着力，在去年对外发表了其自行研发的TPU(Tensor Processing Unit)，它是一款专为Google TensorFlow机器学习系统所量身打造的定制化ASIC，可谓该公司加速AI发展的重要武器之一。

据了解，截至2016年上半，Google自己已经运用了多达1千颗以上的TPU，主要用途在于街景、智能信息回覆与查找等服务，藉以大幅提升查找结果的关联性，并有助于提高地图与导航服务的精准度。

AWS Lambda领跑 Serverless跃居宠儿

论及AWS所引发的另一风潮，则在于藉由AWS Lambda服务的推出，为「无服务器运算架构」开启了第一枪，顺势激励了Google、微软与IBM等云端服务同业，相继加入Serverless战局，使得Azure Function、Cloud Function乃至OpenWhisk等相关服务逐一浮上台面，与AWS Lambda相互媲美。

然而不可讳言，亚马逊跨足Serverless服务的时间点，比起同业约莫有两年的领先，因此对于Serverless布局的力度之深，依然处在领先位置。

其中最值得留意的环节有二，一是随着Lambda Edge服务的出炉，使得Lambda的发挥场域，大步挺进到了云端运算环境的边界，使得CloudFront网络节点能够直接执行Lambda函数，而CloudFront网络节点相较于运算区域，距离用户环境更加贴近，可想而知，这般做法肯定有助于大幅提高运算速度。

另一个亮点，则在于AWS Greengrass的推出，借此将Lambda的势力范围延伸到了物联网应用场域，也就是说，今后物联网装置可借助AWS Greengrass，取得执行Lambda函数的能力，得以就近运算，比方说为传感器数据做预先处理，经去芜存菁后再传递至物联网云端平台，借此减轻后台运算的压力、加速大数据分析结果的产出。

不仅如此，由于无论IoT应用的前台与后台均可嵌入Lambda执行环境，使用同一套嵌Lambda开发模式，也连带解决了过去颇为恼人的装置离线管理难题。

所谓Serverless，按字面解读，很容易让人认为是完全不需要服务器，但事实上并非如此，而是有关服务器的部署、维运与管理等事宜，全由云端服务供应商来操刀，用户仅需把事件驱动的程序码写好，进而委由交付云端来运行即可，旨在让开发者节省不必要的服务器环境部署负荷，毕竟随着云端、容器等服务盛行，企业若能建立事件驱动程序平台，即可补足DevOps应用的另一块拼图，以期根据事件的变迁立即触发相对应的反应，轻松孕育各式各样微服务，其重要性可谓水涨船高。

不过说起Serverless，IBM倒是推出了一些有别于同业的举措，相当值得关注。尽管该公司也透过BlueMix云端平台推出OpenWhisk服务，据以实现犹如AWS Lambda的类似功效，但更进一步开放OpenWhisk原始码，成为Apache基金会的育成专案项目之一，裨益企业能在自家环境内建构Serverless平台，借此满足企业对于混合云方面的需求。